## Data Mining untuk Dunia Bisnis
Heribertus Yulianton Fakultas Teknologi Informasi, Univesitas Stikubank Semarang email : heri@unisbank.ac.id
Abstrak : Pada  artikel  ini  akan  dijelaskan  prinsip  dasar  penggunaan  data  mining  dalam  lingkungan Business Intelligence (BI) untuk mendapatkan pengetahuan tentang bisnis.
Kata kunci : business intelligence, data mining

## PENDAHULUAN
Bisnis tidak berjalan pada ruang tertutup. Oleh karena itu keberhasilan dalam menjalankan bisnis  tidak  bergantung  pada  bagaimana  cara menjalankan bisnis, akan tetapi pada bagaimana menjalankannya jika dibandingkan  dengan lainnya.  Kunci  untuk  membuat  perbedaan terletak  pada  pemakaian  data  yang tersimpan pada sistem yang digunakan untuk bisnis sehari- hari.
Hasil utama dari pengolahan data tersebut yaitu kemampuan  untuk  memrediksi  fakta lingkungan bisnis. Hal ini membuat kita mampu melakukan  tindakan  proaktif  dibandingkan hanya  reaktif.  Data  memberikan  pengetahuan tak ternilai tentang masa depan. Data membantu kita mengoperasikan bisnis secara optimal, yaitu dengan  cara mengembangkan market  share , meningkatkan customer share , dan membangun loyalitas  pelanggan  lewat fokus  layanan  yang jelas.
Permasalahannya  adalah  bagaimana  cara mendapatkan  pengetahuan  ini  dari  data  yang dimiliki.  Kuncinya yaitu data  mining,  yang menjadi  teknik  paling  populer  untuk membangun  sistem  pendukung  keputusan cerdas,  mengaplikasikan alat dan  metode yang digunakan  di  matematika  statistik  dan  mesin pembelajaran.

## Evolusi Pengumpulan Pengetahuan
Menyimpan  banyak  data  tentang  proses bisnis hari demi hari. Data ini sumber informasi yang berharga tentang bisnis, cara pengoperasian  bisnis,  dan  pelanggan  bisnis. Menggunakan informasi yang terkandung dalam
semua  data  untuk  memperoleh  pengetahuan yang  dibutuhkan  untuk menjalankan  bisnis merupakan  jalan  paling  penting  untuk meningkatkan persaingan.
Gambar  1  menunjukkan  evolusi  yang telah  berjalan  pada  beberapa  tahun  belakangan. Dimulai  dari  dapat  melakukan  query  terhadap data operasional, menghasilkan report atau chart. Langkah  logis  berikutnya  adalah  menganalisa data  hasil  dengan  statistik  tradisional  atau  alat OLAP,  mencari trend atau  mencoba memverifikasi  hipotesis. Dapat  mencoba memodelkan  relasi  dalam  data  kita  untuk mencari  perilaku  bisnis  kita  dalam  situasi tertentu.  Setelah  itu  kita  dapat  menggunakan suatu model untuk memberikan tanda jika suatu situasi  tertentu  membutuhkan  perhatian  kita. Dalam  langkah  terakhir,  kita  dapat  berbicara Business  Intelligence  (BI),  yaitu  pengetahuan tentang bisnis kita digunakan untuk menjalankan keputusan yang kita buat.
D ata M ining Analisa Pengetahuan Inform as i Query D ata Prediksi Analis Observasi
Gambar 1. Evolusi dari Query ke Data Mining Langkah  pertama  dalam  Gambar  1 berbasis  pada  pertanyaan,  atau  pengetahuan, yang  kita  masukkan  sendiri  dan  kita  validasi
terhadap  data  yang  tersedia.  Langkah  ketiga dalam  Gambar  1 yaitu data  mining,  dengan berbasis  pada  data  asli  akan  menghasilkan pengetahuan.  Pengetahuan  baru  ini  digunakan untuk memodelkan bisnis kita tanpa bergantung pada  asumsi  yang  tidak  berasal  dari  data perusahaan kita.
Data  mining  bukan  sekedar  publisitas berlebihan,  tetapi  langkah  logis  dalam pengumpulan  pengetahuan  yang  mungkin merupakan  model  perusahaan  paling  strategis.
Melakukan  langkah  ini  tidak  berarti  kita  harus melakukan langkah sebelumnya, tetapi memperhatikan  langkah-langkah  tersebut  akan membantu  dalam  persiapan.  Data  mining  tidak akan akan mengubah  sistem  yang  sudah  ada menjadi  usang,  tetapi justru akan  memperbesar sistem  dengan  memperkaya  data  yang digunakan.

