Apa itu Data Warehouse? Jenis, Tahapan, Cara Kerja

Data warehousing adalah proses pengumpulan dan pengelolaan data dari berbagai sumber untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih efektif. Data warehouse menyediakan lokasi sentral untuk semua data yang relevan, yang dapat diakses dan dianalisis oleh pengguna dengan tingkat keahlian yang berbeda.

Data warehouse biasanya menggunakan berbagai teknik untuk ETL (mengekstrak, mengubah, dan memuat) data dari sumber yang berbeda ke dalam satu repositori. Data warehouse juga sering menyertakan fitur seperti pembersihan data, de-duplikasi, dan integrasi data waktu nyata.

Apa itu Data Warehousing?

Data warehousing didefinisikan sebagai proses pengumpulan dan penanganan data dari berbagai sumber untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Gudang data menawarkan lokasi pusat untuk semua data yang relevan di mana pengguna dengan berbagai tingkat keterampilan dapat mengakses dan menganalisisnya. Operasi ETL (extract, transform, and load) adalah umum di antara gudang data karena mereka mengekstrak, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber ke dalam satu repositori. Pembersihan data, de-duplikasi, dan integrasi data waktu nyata adalah fitur lain yang sering disertakan dalam gudang data.

Karena kemampuannya yang kuat, gudang data telah menjadi alat penting bagi organisasi yang ingin mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang operasi mereka dan membuat keputusan yang lebih efektif. Baik Anda pemilik bisnis, manajer, atau analis, gudang data dapat membantu Anda mendapatkan wawasan berharga tentang organisasi Anda dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Pengertian Data Warehousing

Sebuah data warehouse adalah sistem yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data dan dianggap sebagai komponen inti dari intelijen bisnis.

Data warehouse adalah pusat penyimpanan data terintegrasi dari satu atau lebih sumber yang berbeda. Mereka menyimpan data terkini dan historis di satu tempat yang dapat dengan mudah diakses, dikelola, dan dianalisis oleh pengguna. Data tersebut kemudian diubah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Data warehouse dirancang untuk memfasilitasi pelaporan dan analisis dengan menyediakan satu tampilan data organisasi kepada pengguna. Hal ini memungkinkan semua pengguna untuk mengakses data yang sama, yang membuatnya lebih mudah untuk melihat tren, mengidentifikasi peluang, dan membuat keputusan yang lebih baik.

Menggunakan Informasi Data Warehouse

Gudang data digunakan untuk mendukung berbagai aktivitas intelijen bisnis, seperti pelaporan, analisis data, dukungan keputusan, dan analisis prediktif.

Pelaporan: Gudang data memungkinkan untuk menghasilkan laporan dari satu sumber kebenaran. Ini penting karena memastikan bahwa semua pengguna bekerja dengan data yang sama, yang memudahkan untuk melihat tren dan mengidentifikasi peluang.

Analisis Data: Gudang data memberi pengguna kemampuan untuk menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dengan memiliki semua data yang relevan di satu tempat, pengguna dapat dengan cepat dan mudah mengidentifikasi pola dan hubungan.

Dukungan Keputusan: Gudang data dapat digunakan untuk menghasilkan hipotesis tentang hasil potensial dan mengujinya terhadap data aktual. Hal ini memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan bereaksi dengan cepat terhadap kondisi yang berubah.

Analisis Prediktif: Gudang data juga dapat digunakan untuk analisis prediktif, yang memungkinkan organisasi mengidentifikasi pola yang dapat digunakan untuk memprediksi peristiwa atau tren di masa mendatang. Ini membantu bisnis secara proaktif mengatasi tantangan potensial dan memanfaatkan peluang baru.

Secara keseluruhan, gudang data adalah alat canggih yang dapat membantu organisasi mendapatkan wawasan berharga tentang operasi mereka dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Baik Anda pemilik bisnis, manajer, atau analis, gudang data dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik untuk organisasi Anda dan mencapai kesuksesan yang lebih besar.

BACA JUGA : Memahami Internet of Things: Mengapa IoT Sangat Penting

Jenis Data Warehouse (DWH)

Ada empat jenis utama gudang data:

1. Datamart

Data mart adalah bagian dari gudang data yang hanya berisi data yang relevan dengan kelompok pengguna tertentu. Data mart biasanya digunakan untuk mendukung fungsi bisnis tertentu, seperti pemasaran atau penjualan.

2. Penyimpanan data operasional (ODS)

Penyimpanan data operasional adalah database yang menyimpan data terkini dan real-time dari sistem operasional. Penyimpanan data operasional digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dan manajemen operasi.

