Pemblokir Iklan Terdeteksi

Matikan adBlock anda untuk dapat mengakses situs ini.

translate to english

Data Warehouse: Pengertian, Kegunaan, dan Contoh

Konten [Tampil]

Data adalah salah satu kunci strategi bisnis yang efektif. Dengannya, Anda bisa menganalisis dan menyusun rencana sesuai kebutuhan lapangan. Entah untuk memprediksi permintaan konsumen, mempelajari perilakunya, dll.

Pasti Anda pun tahu bahwa data itu jenisnya beragam dan volumenya cukup tinggi. Itu kenapa Anda membutuhkan data warehouse.

Data warehouse adalah tempat menyimpan segala data yang Anda butuhkan untuk kepentingan bisnis. Terutama untuk dianalisa dan dijadikan bahan pertimbangan untuk memutuskan sesuatu.

Anda ingin tahu lebih jauh? Mari pelajari apa yang dimaksud dengan data warehouse dan contohnya di sini!

Apa yang Dimaksud dengan Data Warehouse?

Data warehouse adalah pusat penyimpanan data dari suatu organisasi/perusahaan. Misalnya: data penjualan, transaksi keuangan, cover asuransi, statistik permainan olahraga, dll.

Baca Juga: Apa Itu Big Data? Konsep, Karakteristik, dan Manfaatnya Bagi Bisnis Anda

Jenis-jenis data warehouse pun ada banyak, yaitu:

  • Enterprise data warehouse (edw) — Pusat penyimpanan data untuk seluruh bagian perusahaan
  • Operational data warehouse — Lokasi penyimpanan data yang diperbarui dan digunakan secara rutin. Contohnya, jumlah transaksi per hari.
  • Data mart — Tempat penyimpanan yang dirancang untuk departemen tertentu atau lingkup yang kecil. Misalnya, divisi marketing.

Sekilas, data warehouse terlihat sama dengan database (kumpulan data yang disimpan dengan sistem tertentu). Padahal, keduanya berbeda, lho. Ini dia bedanya:

Perbedaan Data Warehouse vs Database

Data Warehouse Database
Fungsi Merekam data sementara Menyimpan hingga menganalisa data
Metode Pemrosesan Memakai OLTP (Online Transactional Processing) Memakai OLAP (Online Analytical Processing)
Pengambilan Data Mengambil data secara real-time Mengambil data saat dibutuhkan
Penyimpanan Terbatas pada satu aplikasi Fleksibel untuk berbagai aplikasi
Tipe Data Data terbaru Data historis hingga terbaru
Meta Data Ringkasan data detail Ringkasan data umum

Nah setelah mengenal pengertian data warehouse, pasti Anda penasaran apa manfaatnya. Tanpa basa-basi, mari lihat kegunaan data warehouse dan mengapa Anda membutuhkannya.

Mengapa Kita Perlu Data Warehouse?

Kegunaan data warehouse cukup banyak. Inilah alasan mengapa Anda perlu data warehouse:

1. Mengakses Data Lebih Cepat

Karena menjadi pusat penyimpanan informasi perusahaan, seluruh data terkumpul di data warehouse. Sehingga, pengguna bisa mengakses data dengan lebih cepat dan efisien.

Selain itu, data warehouse juga mengumpulkan informasi dari berbagai sumber. Jadi, Anda tak perlu menarik satu per satu data dari database yang berbeda.

Baca Juga: Apa Itu Struktur Data dan Kegunaannya dalam Pemrograman?

2. Informasi Konsisten Bagi Semua Pihak

Kegunaan data warehouse adalah menciptakan konsistensi informasi. Sebab, seluruh data diubah menjadi format tunggal sesuai standar yang ditetapkan.

Dengan kata lain, data yang tersimpan dalam warehouse pun lebih terstruktur. Ditambah lagi, isinya sudah stabil dan tidak berubah lagi. Jadi, Anda dan departemen lain pun tak perlu mengolah ulang data yang ada.

Tentunya, ini memudahkan tiap departemen dalam perusahaan saat ingin membuat keputusan. Sebab, data yang dilihat tetap konsisten meski dipakai oleh departemen berbeda. 

3. Memprediksi Trend/Pola di Masa Depan

Data warehouse adalah sistem yang membantu perusahaan melakukan forecasting. Terutama untuk memprediksi perilaku konsumen di masa mendatang.

Alasannya, data warehouse punya fungsi historical intelligence. Artinya, sistem ini menyimpan data historis sebagai bahan analisis Anda untuk memprediksi tren di periode tertentu.