## Dari Data ke Keputusan
Business  Intelligence (BI) adalah  semua penggalian  modal  bisnis  untuk  mendapatkan keuntungan  dari  data  yang  tersedia,  baik  yang tersebar pada sistem yang berbeda, maupun yang terintegrasi  dalam  tempat  penyimpanan  yang terpusat.  BI  memberikan  jalan  untuk memperoleh  pengetahuan  yang  dibutuhkan untuk  membuat  keputusan  yang  baik  tentang bisnis kita, seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.
M em bu tu hk an B erb as is pa da M en du ku ng M em be rik an Keputusan Informasi

## Data
Gambar 2. Keputusan, Informasi, dan Data Kita dapat menginterpretasikan Gambar 2 sebagai  sebuah  siklus.  Membuat  keputusan membutuhkan  informasi  yang  berbasis  pada data,  sedangkan  data menyediakan  informasi
untuk  mendukung  keputusan, demikian  dalam hal  ini  data  sendiri tidak  memberikan pertimbangan  atau  interpretasi  dan  tindakan dasar. Konteks dan pemakaian data mengubahnya menjadi informasi. Menghubungkan potongan informasi memberikan  petunjuk  ke  pengetahuan  yang dapat mendukung keputusan.
Dalam  situasi  ideal,  hasil  keputusan tersebut  diumpan  balik  ke  lingkungan  BI, melengkapi  siklus  yang  ditunjukkan  dalam Gambar  2.  Hal  ini  memungkinkan keputusan dibuat  berdasarkan  pengetahuan  nyata  bukan berdasarkan pada perasaan sehingga menghasilkan  organisasi  yang  mempunyai kemampuan  belajar.  Lingkungan  yang  optimal memungkinkan persilangan antara data warehousing dan data mining. Data warehousing memungkinkan  akses  ke  data  terintegrasi  yang tak ternilai  yang dapat ditambang. Data mining memberikan  hasil  yang  dapat  diintegrasikan kembali ke dalam data warehouse, dan menjadi bagian integral dari pengetahuan organisasi kita. Dari  pengetahuan  ini  wilayah  baru  menarik untuk ditambang dapat ditemukan.
Banyak pengembangan saat ini diarahkan untuk  mengintegrasikan  data  mining  ke  dalam lingkungan  BI.  Bahkan  mungkin  berakhir  pada mesin basisdata, memperluas kemampuan query dengan  suatu  seperti  “select  1000  kandidat paling  mungkin  untuk  membeli  produk  X  dari pelanggan  kita”.  Alat  data  mining  aktual  akan menjadi bagian integral dari lingkungan BI dan dapat digabungkan dengan aplikasi yang secara langsung mendukung alur bisnis kita.