3. Data warehouse appliance

Alat gudang data adalah sistem pra-konfigurasi yang mencakup perangkat keras, perangkat lunak, dan penyimpanan yang dirancang khusus untuk pergudangan data. Peralatan gudang data sering digunakan untuk organisasi yang tidak memiliki sumber daya TI untuk membangun dan mengelola gudang data sendiri.

4. Data Lake

Data Lake adalah gudang penyimpanan terpusat yang menyimpan sejumlah besar data mentah dan tidak terstruktur dari berbagai sumber. Data lake dapat digunakan untuk tujuan operasional dan analitik, dan sering kali digabungkan dengan teknologi analitik lain seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami.

Apakah Anda ingin mendapatkan wawasan berharga tentang operasi bisnis Anda atau membuat keputusan yang lebih tepat, gudang data dapat menjadi alat yang sangat berharga. Dengan menyediakan satu lokasi pusat bagi pengguna untuk semua data yang relevan, gudang data memungkinkan pengguna untuk menganalisis dan mengekstrak wawasan dari sejumlah besar informasi untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang masa depan organisasi mereka.

Tahapan Umum Data Warehousing Life Cycle

Daur Hidup Data Warehouse adalah proses mendesain, membangun, dan memelihara Data Warehouse.

1. Pengumpulan persyaratan data
   Langkah pertama dalam Data Warehouse Lifecycle adalah mengumpulkan kebutuhan data dari para pemangku kepentingan. Ini membantu memastikan bahwa Gudang Data akan memenuhi kebutuhan bisnis.
2. Pemodelan data
   Langkah selanjutnya adalah membuat model data yang menggambarkan hubungan antara bagian data yang berbeda. Langkah ini penting untuk memastikan bahwa Data Warehouse dapat menyimpan dan mengambil data secara efisien.
3. Pengembangan ETL
   Langkah ketiga adalah mengembangkan proses ETL (Extract, Transform, Load) yang akan mengisi Data Warehouse dengan data dari sistem operasional.
4. Pengujian data warehouse
   Setelah Data Warehouse dibangun, penting untuk mengujinya untuk memastikan bahwa ia berfungsi dengan baik.
5. Penyebaran data warehouse
   Langkah terakhir adalah menyebarkan Data Warehouse dan membuatnya tersedia bagi pengguna.

Data warehouse life cycle adalah proses berulang, artinya ini bukan peristiwa satu kali. Karena kebutuhan bisnis berubah, Gudang Data perlu diperbarui. Penting untuk meninjau Gudang Data secara teratur dan membuat perubahan yang diperlukan agar tetap mutakhir dan relevan.

Daur Hidup Data Warehouse adalah bagian penting dari setiap inisiatif Data Warehousing. Dengan mengikuti proses ini, organisasi dapat memastikan bahwa Gudang Data mereka memenuhi.

Komponen Data Warehouse

Komponen utama dari data warehouse termasuk data itu sendiri, serta alat dan teknologi yang digunakan untuk mengelola dan menganalisis data ini. Beberapa komponen utama termasuk yang berikut:

1. Sumber data
   Gudang data biasanya mengambil informasi dari berbagai sumber yang berbeda, termasuk sistem bisnis, platform online, dan umpan data eksternal.
2. Penyimpanan data
   Gudang data menyimpan volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur secara terorganisir sehingga dapat diakses dan dianalisis dengan cepat dan efisien.
3. Alat manajemen data
   Gudang data sering menggunakan alat khusus untuk mengelola dan memanipulasi data, seperti perangkat lunak ETL (extract, transform, load) atau alat visualisasi data.
4. Alat analisis data
   Gudang data juga biasanya menggabungkan teknologi untuk menganalisis dan memvisualisasikan data, seperti algoritme pembelajaran mesin atau perangkat lunak intelijen bisnis.

Gudang data dapat memberikan banyak informasi dan wawasan tentang operasi perusahaan Anda dan membantu Anda membuat penilaian yang lebih baik. Sebuah gudang data, seperti alat bisnis lainnya, dapat digunakan untuk banyak tujuan yang berbeda.

Membantu Anda mendapatkan wawasan yang berguna tentang operasi bisnis Anda atau memberikan keputusan yang lebih tepat. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber dan menggunakan perangkat lunak khusus untuk menganalisis dan menyajikan data ini dengan cara yang menarik, gudang data dapat membantu bisnis mendapatkan wawasan penting tentang aktivitas mereka dan membuat keputusan yang lebih cerdas di masa mendatang.

Arsitektur Data Warehouse

Data Warehouse adalah database yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan. Ini adalah gudang informasi terpusat yang dapat digunakan oleh pengguna bisnis untuk menjawab pertanyaan dan membuat keputusan. Gudang data biasanya dibangun menggunakan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), seperti Oracle, Microsoft SQL Server, atau IBM DB2.

