Data mining adalah proses ‘menambang’ data dengan menerapkan beberapa teknik machine learning untuk menganalisis data secara otomatis. Dalam prosesnya, tentu tidak selalu berjalan mulus. Semakin berkembangnya teknologi, maka semakin kompleks pula tantangan data mining yang ditemui.

Tantangan Data Mining

Berikut ini adalah beberapa tantangan yang harus dihadapi ketika data mining.

1. Keamanan data

Tantangan data mining yang pertama tentu saja adalah keamanan data dan privasinya. Data adalah sesuatu yang sangat private. Aspek keamanan, kunci privasi, dan tata kelola perlu diterapkan sebaik mungkin Namun, tak jarang orang yang tak menyadarinya. Misalnya, ketika Anda mengungkapkan detail pembelian, maka Anda telah membuka informasi tentang kebiasaan belanja pelanggan dan preferensinya tanpa izin langsung dari pelanggan.

Tantangan seperti ini memang perlu ketelitian dan kecakapan tingkat tinggi. Informasi pribadi tentang individu, hingga informasi sensitifnya, dapat dikumpulkan untuk pemahaman perilaku pengguna. Akses ilegal ke informasi dan sifat rahasia pun menjadi masalah penting. Jika ada data pribadi yang terancam, sebaiknya segera lakukan back-up demi keamanannya.

2. Distribusi data

Banyaknya sektor yang menggunakan data komputasi menyebabkan distribusi data menjadi terpecah-belah. Data biasanya disimpan dalam platform yang berbeda, tergantung sektor tersebut. Hal ini menyebabkan semua data tidak dapat terpusat ke arsip atau repositori secara menyeluruh dalam database. Singkatnya, sulit untuk membawa semua data ke arsip terpadu, terutama karena alasan teknis dan organisasi.

Misalnya, kantor regional yang berbeda mungkin memiliki server sendiri sebagai penyimpanan data, dan semua data yang mencapai jutaan terabyte tersebut tidak akan dapat disimpan semua dalam server kantor pusat. Oleh sebab itu, aspek ini menjadi tantangan data mining yang menuntut pengembangan alat dan sistem agar penambangan data dapat terdistribusi.

3. Kompleksitas data

Tantangan data mining berikutnya adalah kompleksitas data yang mencakup semua data heterogen di dunia. Data dapat berupa gambar, audio, video, data temporal, data spasial, deret waktu, teks bahasa alami, dan sebagainya.

Semua ragam data ini sangat sulit untuk dikontrol dan diekstrak informasinya. Sebagian besar waktu, alat, dan metodologi baru harus dikembangkan untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkan. Bukan hal yang mustahil ketika suatu saat muncul jenis data-data baru dengan sistem yang lebih diperbarui.

4. Kelengkapan data

Semua data yang diinput tentu harus sudah dicek dulu semua kelengkapannya. Dalam satu perintah saja memungkinkan kerja data yang berlapis-lapis. Anda sebaiknya sudah mengecek ulang kelengkapan data Anda sebelum memprosesnya. Meskipun tertinggal hanya satu faktor, maka data mining bisa gagal dilakukan. Inilah tantangan data mining yang patut Anda waspadai nantinya karena sangat penting.

5. Performa data

Kerja data mining tergantung pada efisiensi sistem dan teknik yang digunakan. Jika sistem atau teknik yang dirancang tidak tepat sasaran, maka akan memengaruhi kinerja proses data mining. Sistem data mining harus terukur untuk mengekstrak informasi dari sejumlah data dalam database, hal ini disebut dengan efisiensi dan skalabilitas sistem.

Sedangkan, faktor-faktor lain juga dapat berpengaruh, contohnya seperti ukuran database yang besar hingga menimbulkan seluruh aliran data mengalami kesulitan total. Hal ini berkaitan dengan sistem data mining tentang data paralel dan terdistribusi. Peningkatan performa akan menjadi tantangan data mining yang krusial. 

6. Visualisasi data

Tantangan data mining tentang visualisasi data adalah hal yang sangat penting karena merupakan proses utama untuk menampilkan output dengan baik pada pengguna. Informasi yang diekstrak harus mampu menyampaikan dengan tepat atas apa yang ingin disampaikan pada publik. Input data dan informasi output harus benar-benar kompleks karena teknik visualisasi data perlu diterapkan untuk membuat prosesnya lancar.

Kesimpulan

Data mining adalah proses komputasi yang mengumpulkan atau ‘menambang’ semua konten dan informasi yang diperlukan dalam waktu singkat. Dalam penerapannya, apalagi ditambah majunya teknologi informasi komunikasi, tantangan data mining pun menjadi semakin kompleks. Ada beberapa hal yang menjadi tantangan data mining, yakni keamanan data, distribusi data, kompleksitas data, kelengkapan data, performa data, dan visualisasi data.

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang data mining? Algoritma Data Science School menyediakan berbagai macam kelas data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise Anda. Mari bergabung sekarang juga!