## Konsep Data Warehousing
Akan banyak terjadi manipulasi data pada lingkungan  BI  apalagi  setelah  menambahkan data mining. Saat itulah kita membutuhkan data warehouse.
Data  warehouse  sebenarnya  tidak  terlalu dibutuhkan, namun akan banyak membantu jika ada.  Sebagian  besar  persiapan  untuk  data mining,  telah  dilakukan  ketika  lingkungan  BI lengkap telah berada di tempat.
Ada  beberapa  alasan  untuk  membangun data  warehouse.  Dalam gambar  3,  kita  akan melihat  bagaimana  mengintegrasikan  data  dari beberapa  sistem  sumber  ke  dalam  pandangan tunggal dari data kita.
Pelanggan Produk Keuangan Produk Logistik Produk Penagihan D a t a   W a r e h o u s e Produk Pelanggan Pelanggan Keuangan Logistik Penagihan Pelanggan
Gambar 3. Fokus Aplikasi dan Fokus Subjek
Pada gambar 3 menunjukkan bahwa fokus bergeser  dari  aplikasi  operasional  ke  subjek yang  penting  untuk  bisnis,  seperti  produk  dan pelanggan.
Disamping integrasi data, kita
membutuhkan  beberapa  sistem  terpisah  sebagai cara  menggunakan  data  untuk  beberapa  alasan: query  pada  sistem  operasional  yang  akan dijalankan  terhadap  model  data  yang  tidak dirancang  untuk  hal  ini,  berjalan  pada  sistem yang mempunyai tujuan lain; query akan berebut sumberdaya  jika  transaksi  berjalan  pada  sistem operasional,  yang  mengakibatkan  penundaan yang  tidak  dapat  diterima  dalam  pemrosesan waktu  nyata;  data  yang  selalu  berubah mempersulit analisa; informasi harus berkorelasi antar  aplikasi  untuk  menjelaskan  semua  relasi; data  operasional lebih  disesuaikan  untuk kecepatan  transaksi  bukan  untuk  pemahaman manusia.
Akses khusus dari banyak user dapat juga menimbulkan kekhawatiran mengenai keamanan.  Pengiriman  informasi  bisnis  dari semua data ini dipagari oleh kapasitas bagian IT dalam organisasi kita.
Jawaban  dari  banyak  masalah  ini, walaupun  tidak  sederhana, yaitu  dengan membangun lingkungan BI dengan penyimpanan  terpusat  untuk semua  data perusahaan,  berisi  sejarah  operasional  sistem terintegrasi diperkaya dengan sumber lain  yang mungkin  diminati.  Gambar  4  memberikan tinjauan  komponen  dari  lingkungan  BI  secara umum.
Gambar 4. Lingkungan Business Intelligence

## OLAP dan Data Mining
Alat  Online  Analytical  Processing (OLAP)  memberikan  lingkungan  interaktif sehingga  user  dapat  menganalisa  data  bisnis pada  “kecepatan  berpikir”  daripada  harus menunggu  hasil  query  selama  sehari.  OLAP hidup  dengan  fakta  bahwa  tiap  query  akan segera  menghasilkan  pertanyaan  baru,  yang harus diproses  sebelum  kita  lupa apa  yang  kita cari.
Dengan  OLAP  kita  hanya  dapat menemukan  informasi  yang  kita  cari  pada tempat  pertama.  Kita  sebut  ini  analisa verification-driven .  Sistem  data  mining akan keluar  dan  mencari  semua  informasi,  tanpa interferensi  manusia  atau  input,  sehingga analisanya discovery-driven . Sistem data mining menggunakan beberapa teknik untuk menentukan  kunci  relasi  dan  kecenderungan dalam data. Alat data mining dapat melihat pada banyak  relasi  pada  waktu  yang  sama, mementingkan hal yang dominan atau luar biasa. Dengan  cara  ini  kita  dapat  memperoleh pengetahuan  bisnis  baru  dari  data  yang  sudah ada.
Data  mining  dapat  secara  efektif menghadapi  ketidakkonsistenan  pada  data. Walapun  sumber  kita  bersih,  terintegrasi,  dan tervalidasi,  namun  mungkin  berisi  data  dunia nyata  yang  keliru. Noise ini  dapat  disebabkan oleh  kesalahan  input  oleh  user  atau  kesalahan pengisian  formulir  oleh  pelanggan.  Jika  tidak terlalu  sering  muncul,  alat  data mining  dapat mengabaikan noise dan  masih  mencari  pola keseluruhan yang muncul pada data.
Di  sisi  lain,  data  dapat  berisi  pola  yang hanya  benar  untuk  subset  kecil  data.  Efek  ini secara  statistik  tidak  penting,  tetapi  bisa  jadi subset pelanggan ini yang paling penting karena
perilaku  mereka.  Algoritma  data  mining  dapat mencari suatu lokalitas sedemikian hingga tidak akan tersesat dalam generalisasi.
Efek noise dan  lokalitas  adalah  saling berlawanan.  Bergantung  pada  pendekatan,  alat mining dapat melihat noise sebagai efek penting dan mengabaikan lokalitas sebagai noise . Tidak ada  aturan  keras  dan  cepat  mengenai  hal  ini, tetapi  masalah  ini  dapat  diselesaikan  dengan aplikasi bisnis model data mining kita.
Data mining akan melihat data dari sudut yang  berbeda  pada waktu  yang  sama.  Hal  ini mencegah pengabaian atribut yang terlihat tidak relevan. Data mining akan mencari interdependensi antara atribut yang memungkinkan ekstraksi semua informasi  yang relevan  dari  data,  walaupun  tersembunyi  dalam kombinasi beberapa atribut.
Output  data  mining  dapat  memberikan fleksibilitas.  Sebagai  contoh,  jika  kita mempunyai anggaran untuk mengirim informasi ke 1000 orang tentang produk baru, query atau analisa  OLAP  langsung  pada  data  tidak  akan pernah bisa memilih secara tepat orang sejumlah tersebut dari database. Dengan tambahan atribut pada data yang dapat digunakan pada query atau analisa OLAP, data mining memungkinkan kita mencari 1000 orang yang paling mungkin untuk menjawab. Contoh ini juga menunjukkan bahwa data  mining  tidak  menggantikan  OLAP,  tetapi memperluasnya.