Gudang Data biasanya memiliki skema bintang, yang merupakan jenis model data yang mengatur data ke dalam tabel fakta dan tabel dimensi. Tabel fakta berisi data itu sendiri, sedangkan tabel dimensi menyediakan konteks tambahan tentang data. Misalnya, tabel fakta mungkin berisi data penjualan, sedangkan tabel dimensi mungkin berisi data pelanggan.

Gudang data dapat digunakan menggunakan salah satu dari tiga arsitektur: single-tier, multitier, atau berbasis cloud. Gudang Data tingkat tunggal berada di satu server dan mungkin memerlukan sumber daya perangkat keras yang ekstensif untuk menangani volume data yang besar.

Gudang Data Multitier lebih terukur, tetapi biasanya memerlukan penggunaan alat manajemen basis data khusus. Cloud Data Warehouses menawarkan peningkatan fleksibilitas dan skalabilitas karena arsitektur yang dihosting, tetapi bisa lebih mahal daripada pendekatan lain.

Terlepas dari arsitektur mana yang Anda pilih untuk Data Warehouse Anda, penting untuk merencanakan penerapan Anda dengan hati-hati untuk memastikan bahwa Data Warehouse Anda memenuhi kebutuhan bisnis Anda. Dengan perencanaan yang cermat dan pemeliharaan rutin, Anda dapat membangun Gudang Data yang efisien dan efektif yang akan membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik untuk tahun-tahun mendatang.

Cara Kerja Data Warehousing

Data warehousing bekerja dengan menarik data dari berbagai sumber ke lokasi pusat. Data ini kemudian dibersihkan, diubah, dan dimuat ke dalam Data Warehouse. Data warehouse menggunakan berbagai teknologi berbeda untuk mengelola dan menganalisis data, termasuk perangkat lunak ETL (extract, transform, load), alat visualisasi data, dan algoritme pembelajaran mesin.

Setelah data disimpan di Data Warehouse, pengguna bisnis dapat mengakses dan menganalisisnya menggunakan perangkat lunak intelijen bisnis. Perangkat lunak ini memungkinkan pengguna untuk membuat laporan, dasbor, dan visualisasi yang membantu mereka mendapatkan wawasan tentang operasi bisnis mereka. Gudang data juga dapat digunakan untuk mendukung analitik prediktif dan peramalan dengan menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan pola.

BACA JUGA : Apa Itu Artificial Intelligence (AI)? Cara Kerja, Komponen, Jenis, Tujuan

Evolusi Data Warehouse dari Analisis Data hingga AI dan Machine Learning

Evolusi data warehousing telah didorong oleh kemajuan teknologi dan kebutuhan bisnis yang berkembang. Gudang data dimulai sebagai alat sederhana untuk menganalisis dan memvisualisasikan data, tetapi sejak itu berkembang untuk mendukung analitik prediktif yang lebih canggih, kecerdasan buatan (AI), dan pembelajaran mesin.

Salah satu bentuk paling awal dari data warehousing dikenal sebagai skema bintang, yang mengatur data ke dalam tabel yang jelas yang dapat dengan mudah diakses dan dianalisis menggunakan perangkat lunak database standar. Dengan munculnya alat analisis yang kuat seperti perangkat lunak ETL dan alat visualisasi data, bisnis dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam dari gudang data mereka.

Ketika data besar menjadi lebih umum, Gudang Data juga berevolusi untuk menggabungkan teknologi baru seperti algoritma pembelajaran mesin. Algoritme ini memungkinkan bisnis untuk secara otomatis mengidentifikasi pola dan tren dalam data mereka, membuatnya lebih mudah untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Gudang data juga menjadi lebih fleksibel, dengan diperkenalkannya arsitektur berbasis cloud yang memungkinkan bisnis untuk menskalakan penerapannya sesuai kebutuhan.

Masa depan pergudangan data kemungkinan akan didorong oleh pertumbuhan data besar yang berkelanjutan dan peningkatan adopsi AI dan pembelajaran mesin. Gudang data perlu terus berkembang untuk mengimbangi perubahan ini, menggabungkan teknologi dan kemampuan baru saat mereka muncul.

Data Mining

Algoritma data mining biasanya digunakan untuk menganalisis gudang data. Algoritma ini mencari pola dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau rekomendasi. Misalnya, algoritme penambangan data dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan berhenti atau merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.

Data mining adalah proses penggalian informasi berharga dari kumpulan data yang besar. Gudang data sering digunakan untuk penambangan data karena mengandung sejumlah besar data yang dapat ditambang untuk wawasan. Data mining dapat digunakan untuk menemukan pola dan tren dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang kejadian di masa depan.

