Advan – Penasaran dengan perbedaan antara data mining dan data analytics? Artikel ini menjelaskan dengan bahasa yang mudah dipahami tentang dua konsep penting dalam dunia data.
Di era digital ini, yang hampir semua pekerjaan bisa di kerjakan via online, data adalah aset yang sangat berharga. Banyak perusahaan menggunakan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Tapi, pernahkah kamu mendengar istilah data mining dan data analytics? Meski terdengar mirip, kedua konsep ini memiliki perbedaan mendasar. Di artikel ini aku akan kasi tahu kamu perbedaan data mining dan data analytics yang wajib kamu tahu. Yuk, kita bahas lebih lanjut!
Apa Itu Data Mining?
Data mining adalah proses menggali informasi berharga dari kumpulan data yang sangat besar. Bayangkan kamu adalah seorang penambang yang mencari emas di tambang besar. Emas yang kamu cari adalah informasi berharga yang tersembunyi dalam tumpukan data.
Proses Data Mining
Proses data mining biasanya melibatkan beberapa langkah, yaitu:
- Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
- Pembersihan Data: Membersihkan data dari kesalahan dan inkonsistensi.
- Pemodelan Data: Menciptakan model matematis untuk menemukan pola dalam data.
- Evaluasi Model: Mengevaluasi model untuk memastikan keakuratannya.
- Penerapan Hasil: Menggunakan hasil dari model untuk mengambil keputusan.
Contoh Data Mining
Misalnya, sebuah perusahaan retail menggunakan data mining untuk menganalisis kebiasaan belanja pelanggan mereka. Dengan menemukan pola tertentu, mereka dapat menentukan produk mana yang sering dibeli bersamaan dan menempatkannya berdekatan untuk meningkatkan penjualan.
Baca Juga: Panduan Praktis Menggunakan Data Analytics dalam E-commerce Mudah Banget
Apa Itu Data Analytics?
Data analytics adalah proses menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Jika data mining adalah tentang menemukan pola tersembunyi, data analytics lebih fokus pada bagaimana menggunakan data tersebut untuk tujuan tertentu.
Proses Data Analytics
Proses data analytics biasanya melibatkan:
- Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan.
- Pengolahan Data: Mengolah data agar siap untuk dianalisis.
- Analisis Data: Menganalisis data menggunakan teknik statistik dan algoritma.
- Penafsiran Data: Menafsirkan hasil analisis untuk mendukung keputusan yang akan diambil.
Contoh Data Analytics
Sebuah perusahaan e-commerce menerapkan data analytics untuk memeriksa data penjualan mereka. Dengan analisis ini, mereka dapat mengetahui produk mana yang paling laris dan kapan waktu terbaik untuk menawarkan diskon.
Baca Juga: Cara Belajar Menjadi Data Scientist dari Nol
Perbedaan Kunci Antara Data Mining dan Data Analytics
Meskipun keduanya berhubungan dengan data, ada beberapa perbedaan kunci antara data mining dan data analytics:
Tujuan:
- Data Mining: Berfokus pada penemuan pola dan informasi tersembunyi dalam data.
- Data Analytics: Bertujuan untuk menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Proses:
- Data Mining: Lebih fokus pada menemukan pola dan tren.
- Data Analytics: Lebih fokus pada penerapan teknik statistik dan algoritma untuk memahami data.
Hasil:
- Data Mining: Hasilnya adalah pola atau informasi baru yang sebelumnya tidak diketahui.
- Data Analytics: Menghasilkan wawasan yang bisa langsung diaplikasikan untuk pengambilan keputusan.
Baca Juga: Data Analytics untuk Peningkatan Efisiensi Supply Chain yang Tangguh
Dalam dunia yang semakin didorong oleh data, memahami perbedaan antara data mining dan data analytics sangat penting. Data mining membantu kita menemukan pola tersembunyi dalam data besar, sementara data analytics membantu kita menggunakan data tersebut untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dengan memahami kedua konsep ini, kita bisa lebih efektif dalam mengelola dan memanfaatkan data yang kita miliki. Untuk mendukung kegiatan analisis data ini, memiliki perangkat yang mumpuni seperti laptop ADVAN Laptop 360 Stylus 2in1 Touchscreen – Intel i3 14.1” FHD IPS sangatlah penting. Dengan performa tinggi dan fitur stylus yang canggih, laptop ini menjadi alat yang sempurna untuk para profesional data.
Jadi, sudah siap untuk menjelajahi dunia data dengan lebih dalam? Yuk, mulai sekarang!***
Editor: Andik Chefasa