## Definisi Data Mining
Definisi data mining secara formal adalah proses  mengekstrak  informasi  yang  valid, bermanfaat, tak dikenal, dan dapat dipahami dari data  dan  menggunakannya  untuk  membuat keputusan bisnis.
Data mining bukan alat dalam kotak yang dapat  secara  sederhana  dibeli  dan  dijalankan terhadap  lingkungan  BI  kita,  dan  yang  akan secara  otomatis  menghasilkan  pengertian  bisnis yang menarik.
Informasi yang diekstrak harus benar dan secara  statistik  berarti  untuk  mendukung keputusan yang cukup beralasan. Validitas bearti kebenaran  dan  juga  kelengkapan.  Kita  tidak Cuma membutuhkan pelanggan yang benar dari database  tetapi  semua  pelanggan.  Hal  ini
membutuhkan  data  asli  dan  proses  data  mining yang valid.
Proses  data  mining  memberikan  hasil yang  benar  dan  berarti,  namun  pengetahuan ini harus  bermanfaat  untuk  bisnis.  Sebagai  contoh, jika  hasil  menyebutkan  bahwa  kita  harus memvariasi  tindakan  pemasaran  ke  dalam banyak  channel,  kita  mungkin  tidak  dapat bertindak atas pengetahuan ini. Hasil juga harus memungkinkan kita bertindak sebelum kompetitor kita bertindak. Data mining dimaksudkan untuk menghasilkan informasi baru. Jika proses hanya mengeluarkan  hasil  sederhana,  dorongan  untuk menggunakan data mining akan hilang. Sifat ini membedakan antara verifikasi dan penemuan.
Hasil  proses  data  mining  harus  mudah dijelaskan  dalam  istilah  bisnis.  Atau  mungkin sebagai  contoh  hanya  sekedar  model  statistik yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan pelanggan.  Model  sendiri  paling  tidak memberikan  pengertian  tentang  cara  pelanggan dikelompokkan  dan  faktor  yang  mempengaruhi pengelompokkan  ini.  Di  beberapa  negara terdapat  hukum  yang  meminta  perusahaan memberikan pengertian ini.

## Aplikasi dan Operasi Data Mining
Gambar  5  menunjukkan  beberapa  contoh aplikasi,  operasi,  dan  teknik  yang  digunakan dalam data mining, dengan relasinya.
Gambar 5. Aplikasi, Operasi, dan Teknik
Gambar  tersebut  tidak  beranggapan lengkap. Tetapi memberikan ide tiga level yang kita  hadapi.  Aplikasi  terlihat  pada  level  bisnis, tempat keputusan dibuat. Operasi ditangani oleh pakar  data  mining  pada  level  informasi. Kemudian  satu  atau  beberapa  alat  data  mining digunakan untuk memberikan teknik mengoperasikan  data,  sebagaimana  ditunjukkan pada bagian bawah Gambar 5.
Aplikasi  aktual  data  mining  bergantung sebagian  pada  bisnis  kita,  dan  sebagian  pada imajinasi  kita  dan  pakar  mining.  Tabel  1 memberikan  pandangan  aplikasi  data  mining yang  telah  digunakan.  Kita  distribusikan sejumlah contoh atas tiga kategori utama.
Tabel 1. Area Aplikasi Data Mining Manajemen Pemasaran Manajemen Resiko Manajemen Proses Target Pemasaran Peramalan Optimisasi Inventori Manajemen Relasi Retensi Pelanggan Quality Control Manajemen Channel Analisa Erosi Peramalan Kebutuhan Optimisasi Berbasis Pasar Underwriting Business Scorecards Penjualan Silang Analisa Kompetitif Segmentasi Pasar Healthcare Fraud Analisa Penggunaan Web
Sebagaimana  terlihat  dalam  Gambar  5, aplikasi  didukung  oleh  operasi  data  mining. Kategori  utama  operasi  ini  dijelaskan  dibawah ini beserta dengan contohnya.
Pemodelan  prediktif:  memrediksi  nilai atribut  dengan  menggunakan  contoh.  Contoh aplikasi:  menentukan  kategori  resiko  pada pelanggan  baru,  atau memrediksi  kemungkinan pelanggan menjawab surat.
Segmentasi  basisdata:  menggunakan atribut  untuk  mencari  kelompok record yang tiap  kelompok  mempunyai  kesamaan  atribut,
dan  perbedaan  antar  kelompok  cukup  jelas. Contoh  aplikasi:  mengelompokkan  pelanggan berdasarkan  sifatnya,  atau  sebagai  langkah persiapan untuk pemodelan prediktif.
Analisa  hubungan:  mencari  hubungan antar records dalam  transaksi  atau  atas  waktu. Contoh aplikasi: menganalisa produk mana yang dijual  secara  bersama  untuk  mengoptimalkan tata  ruang  toko  atau  inventori.  Operasi  tipe  ini dapat  digunakan  untuk  menganalisa  pertanyaan atau rangkaian pengobatan medis.
Deteksi  penyimpangan:  mencari records atau  rangkaian records dalam  basisdata  yang berisi  nilai  yang  tidak  diinginkan.  Contoh aplikasi:  mengidentifikasi  pola  perilaku  curang atau mengontrol kualitas proses produksi.

## Dorongan Bisnis
Perlu diperhatikan bahwa, jika lingkungan saat  ini  memenuhi  kebutuhan  bisnis  kita,  maka kita  tidak  butuh  sesuatu  yang  lebih.  Tetapi mungkin kita ingin tahu mengapa investasi kita tidak  menghasilkan  lebih  dari  yang  telah dihasilkan. Lebih  jauh  lagi  ingin mengetahui tentang  pelanggan  yang  berpindah  ke perusahaan  lain,  dan  mengapa  mereka melakukan  itu.  Hal  itulah  yang  menjadi  pintu masuknya  data  mining,  lebih  dikarenakan kebutuhan  bisnis  dibandingkan  kemungkinan teknis.
Berikut ini adalah contoh dorongan bisnis terhadap  data  mining.  Pemenuhan  pasar:  sulit untuk  mencari  pelanggan  yang  tepat  untuk produk  kita,  atau  produk  yang  tepat  untuk pelanggan  kita.  Batas  industri  kabur:  merger, pengambilalihan,  dan  diversifikasi  membuat perubahan  mendadak  dalam  pasar.  Diferensiasi kurang  jelas:  tidak  jelas  pelanggan  macam  apa yang  kita atau kompetitor kita layani atau akan layani.  Channel  alternatif  yang  berkembang pesat:  internet  mendapatkan  banyak  perhatian dari  pelanggan  tertentu.  Pengurangan  waktu  ke pasar:  memperpendek  siklus  waktu  yang dibutuhkan  untuk  tetap  mengikuti,  atau  bahkan memrediksi, perilaku pelanggan.
Tema yang sama dari dorongan ini adalah kekurangan  informasi  tentang  perilaku  pasar. Pada saat yang sama banyak data tersedia, tetapi tidak ada cara jelas untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkan.