Data Warehousing vs. Database

Ada banyak kesamaan antara pergudangan data dan sistem manajemen basis data, tetapi ada juga beberapa perbedaan utama. Gudang data biasanya menyimpan jumlah data yang jauh lebih besar daripada database tradisional, membuatnya lebih cocok untuk tujuan analitik dan pelaporan. Gudang data juga cenderung dirancang untuk penyimpanan jangka panjang, sedangkan database sering dioptimalkan untuk kinerja dan waktu akses yang cepat.

Perbedaan lain antara pergudangan data dan sistem manajemen basis data adalah bahwa basis data biasanya mendukung satu aplikasi atau kasus penggunaan, sedangkan gudang data dapat berisi data dari berbagai sumber. Gudang data juga dapat mendukung berbagai jenis analisis yang berbeda, termasuk proses ETL, alat visualisasi, algoritme analitik prediktif, dan model pembelajaran mesin.

Keuntungan dan Kerugian Data Warehouse

1. Gudang data memudahkan untuk melacak dan menganalisis tren dalam jumlah besar data.
2. Dengan memusatkan data dari berbagai sumber, gudang data dapat membantu bisnis mendapatkan wawasan berharga tentang operasi mereka dan mengidentifikasi area untuk perbaikan.
3. Dengan alat dan kontrol akses yang tepat, gudang data dapat memberikan tingkat keamanan dan privasi untuk data bisnis.
4. Gudang data dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan di semua tingkat organisasi, dari pekerja garis depan hingga eksekutif senior.
   

Kekurangan

1. Gudang data bisa mahal untuk dibangun dan dipelihara, terutama jika mereka membutuhkan pembaruan yang sering.
2. Data dalam gudang data mungkin tidak cukup tepat waktu untuk mendukung pengambilan keputusan waktu nyata.
3. Gudang data bisa rumit untuk diatur dan dikelola, membutuhkan keterampilan dan pengetahuan khusus.
4. Data di warehouse data mungkin tidak akurat atau lengkap, tergantung pada kualitas sumber data.

Apa itu Cloud Data Warehouse?

Cloud data warehouse adalah jenis gudang data baru yang menawarkan banyak manfaat yang sama seperti gudang data tradisional, sekaligus mengatasi beberapa tantangan utama. Keuntungan dan kerugian ini dapat mencakup hal-hal seperti kinerja yang lebih cepat, skalabilitas yang lebih besar, keamanan dan privasi yang ditingkatkan, pengelolaan dan penyiapan yang lebih mudah, dan data yang lebih akurat atau lengkap. Namun, gudang data cloud juga bisa lebih mahal daripada gudang data tradisional, dan mungkin tidak cocok untuk semua bisnis.

Saat memutuskan apakah gudang data cloud tepat untuk bisnis Anda, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan dan tujuan spesifik Anda. Jika Anda mencari solusi gudang data yang cepat, skalabel, dan mudah digunakan, maka gudang data cloud mungkin merupakan pilihan yang baik. Namun, jika Anda khawatir tentang biaya atau kualitas data, maka gudang data tradisional mungkin lebih cocok.

Apa itu Modern Data Warehouse?

Modern data warehouse adalah alat yang ampuh untuk bisnis yang perlu menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan efektif. Ini menawarkan banyak keuntungan yang sama seperti gudang data tradisional, termasuk kinerja yang lebih cepat, skalabilitas yang lebih besar, keamanan dan privasi yang ditingkatkan, manajemen dan penyiapan yang lebih mudah, dan data yang lebih akurat atau lengkap. Namun, itu juga menggabungkan teknologi baru yang inovatif seperti data besar dan komputasi awan untuk memberikan wawasan yang lebih kuat.

BACA JUGA : Natural Langungae Processing (NLP): Contoh Proses NLP

Desain Gudang Data Bisnis

Sebuah gudang data bisnis adalah jenis gudang data yang dirancang untuk mendukung kebutuhan pengambilan keputusan bisnis. Ini mencakup semua data dari sistem operasional dan transaksional organisasi, serta sumber data eksternal. Data ini kemudian diatur dan disusun sedemikian rupa sehingga memudahkan untuk melacak dan menganalisis tren.

Sistem Data Warehouse Perusahaan

Gudang data perusahaan adalah gudang data terpusat yang mendukung kebutuhan pengambilan keputusan dari seluruh organisasi. Ini biasanya mencakup data dari semua unit bisnis, serta sumber data utama lainnya, seperti sistem manajemen hubungan pelanggan dan sistem manajemen rantai pasokan. Dengan menyediakan akses ke informasi berharga ini di satu lokasi, gudang data perusahaan membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat.