Data mining adalah analisis volume data yang besar untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mengungkapkan informasi berharga untuk mendukung pengambilan keputusan dalam organisasi.

Data mining dapat membantu perusahaan untuk memahami perilaku proses dan operasi mereka termasuk yang berkaitan dengan logistik dan untuk membuat keputusan yang meningkatkan kinerja mereka.

Apa itu data mining?

Data mining mencakup proses komputasi untuk mengidentifikasi tren, aturan, pola tersembunyi, dan informasi berharga lainnya melalui analisis kumpulan data yang besar. Juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD), data mining telah menjadi jauh lebih relevan dalam beberapa tahun terakhir karena peningkatan teknologi penyimpanan data (big data), kecerdasan buatan (AI), dan robotic process automation (RPA).

Di kalangan non-ahli, istilah data mining sering dikacaukan dengan teknologi big data. Kedua istilah tersebut merujuk pada konsep yang terkait tetapi pada akhirnya berbeda. Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sehingga memerlukan aplikasi perangkat lunak untuk memprosesnya. Data mining adalah selangkah lebih jauh: melibatkan peninjauan volume data yang sangat besar untuk mendeteksi aturan dan pola yang tersembunyi dengan mata telanjang.

Untuk memahami cara kerja data mining, penting untuk memahami hubungan antara metode analisis ini dan teknologi seperti AI dan machine learning. AI dan sistem pembelajaran mesin menggunakan teknik data mining untuk menafsirkan perilaku mesin dan membuat solusi dari pola dan aturan yang diidentifikasi dalam data. Faktanya, seperti yang ditunjukkan dalam publikasi Algorithm Insights dari perusahaan konsultan Deloitte, data mining termasuk dalam kategori teknologi kognitif, yaitu yang memfasilitasi penerapan sistem AI (termasuk machine learning).

Data mining merupakan proses menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan tersembunyi dan dapat ditindaklanjuti dari sumber data besar yang disimpan dalam format yang berbeda. Dalam bukunya Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Profesor Emeritus Ilmu Komputer Ian Witten mengatakan: “Data mining adalah ekstraksi informasi implisit, yang sebelumnya tidak diketahui, dan berpotensi berguna dari data. Idenya adalah untuk membangun program komputer yang menyaring database secara otomatis, mencari keteraturan atau pola. Pola yang kuat, jika ditemukan, kemungkinan akan digeneralisasi untuk membuat prediksi akurat pada data masa depan.”

Data mining memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik di semua area organisasi. Metode ekstraksi data otomatis memungkinkan untuk mengatur dan menyaring informasi untuk mengubahnya menjadi pengetahuan yang relevan yang membantu di area tertentu untuk mendeteksi penipuan (keuangan), memprediksi demand (penjualan dan pemasaran), dan mengidentifikasi bottlenecks (industri dan logistik), di antara banyak lainnya aplikasi.

Aplikasi data mining dalam logistik

Logistik bisa menjadi salah satu bidang yang paling diuntungkan dari konsolidasi data mining. Deteksi otomatis pola dalam operasi seperti penerimaan barang, pengambilan pesanan, dan pengembalian produk dapat meningkatkan stock demand forecasting dan inventory control.

Dalam makalah akademisnya A Review of Supply Chain Data Mining Publications, Supply Chain Management and Analytics Profesor David L. Olson dari University of Nebraska mengatakan bahwa data mining dalam rantai pasokan sudah menjadi kenyataan : “Operasi rantai pasokan telah didukung oleh analisis klasifikasi data mining bisnis biasa (termasuk profil pelanggan dan deteksi penipuan) dan prediksi. Itu menyiratkan penggunaan metodologi data mining standar regresi logistik, pohon keputusan, dan jaringan saraf untuk klasifikasi, dan regresi untuk prediksi.

Penulis mengatakan bahwa dampak data mining dalam logistik akan meningkat: “Penerapan teknologi komputer ini untuk menghasilkan pengukuran aspek-aspek penting dari rantai pasokan, dan untuk menganalisis data ini untuk membuat keputusan yang lebih baik, akan terus berkembang.”

Di luar pengambilan keputusan dalam manajemen inventaris, data mining dapat meningkatkan throughput dalam fase logistik seperti konsolidasi pengiriman. Hal ini dicerminkan oleh peneliti Bruno Agard dan Zineb Aboutalib dari sekolah teknik Polytechnique Montréal Kanada. Dalam analisis mereka Improvement of Freight Consolidation with a Data Mining Technique, penulis mengatakan: “Penerapan aturan asosiasi ke dalam pengembangan strategi konsolidasi memungkinkan jumlah pengiriman berkurang. Metode ini pada gilirannya juga dapat meningkatkan kuantitas yang dikirim dalam kendaraan yang sama atau dikirim ke tujuan yang sama, sehingga mengurangi biaya transportasi dan jejak karbon.”

Data mining: untuk meningkatkan efisiensi logistik

Kontrol, pemrosesan, dan manajemen data adalah kunci untuk mengidentifikasi kesalahan dan inefisiensi di pusat logistik dan produksi. Teknik data mining memfasilitasi pemrosesan ribuan data yang dihasilkan di gudang pintar, mengidentifikasi tren yang tersembunyi dari pandangan biasa. Informasi ini memungkinkan manajer logistik untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan lebih tepat berdasarkan kinerja gudang yang sebenarnya.

Di bidang logistik, di mana pemantauan throughput menggunakan data yang dihasilkan di fasilitas menjadi semakin umum, program perangkat lunak manajemen gudang memainkan peran penting.

Tertarik untuk mengubah sejumlah besar data yang dihasilkan di fasilitas Anda menjadi informasi yang berharga? Jangan ragu untuk menghubungi tim kami.