## Kemudahan Teknologi
Ada  tiga  pengembangan  teknologi  yang penting yang memungkinkan aplikasi bisnis data mining. Pertama, penelitian pada aplikasi teknik mesin pembelajaran digunakan untuk menangani pertanyaan  bisnis  praktis,  memungkinkan jawaban  yang  tidak  hanya  menarik  perhatian secara sainstifik, tetapi juga berelasi pada dunia nyata.
Kedua, pengembangan teknologi hardware dan  software,  membangun  sistem  yang  dapat menyaring banyak data dalam waktu nyata. Hal ini  berarti  dapat  membuat  prediksi  tentang perilaku  sebelum  terjadi  secara  aktual, memungkinkan  membuat  keputusan  yang  tepat dalam waktu yang tepat.
Ketiga,  konektivitas terbuka  antar basisdata  dan  alat,  membuat  kemudahan  akses ke  sembarang  data  dari  sembarang  paket software.
Dengan  kata  lain,  pengembangan  ini memungkinkan  data  mining  karena  kita mempunyai  cukup  kekuatan,  kita  tahu  cara mengaplikasikannya, dan datanya tersedia. Juga berarti  bahwa  sekarang  cukup  mungkin  untuk setiap  orang  dengan  latarbelakang  statistik, untuk mengaplikasikan data mining pada banyak data untuk menjawab pertanyaan bisnis nyata.

## Faktor Organisasi
Budaya dalam organisasi harus mendukung  aliran  data  dan  informasi  yang dibutuhkan, selain harus mengakomodasi  aliran hasil  dari  upaya  data  mining.  Berarti  kita membutuhkan budaya komunikasi yang terbuka. Dalam  budaya  ini,  orang  bekerja  sama  secara aktif dalam pertukaran informasi. Hal ini secara khusus dibutuhkan dalam interaksi antara bagian bisnis  dan  bagian  teknis.  Orang  harus  mau menerima  informasi  baru,  dan  berdasarkan informasi  tersebut,  mengubah  cara  mereka bekerja.
Jika ada orang yang memproteksi datanya dan  tidak  mau  membagi  informasi  baik  yang dibutuhkan  maupunyang  dihasilkan,  maka organisasi  perlu  mengambil  upaya  konsultasi baik internal maupun eksternal untuk mengubah hal  ini.  Hal  ini  bukan  pekerjaan  yang  mudah, namun    penting  demi  keberhasilan  upaya  data mining.
Orang  yang  terlibat  dalam  aktivitas  data mining  dapat  dibagi  menjadi  tiga peran  umum. Berikut ini adalah penjelasan dari tiap peran.
Pakar  domain:  orang  yang  tahu lingkungan,  proses,  pelanggan,  dan  kompetitor bisnis.  Umumnya  adalah  orang  dalam  fungsi manajemen bisnis tinggi.
Administrator  basisdata:  orang  yang  tahu di  mana  dan  bagaimana  data  perusahaan disimpan,  cara  mengaksesnya,  dan  bagaimana merelasikannya dengan penyimpanan data lain.
Ahli  mining:  orang  deng  latar  belakang analisa  data  yang  paling  tidak  mempunyai pengetahuan statistik. Mereka dapat mengaplikasikan  teknik  data  mining  dan menginterpretasikan hasil secara teknis. Mereka harus  dapat  membangun  relasi  dengan  pakar domain  untuk petunjuk  bisnis  terhadap  hasil mereka,  dan  dengan  administrator  basisdata untuk  mengakses  data  yang  dibutuhkan  untuk aktivitas mereka.
Umumnya,  dua  peran  pertama  sudah  ada pada perusahaan. Peran ketiga mungkin didapat dari luar ketika pertama kali perusahaan masuk ke proses data mining. Posisi ini ditempati orang dalam setelah pemindahan pengetahuan selesai.
Satu kesulitan utama dalam mencari orang yang  tepat  baik  dari  dalam  maupun  dari  luar organisasi  adalah  variasi  domain  yang  harus digabungkan  dalam  data  mining.  Dibutuhkan lingkungan  bisnis,  analisa,  dan  teknikal  untuk menopang  arus  dua  informasi  dua  arah  secara kontinyu.

