Memahami data warehouse dan manfaatnya (2024)

Data warehouse memungkinkan perusahaan mengakses dan menganalisis semua data untuk memperoleh business insight dan model forecasting yang akurat. Jadi, apa itu data warehouse dan seberapa penting manfaatnya bagi bisnis perusahaan?

Pengertian data warehouse

Dengan data warehouse, perusahaan dapat mengakses dan menganalisa data dengan cepat - EKRUT

Data warehouse adalah sistem yang menggabungkan data dari berbagi sumber menjadi satu penyimpanan data yang tunggal, terpusat dan konsisten untuk mendukung analisa bisnis, data mining, AI dan machine learning.Dalam penerapannya, data warehouse akan menyimpan banyak data dari berbagai sumber operasional dalam perusahaan ke dalam satu database yang komprehensif dan nantinya akan digunakan untuk analisa data.

Contohnya dalam bisnis, data warehouse bisa saja menggabungkan informasi pelanggan dari sistem point of sale perusahaan, situs, mailing list dan lain-lain.Data warehouse bisa juga menggabungkan informasi tentang karyawan, waktu kehadiran, data demografi, informasi gaji dan lain-lain. Dengan mengkombinasikan semua informasi dalam data warehouse tersebut, perusahaan kemudian dapat melakukan analisa dengan pendekatan yang menyuruh dengan mempertimbangkan semua informasi yang tersedia.

Data warehouse juga dibutuhkan untuk memungkinkan dilakukannya data mining untuk melihat pola dalam data, misalnya ketika merancangstrategi yang dapat mendorong peningkatan penjualan dan profit perusahaan.sem*ntara, pada tingkat teknis data warehouse secara berkala akan menarik data dari aplikasi dan sistem lalu melewati pemformatan dan proses impor untuk mencoco*kan data yang sudah ada di dalam warehouse.

Data warehouse kemudian akan menyimpan data yang telah diproses ini sehingga siap untuk diakses oleh business analyst, data engineer, data scientist atau pembuat keputusan dalam perusahaan. Seberapa sering penarikan data terjadi atau bagaimana data akan diformat tentu semua bergantung pada kebutuhan organisasi.

Baca juga:Mengenal keberadaan data lake yang penting bagi bisnis

Perbedaan database dan data warehouse

Salah satu perbedaan database dan data warehouse ada pada metode pemrosesannya - EKRUT

Meski sekilas konsepnya sama-sama menyimpan data, namun data warehouse tidak sama dengan database biasanya. Beberapa perbedaan di antara database dan data warehouse adalah:

• Tujuan. Database untuk merekam data semantara data warehouse lebih ditujukan untuk analisa data
• Metode pemrosesan. Database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP), sem*ntara data warehouse menggunakan Online Analytical Processing (OLAP).
• Penggunaaan. Database untuk membantu operasional standar bisnis, sem*ntara data warehouse untuk membantu analisis dalambisnis.
• Ketersediaan. Data dalam database tersedia secara real-time sem*ntara data dalam data warehouse diambil dari sistem sumber jika diperlukan
• Orientasi. Database berorientasi pada aplikasi, sem*ntara data warehouse berorientasi pada subjek.
• Storage. Database umumnya terbatas pada satu aplikasi sem*ntara data warehouse dapat menyimpan data dari sejumlah aplikasi
• Tipe data. Data yang disimpan dalam database adalahyang paling terbaru. sem*ntara dalam data warehouse, baik data saat ini dan historis yang disimpan.
• Tipe query. Database menggunakan query transaksi sederhana, sem*ntara data warehouse menggunakan query yang kompleks untuk tujuan analisa.
• Ringkasan data. Database memberi data terperinci, sem*ntara data warehouse menyimpan data yang sangat ringkas.

Jenis-jenis data warehouse

Data mart digunakan untuk lini bisnis tertentu saja - EKRUT

Setidaknya ada tiga jenis utama dalam data warehouse,yaitu:

• Enterprise data warehouse. Basis data pusat untuk dukungan keputusan di dalam seluruh perusahaan.
• Operational Data Store. Jenis ini memiliki ruang lingkup perusahaan yang luas tapi tidak seperti seperti enterprise data warehouse karena data di dalamnya diperbarui secara real time dan digunakan untuk kegiatan bisnis yang rutin.
• Data Mart. Ini adalah bagian dari data warehouse yang dirancang khusus untuk lini bisnis tertentu seperti sales atau finance. Dalam jenis data ini, data dapat dikumpulkan langsung dari sumber.

Baca juga:Mengetahui tujuan dan keunggulannya data science dalam bisnis

Manfaat data warehouse

Data warehouse membantu proses pengambilan keputusan dalam bisnis lebih cepat - EKRUT

Seperti yang dijelaskan di atas, keberadaan data warehouse dapat membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan analisa dari data kompleks yang sudah diintegrasikan secara terpadu.Selain itu, beberapa manfaat lain data warehouse adalah:

Baca juga: Apa itu Data Scientist? Berikut komponen dan cakupan kerjanya!