Melakukan forecasting, peluang terhindar pemborosan pun lebih besar. Seperti memproduksi lebih dari kebutuhan, menghabiskan budget marketing saat low season, memasarkan produk yang kurang diminati, dll.

4. Membantu Perusahaan Mengambil Keputusan

“Kunci untuk mengambil keputusan tepat adalah mengevaluasi informasi yang ada, yaitu data, dan memadukannya dengan estimasi Anda.”

-Emily Oster, ekonom Amerika-

Nyatanya, data memang bahan pertimbangan terbaik untuk menghasilkan keputusan. Baik strategi internal maupun eksternal. Sebab, Anda memutuskan berdasarkan fakta, bukan sembarang tebak.

Dengan begitu, keputusan yang dibuat pun lebih kredibel serta bisa menjawab kebutuhan. Misalnya, menambah jumlah stok produk karena tren permintaan cenderung membludak.

Komponen Data Warehouse

Data warehouse adalah sistem yang tersusun dari beberapa komponen. Apa sajakah itu? Mari simak penjelasannya.

1. Gudang

Komponen data warehouse yang pertama, gudang. Gudang merupakan ruang penyimpanan data Anda. 

Jenis gudang itu pun ada beberapa, yaitu:

  • Typical relational database: database yang menyimpan serta menyediakan data yang saling berhubungan satu sama lain; 
  • Analytics database: database untuk menyimpan serta mengelola analitik;
  • Data warehouse appliance: database untuk melakukan penyimpanan dan manajemen data;
  • Cloud-hosted database: database berbasis cloud.

2. Manajemen Gudang Data

Supaya gudang mampu menyimpan serta mengelola data dengan baik, tentu butuh Manajemen Gudang Data. Komponen data warehouse inilah yang memastikan seluruh proses dalam gudang berjalan lancar.

Karena itu, Manajemen Gudang Data bertanggungjawab untuk:

  • Mengamankan data;
  • Memperbarui data;
  • Memilih prioritas tugas;
  • Menjaga kualitas hingga melakukan backup serta recovery data jika terjadi hal buruk.

3. Meta Data

Meta data adalah potongan informasi yang menjelaskan isi data. Komponen data warehouse ini bertujuan memperjelas konteks data supaya lebih mudah dipahami saat nanti digunakan.

Kalau dibedakan, jenis meta data ada dua, yaitu:

  • Technical meta data: berisi rincian informasi untuk developer dan manager untuk mengelola data warehouse;
  • Business meta data: menyimpan informasi umum data warehouse.

Contoh meta data misalnya:

  • Meta data suatu dokumen: nama pembuat, judul dokumen, dan tanggal dibuat;
  • Meta data tabel dalam laporan: judul tabel, nama kolom, serta isiannya;
  • Meta data profil karyawan: nama lengkap, alamat, jabatan, departemen;
  • Meta data customer: nama lengkap, nama panggilan, alamat email, histori produk yang dibeli.

4. Tools Akses

Tools akses adalah alat-alat yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan data. Beberapa alat di dalamnya yaitu:

  • Query and reporting tools:  membuat laporan analisis berupa spreadsheet atau bentuk visual lainnya. Contohnya, Query Tool, IBM InfoSphere Optim Query Workload Tuner; dll
  • Application development tools: menyusun laporan sesuai tujuannya masing-masing. Contohnya IBM Data Studio;
  • Data mining tools for data warehousing: membantu pengumpulan data agarlebih sistematis. Semisal SAS Enterprise Miner, SPSS, dll;
  • OLAP tools: memungkinkan analisis data warehouse dari berbagai sudut pandang. Contoh, IBM Cognos, Mondrian, Xplenty, dll.

5. Tools ETL

Tools ETL (Extract, Transform, and Load) merupakan alat untuk mengorganisasikan data. Mulai dari penyimpanan, pemindahan, modifikasi format, penyaringan, dsb.

Berikut penjelasan masing-masing fungsi:

  • Extract: mengumpulkan data dari berbagai sumber;
  • Transform: memodifikasi data menjadi format yang lebih rapi;
  • Load: memindah data ke tujuan tertentu.

Contoh ETL misalnya Hevo Data, IBM Data Warehouse Tools, Google Data Warehouse Tools, dll.

Dengan tools ETL, Anda dapat mengelola data warehouse dengan lebih praktis. Sehingga, data-data pun dapat bergerak sesuai tujuan Anda.

Baca Juga: Apa Itu Data Center? Mengapa Tidak Boleh Asal Pilih?

Konsep Data Warehouse

Masuk lebih jauh, sekarang Anda akan memahami konsep data warehouse. Secara garis besar, arsitektur data warehouse terdiri dari tiga tingkatan/tier:

  • Bottom tier: server database yang menyimpan data. Data yang sering diakses disimpan dalam penyimpanan cepat seperti SSD. Sedangkan yang jarang digunakan ditaruh di alat penyimpanan lain;
  • Middle tier: memuat alat analitik seperti OLAP yang memungkinkan data diakses dan dikelola;
  • Top tier: tingkatan terbawah yang menampilkan laporan untuk pengguna.

Kalau digambarkan, kira-kira konsep data warehouse seperti skema di bawah ini:

Konsep data warehouse adalah tersusun atas tiga tier

Karakteristik Data Warehouse

Setelah memahami konsep data warehouse, berikutnya Anda perlu mengetahui karakteristik data warehouse, yaitu:

1. Fokus pada Tema Tertentu

Data warehouse fokus pada tema tertentu (subject-oriented). Khususnya yang terkait dengan analisis untuk pengambilan keputusan. Contohnya, data periklanan, penjualan, pemasok, dll.

Data yang tidak bermanfaat untuk pengambilan keputusan akan diabaikan oleh data warehouse. Dengan begitu, Anda akan mendapat wawasan yang lebih jelas untuk pengambilan keputusan nantinya.

Jadi bisa Anda simpulkan, data warehouse mendukung business intelligence. Business intelligence adalah teknologi untuk mengolah data, yang nantinya menjadi dasar penentuan strategi bisnis perusahaan.

2. Terintegrasi

Sistem pengumpulan informasi pada data warehouse adalah sudah terintegrasi. Sehingga, data warehouse mampu mengambil data dari berbagai sumber database ataupun cloud.

Alhasil, pengumpulan data Anda pun lebih cepat serta efisien.

3. Konsisten

Karakteristik data warehouse adalah konsisten alias non-volatile. Artinya, data yang tersimpan tidak berubah-ubah.

Jadi ketika Anda memasukkan data baru, simpanan yang lama tidak akan terhapus. Sehingga, perusahaan akan tetap memiliki historical data yang berfungsi memprediksi trend di masa depan.

4. Punya Rentang Waktu Tertentu

Tidak asal simpan, data warehouse menyimpan data berdasarkan rentang waktu tertentu. Bisa mingguan atau tahunan. Dengan begitu, proses analisis data pun dapat diatur sesuai periode yang Anda inginkan.

Contoh Data Warehouse di Berbagai Industri

Setelah memahami teorinya, pasti Anda ingin tahu lebih jelas apa yang dimaksud dengan data warehouse dan contohnya. Nah, perusahaan yang cocok mengadopsi data warehouse adalah:

  • Perusahaan retail: melacak pengiriman, memprediksi perilaku konsumen, dll;
  • Industri perbankan: melakukan analisis performa, mengukur efisiensi antrian, dll;
  • Pusat kesehatan: menentukan perawatan pasien, memprediksi hasil kesehatan, dll;
  • Perusahaan penerbangan: memeriksa rute penerbangan yang memungkinkan, dll;
  • Sektor publik: memeriksa catatan pajak, fasilitas kesehatan, dll.

Baca Juga: 9 Keunggulan Data Center Niagahoster: Website Aman, Bisnis Lancar

Yuk Maksimalkan Penyimpanan Data dan Genjot Performa Bisnis Anda!

Sampai sini, Anda sudah paham apa itu data warehouse dan kegunaannya. Singkatnya, data warehouse adalah pusat penyimpanan data dari suatu organisasi/perusahaan.

Untuk keperluan bisnis, Anda bisa memakai data warehouse untuk beragam kebutuhan. Mulai dari memahami perilaku konsumen, memprediksi trend, hingga mengembangkan strategi bisnis.

Nah ngomongin strategi bisnis, punya dan mengolah data saja tidak cukup. Anda perlu menyusun rencana yang tepat supaya bisnis online makin moncer.

Lalu gimana sih caranya?

Tidak usah bingung, kami sudah menyiapkan rahasia sukses bisnis online tanpa batas. Daripada makin penasaran, yuk download ebook ini!

ebook kiat bisnis online

The post Data Warehouse: Pengertian, Kegunaan, dan Contoh appeared first on Niagahoster Blog.



source https://www.niagahoster.co.id/blog/data-warehouse/
Lebih baru Lebih lama

Comments

Featured Widget

close