CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah kerangka kerja standar global yang digunakan sebagai panduan langkah demi langkah dalam menjalankan proyek analisis data atau penambangan data (data mining). Metodologi ini dikembangkan pada akhir tahun 1990-an oleh konsorsium perusahaan untuk menciptakan proses yang terstruktur dan terukur bagi para praktisi data.

Dalam praktik analisis data, CRISP-DM berfungsi sebagai peta jalan operasional yang memastikan setiap tahap proyek dilakukan secara sistematis. Proses ini terdiri dari enam tahapan utama yang saling terkait secara siklis:

1. Business Understanding: Menentukan tujuan proyek dan kebutuhan dari sudut pandang bisnis.

2. Data Understanding: Mengumpulkan data awal dan melakukan eksplorasi untuk mengidentifikasi kualitas data.

3. Data Preparation: Melakukan pembersihan, seleksi, dan transformasi data agar siap diolah (seringkali menjadi tahap yang paling memakan waktu).

4. Modeling: Menerapkan berbagai teknik statistik atau algoritma pembelajaran mesin (machine learning) pada data.

5. Evaluation: Menilai model yang dihasilkan untuk memastikan bahwa model tersebut benar-benar menjawab tujuan bisnis yang ditetapkan di awal.

6. Deployment: Menyusun laporan atau mengintegrasikan model ke dalam sistem operasional organisasi agar hasilnya dapat digunakan.

Fungsi utama dari metodologi ini adalah untuk meminimalkan risiko kegagalan proyek dengan cara menghubungkan aspek teknis data dengan tujuan bisnis yang nyata. Tanpa kerangka kerja ini, analisis data berisiko menjadi aktivitas teknis yang tidak memberikan nilai tambah bagi organisasi.

Secara keseluruhan, CRISP-DM menyediakan pendekatan yang objektif dan terorganisir dalam mengelola siklus hidup proyek data. Dengan mengikuti struktur ini, tim analis dapat bekerja secara lebih efisien, transparan, dan memastikan bahwa hasil akhir analisis dapat dipertanggungjawabkan serta relevan dengan kebutuhan industri.