Arsitektur Data Mining: Komponen, Jenis & Teknik

pengantar

Penambangan data adalah proses di mana informasi yang sebelumnya tidak diketahui, yang berpotensi sangat berguna, diekstraksi dari kumpulan data yang sangat luas. Arsitektur data mining atau arsitektur teknik data mining tidak lain adalah berbagai komponen yang merupakan keseluruhan proses data mining. Pelajari ilmu data untuk mendapatkan keahlian dalam penambangan data dan tetap kompetitif di pasar.

Komponen Arsitektur Data Mining

Mari kita lihat komponen yang membuat keseluruhan arsitektur data mining.

1. Sumber Data

Tempat di mana kita mendapatkan data kita untuk bekerja dikenal sebagai sumber data atau sumber data. Ada banyak dokumentasi yang disajikan, dan orang mungkin juga berpendapat bahwa seluruh World Wide Web (WWW) adalah gudang data yang besar. Data bisa di mana saja, dan beberapa mungkin berada di file teks, dokumen spreadsheet standar, atau sumber lain yang layak seperti internet.

2. Database atau Server Data Warehouse

Server adalah tempat menyimpan semua data yang siap untuk diproses. Pengambilan data bekerja atas permintaan pengguna, dan, dengan demikian, kumpulan data yang sebenarnya bisa sangat pribadi.

3. Mesin Penambangan Data

Bidang penambangan data tidak lengkap tanpa apa yang bisa dibilang komponen paling penting darinya, yang dikenal sebagai mesin penambangan data. Biasanya berisi banyak modul yang dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas. Tugas-tugas yang dapat dilakukan dapat berupa asosiasi, karakterisasi, prediksi, clustering, klasifikasi, dll.

4. Modul untuk Evaluasi Pola

Modul arsitektur ini terutama digunakan untuk mengukur seberapa menarik pola yang telah dirancang sebenarnya. Untuk tujuan evaluasi, biasanya digunakan nilai ambang batas. Hal penting lainnya yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa modul ini memiliki hubungan interaksi langsung dengan mesin data mining, yang tujuan utamanya adalah menemukan pola yang menarik.

5. GUI atau Antarmuka Pengguna Grafis

Seperti namanya, modul arsitektur inilah yang berinteraksi dengan pengguna. GUI berfungsi sebagai penghubung yang sangat dibutuhkan antara pengguna dan sistem data mining. Tugas utama GUI adalah menyembunyikan kerumitan yang melibatkan seluruh proses penambangan data dan menyediakan modul yang mudah digunakan dan dipahami pengguna yang memungkinkan mereka mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka dengan cara yang mudah dipahami.

6. Basis Pengetahuan

Dasar dari semua pengetahuan sangat penting untuk arsitektur data mining apa pun. Basis pengetahuan biasanya digunakan sebagai petunjuk untuk pola hasil. Mungkin juga berisi data dari apa yang dialami pengguna. Mesin data mining sering berinteraksi dengan basis pengetahuan untuk meningkatkan keandalan dan akurasi hasil akhir. Bahkan modul evaluasi pola memiliki tautan ke basis pengetahuan. Ini berinteraksi dengan basis pengetahuan secara berkala untuk mendapatkan berbagai masukan dan pembaruan darinya.

Baca: 16 Ide & Topik Proyek Data Mining Untuk Pemula

Jenis arsitektur data mining

Ada empat jenis arsitektur yang telah tercantum di bawah ini:

1. Penambangan Data Tanpa Kopling

Arsitektur tanpa kopling biasanya tidak menggunakan fungsionalitas database apa pun. Apa yang biasanya dilakukan no-coupling adalah mengambil data yang diperlukan dari satu atau satu sumber data tertentu. Itu dia; jenis arsitektur ini tidak mengambil keuntungan apa pun dari database yang bersangkutan. Karena masalah khusus ini, no-coupling biasanya dianggap sebagai pilihan arsitektur yang buruk untuk sistem data mining. Namun, sering digunakan untuk proses dasar yang melibatkan data mining.

2. Penambangan Data kopling longgar

Proses penambangan data kopling longgar menggunakan database untuk melakukan penawaran pengambilan data. Setelah selesai mencari dan membawa data, data tersebut disimpan ke dalam database tersebut. Jenis arsitektur ini sering digunakan untuk sistem data mining berbasis memori yang tidak memerlukan skalabilitas tinggi dan kinerja tinggi.