Karakteristik data warehouse

Data warehouse berorientasi pada subjek dan bersifat tetap (Sumber: Pexels)

Data warehouse merupakan gudang data yang dapat dikontrol oleh pengguna dalam menjelaskan suatu tren terhadap subjek tertentu. Oleh karena itu, data warehouse secara umum memiliki karakteristik utama yang terdiri dari beberapa hal sebagai berikut:

1. Orientasi pada subjek

Data warehouse memiliki orientasi terhadap subjek karena sifatnya memberikan informasi tentang tema informasi. Data warehouse justru secara umum tidak bertumpu pada pengoperasian data dalam suatu organisasi, tetapi lebih fokus pada tema-tema tertentu yang sedang ditangani. Hal ini membuat data warehouse dapat terdefinisi secara subjek per subjek seperti penyesuaian terhadap tema penjualan, pemasaran, distribusi, dan lain sebagainya.

Sebuah data warehouse secara khusus juga tidak menekankan pada urusan operasional terkini, namun sebaliknya justru berfokus pada proses demonstrasi atau analisis data agar suatu perusahaan dapat mengambil beberapa keputusan. Manajemen data dalam perusahaan dapat menghilangkan data yang tidak diperlukan untuk mengambil keputusan-keputusan semacam ini.

2. Data terintegrasi

Data warehouse memiliki karakteristik data yang terintegrasi sehingga mudah untuk dibagikan (Sumber: Pexels)

Data warehouse adalah tempat di mana orientasi subjek dalam berbagai format atau tema dapat dijadikan entitas bersama dalam proses integrasi data di suatu organisasi. Data yang disimpan ke dalam berbagai data warehouse dapat secara mudah dibagikan ke pihak terkait atau khalayak umum dengan tujuan tertentu. Integrasi data warehouse dibangun dari berbagai sumber data utama seperti mainframe dan basis data relasional yang relevan. Tentu saja, dalam pembangunan ini data warehouse didukung oleh format, pengodean, dan penamaan yang kuat dan dapat diandalkan. Manfaat dari integrasi data warehouse ini secara umum adalah kemudahan dan efektivitas analisis data.

3. Bersifat tetap

Secara umum, data warehouse memiliki sifat data yang tetap dan tidak berubah-ubah (non volatile). Sifat data ini membuat data warehouse dapat diakses oleh suatu tindakan operasional dengan tidak menghapus data sebelumnya. Sebagian besar modifikasi akan tetap terangkum dalam data warehouse sebagai data baru.

Operasi data dalam data warehouse terbagi dalam dua jenis yaitu, Data Access dan Data Loading, di mana keduanya dapat dibaca atau di-refresh dalam periode waktu tertentu tanpa membuatnya hilang. Secara fungsi, sifat tetap data warehouse ini digunakan untuk evaluasi dan analisis dalam sejumlah data besar dan membandingkan data asli dengan modifikasinya.

4. Dibuat secara periodik

Data warehouse dibangun dengan data periodik dalam rentang waktu tertentu untuk mempermudah evaluasi (Sumber: Pexels)

Data warehouse dibangun atau dibuat dalam rentang periode waktu tertentu, baik ingguan hingga tahunan. Langkah ini pun melibatkan adanya Online Transaction Process (OLTP) yang memungkinkan adanya batas waktu yang terstruktur antara data besar dan pemrosesan di data warehouse.

Karakteristik ini membuat semua data yang ada dalam data warehouse dapat diprediksi dengan interval waktu tertentu. Selain itu, dalam proses analisis dan evaluasinya data warehouse mampu memberikan informasi dari perspektif historis karena berhubungan dengan periode waktu tertentu. Dan selaras dengan karakteristiknya yang bersifat tetap, setiap data dari sebuah periode waktu tertentu dan tersimpan dalam data warehouse tidak dapat dimodifikasi atau diubah.

Baca juga: Data Scientist: Tanggung jawab, keahlian, dan kisaran gaji 2021

Komponen data warehouse

Komponen pembentuk data warehouse (Sumber: javatpoint.com)

Selain karakteristik, secara fisik data warehouse terdiri dari beberapa komponen penting yang perlu kita pahami bersama. Adapun komponen-komponen data warehouse ini antara lain terdiri dari hal-hal berikut,

1. Warehouse

Komponen utama dalam data warehouse tentunya adalah “gudang” itu sendiri. Gudang ini menyimpan basis data sebagai fondasinya. Secara sistematis, gudang merupakan tempat di mana data terkumpul dan diproses secara transaksional. Gudang ini secara relasional juga memungkinkan adanya memori terintegrasi sebagai model utama dari konfigurasinya.

2. Warehouse management

Pengelolaan gudang dalam data warehouse merupakan komponen di mana operasi terkait data dilakukan. Komponen ini dilakukan dengan analisis data untuk memastikan tingkat konsistensi, pembuatan indeks dan tampilan, hingga normalisasi dan transformasinya. Dalam warehouse management ini dapat pula dilakukan penggabungan atau kombinasi data sumber serta pengarsipan data. Warehouse management juga memungkinkan adanya pengelolaan data query yang terkait dengan pengelolaan permintaan pengguna hingga penjadwalan eksekusi data query.