## Arsitektur IT
Jika  budaya  organisasi  harus  mendukung arus  informasi,  maka  arsitektur  IT  harus mendukung  arus  data.  Kita  butuh  akses  yang cepat,  terukur,  dan  terbuka  terhadap  data  yang tersedia dan fleksibilitas untuk mengekstrak dan memperbarui subset data dalam lingkungan yang akan  digunakan  untuk  data  mining.  Contoh lingkungan  yang  baik  adalah  lingkungan  yang mendukung  BI  dan  mudah  dalam  membuat pasar data dari gudang pusat.
Disamping mengakses dan mengirim data, arsitektur  IT  juga harus  bisa  mempunyai kapasitas  yang  cukup  untuk  melakukan  proses data  mining,  atau  mudah  untuk  menambah kapasitas.  Hal  ini  berarti  menambah  sistem
ekstra  terdedikasi  untuk  mining,  atau menjalankannya  sebagai  tambahan  dari  proses yang sudah ada dalam salah satu sistem.
Data tentu saja harus tersedia. Jumlah data mentah  biasanya  bukan  masalah,  tetapi  jumlah data  yang  bersih,  bermanfaat,  relevan,  dan terintegrasi  mungkin  kurang  dari  yang dipikirkan.
Tidak ada aturan tetap tentang jumlah data yang  dibutuhkan  untuk  memulai  mining. Sebagai aturan dasar, beberapa ribu records , dan sepuluh  atau  lebih  atribut,  adalah  awal  yang baik. Angka tersebut bergantung dari teknik data mining yang digunakan.
Alat  yang  digunakan  untuk  data  mining harus  dapat  mendukung  akses  data,  praproses, mining, visualisasi, penyimpanan, dan pemeliharaan hasil. Hal ini dapat didukung dari paket  tunggal,  atau  mungkin  membutuhkan beberapa alat. Integrasi antar alat adalah penting.
Kita
juga harus
memperhatikan skalabilitas alat yang akan digunakan. Kita akan selalu
ingin menambah data ekstra, mengeksplorasi  banyak  sejarah,  atau  menerima hasil lebih cepat. Waktu pemrosesan seharusnya tidak  bergerak  lebih  jauh  dari  linieritas  jumlah data,  baik  jumlah  atribut  maupun  jumlah records .

## PENUTUP
Telah ditunjukkan pada artikel ini konsep business  intelligence,  data warehousing,  Online Analytical Processing (OLAP), dan data mining. Pada  artikel  ini  juga  telah  didiskusikan keuntungan  data  mining  dan  pekerjaan  yang harus  dilakukan  ketika  merencanakan untuk mengimplementasikan data mining.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Chang, E., Dillon, T., & Hussain, F. (2006). Trust  and  reputation  for  service-oriented environments:  technologies  for  building business  intelligence  and  consumer conﬁdence.
2. Cody, W. F., Kreulen, J. T., Krishna, V., & Spangler,  W.  S.  (2002).  The  integration  of business  intelligence  and  knowledge
management,  IBM  Systems  Journal,  41(4), 697―713.
3. Dhar, V., & Stein, R. (1997). Seven methods for transforming corporate data into business intelligence.  Prentice  Hall  Upper  Saddle River, NJ.
4. Kahaner, L. (1997). Competitive intelligence: how to gather, analyze, and use information  to  move  your  business  to  the top. Simon & Schuster.
5. Liautaud,  B.,  &  Hammond,  M.  (2000).  E- business  intelligence:  turning  information into  knowledge  into  proﬁt.  McGraw-Hill Professional.
6. Luhn, H. P. (1958). A business intelligence system,  IBM  Journal  of  Research  and Development, 2(4), 314―319.