3. Penambangan Data kopling semi-ketat

Arsitektur Semi-Tight memanfaatkan berbagai fitur gudang data. Fitur-fitur sistem gudang data ini biasanya digunakan untuk melakukan beberapa tugas yang berkaitan dengan penambangan data. Tugas seperti pengindeksan, pengurutan, dan agregasi adalah tugas yang umumnya dilakukan.

4. Penambangan Data kopling ketat

Arsitektur kopling ketat berbeda dari yang lain dalam perlakuannya terhadap gudang data. Tight-coupling memperlakukan gudang data sebagai komponen untuk mengambil informasi. Itu juga menggunakan semua fitur yang akan Anda temukan di database atau gudang data untuk melakukan berbagai tugas penambangan data. Jenis arsitektur ini biasanya dikenal dengan skalabilitas, informasi terintegrasi, dan kinerja tinggi. Ada tiga tingkatan arsitektur ini yang tercantum di bawah ini:

5. Lapisan data

Lapisan data dapat didefinisikan sebagai database atau sistem gudang data. Hasil data mining biasanya disimpan di lapisan data ini. Data yang disimpan oleh lapisan data ini selanjutnya dapat digunakan untuk menyajikan data kepada pengguna akhir dalam berbagai bentuk seperti laporan atau jenis visualisasi lainnya.

6. Lapisan Aplikasi Penambangan Data

Pekerjaan lapisan aplikasi Data mining adalah untuk menemukan dan mengambil data dari database yang diberikan. Biasanya, beberapa transformasi data harus dilakukan di sini untuk mendapatkan data ke dalam format yang diinginkan oleh pengguna akhir.

7. Lapisan ujung depan

Lapisan ini memiliki pekerjaan yang hampir sama dengan GUI. Lapisan front-end menyediakan interaksi yang intuitif dan ramah dengan pengguna. Hasil penambangan data biasanya divisualisasikan sebagai beberapa bentuk atau lainnya kepada pengguna dengan memanfaatkan lapisan front-end ini.

Baca juga: Apa Itu Text Mining: Teknik dan Aplikasinya

Teknik Data Mining

Ada beberapa teknik penambangan data yang tersedia bagi pengguna untuk digunakan; beberapa dari mereka terdaftar di bawah ini:

1. Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah teknik yang paling umum untuk penambangan data karena kompleksitas atau kekurangannya dalam algoritma khusus ini. Akar pohon adalah suatu kondisi. Setiap jawaban kemudian dibangun di atas kondisi ini dengan mengarahkan kita dengan cara tertentu, yang pada akhirnya akan membantu kita mencapai keputusan akhir.

2. Pola Berurutan

Pola sekuensial biasanya digunakan untuk menemukan peristiwa yang terjadi secara teratur atau tren yang dapat ditemukan dalam setiap data transaksional.

3. Pengelompokan

Clustering adalah teknik yang secara otomatis mendefinisikan kelas yang berbeda berdasarkan bentuk objek. Kelas yang terbentuk kemudian akan digunakan untuk menempatkan jenis objek serupa lainnya di dalamnya.

4. Prediksi

Teknik ini biasanya digunakan ketika kita diminta untuk secara akurat menentukan hasil yang belum terjadi. Prediksi ini dibuat dengan secara akurat membangun hubungan antara entitas independen dan dependen.

5. Klasifikasi

Teknik ini didasarkan pada algoritma pembelajaran mesin serupa dengan nama yang sama. Teknik klasifikasi ini digunakan untuk mengklasifikasikan setiap item yang dipertanyakan ke dalam kelompok yang telah ditentukan sebelumnya dengan memanfaatkan teknik matematika seperti pemrograman linier, pohon keputusan, jaringan saraf, dll.

Kesimpulan

Karena lompatan dan batas yang dibuat di bidang teknologi, kekuatan dan kecakapan pemrosesan telah meningkat secara signifikan. Peningkatan teknologi ini telah memungkinkan kami untuk melangkah lebih jauh dan melampaui cara pemrosesan data yang biasanya membosankan dan memakan waktu, memungkinkan kami untuk mendapatkan kumpulan data yang lebih kompleks untuk mendapatkan wawasan yang sebelumnya dianggap tidak mungkin. Hal ini melahirkan bidang data mining. Data mining adalah bidang baru yang akan datang yang memiliki potensi untuk mengubah dunia seperti yang kita kenal.

Arsitektur data mining atau arsitektur sistem data mining adalah bagaimana data mining dilakukan. Dengan demikian, memiliki pengetahuan arsitektur sama pentingnya dengan memiliki pengetahuan tentang bidang itu sendiri.

Jika Anda ingin tahu tentang arsitektur penambangan data, ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, tatap muka dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.