3. Akses tools

Akses peralatan dalam data warehouse merupakan komponen yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data di dalam data warehouse. Alat akses data warehouse ini umumnya meliputi query and reporting tools, application development tools, data mining, dan online analytical processing (OLAP).

Query and reporting tools dalam data warehouse terbagi menjadi dua kelompok yang meliputi reporting tools dan pengelolaan query. Di mana nantinya kedua alat ini berguna dalam proses pelaporan produksi data dan penulisan laporan. Sedangkan untuk beberapa alat lainnya dibuat untuk proses pemodelan data dan analisis multidimensi dari cakupan data dalam data warehouse.

4. Metadata

Metadata dalam data warehouse merupakan komponen yang bertindak sebagai kamus atau katalog dari data dalam sistem manajemen basis data. Metadata menyimpan data tentang struktur data logis, catatan dan alamat, indeks, dan sebagainya. Metadata dalam data warehouse secara literal dapat diartikan sebagai potongan informasi yang disimpan dalam satu atau lebih repositori. Tujuan dari adanya komponen metadata ini adalah meringkas cakupan informasi tentang isi utama data warehouse berikut dengan struktur dan lokasinya.

Metadata juga menyimpan informasi tentang karakteristik fisik dan sumber data warehouse serta informasi keamanan atau autentikasinya. Keberadaan metadata dapat memudahkan administrator data warehouse untuk menyetel pengoperasioan data warehouse sebagaimana mestinya.

5. Tools ETL

Dalam data warehouse terdapat komponen yang bertugas untuk ekstraksi, transformasi, dan memuat data. Komponen ini dinamakan ETL tools (Extract, Transform, and Load) yang merupakan suatu alat pengorganisasian data dalam sistem umum data warehouse. ETL bertugas mengumpulkan, membaca, dan memindahkan data mentah dalam volume besar dari berbagai sumber data ke lintas platform yang berbeda.

ETL dapat memudahkan proses pemindahan dan pemuatan data ke dalam satu basis data, penyimpanan data, atau data warehouse lain dengan akses yang mudah. ETL juga memungkinkan adanya pengurutan, penggabungan, format ulang, dan penyaringan data. Komponen ETL dalam data warehouse juga bisa menyertakan grafis antarmuka jika diperlukan.

Perbedaan database dan data warehouse

Secara umum data warehouse berbeda dengan basis data karena tujuan dan metode pemrosesannya (Sumber: Pexels)

Meski sekilas konsepnya sama-sama menyimpan data, namun data warehouse tidak sama dengan database biasanya. Beberapa perbedaan di antara database dan data warehouse adalah:

• Tujuan. Database untuk merekam data semantara data warehouse lebih ditujukan untuk analisa data
• Metode pemrosesan. Database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP), sem*ntara data warehouse menggunakan Online Analytical Processing (OLAP).
• Penggunaaan. Database untuk membantu operasional standar bisnis, sem*ntara data warehouse untuk membantu analisis dalam bisnis.
• Ketersediaan. Data dalam database tersedia secara real-time sem*ntara data dalam data warehouse diambil dari sistem sumber jika diperlukan
• Orientasi. Database berorientasi pada aplikasi, sem*ntara data warehouse berorientasi pada subjek.
• Storage. Database umumnya terbatas pada satu aplikasi sem*ntara data warehouse dapat menyimpan data dari sejumlah aplikasi
• Tipe data. Data yang disimpan dalam database adalah yang paling terbaru. sem*ntara dalam data warehouse, baik data saat ini dan historis yang disimpan.
• Tipe query. Database menggunakan query transaksi sederhana, sem*ntara data warehouse menggunakan query yang kompleks untuk tujuan analisa.
• Ringkasan data. Database memberi data terperinci, sem*ntara data warehouse menyimpan data yang sangat ringkas.

Baca juga: 6 Macam metode analisis data yang penting dan perlu diketahui

Itulah tadi segala seluk beluk tentang data warehouse yang perlu diketahui jika kamu berminat dalam bidang IT atau data science. Kamu bisa mulai mempelajari hal ini jika kamu ingin bekerja di bidang tersebut suatu saat nanti. Namun, bila kamu telah ahli dan memiliki kemampuan unggul di bidang data science, maka tak ada salahnya jika kamu mulai meniti kariermu dengan bekerja sebagai data scientist.

Kamu bisa mendaftarkan dirimu lewat EKRUT untuk dapat terhubung dengan berbagai perusahaan ternama yang membutuhkan kandidat data scientist. Silakan klik tautan di bawah ini untuk mulai mendaftar lewat EKRUT. Tunggu apa lagi, mari mulai kariermu lewat EKRUT.

Last update: 22 October 2021

Sumber:

• ibm.com
• guru99.com
• talend.com
• stitchdata.com
• What is a Data Warehouse? Definition, Architecture and Benefits Guide
• Characteristics and Functions of Data warehouse
• https://link.springer.com