Data Warehouse: Definisi, Fungsi, Komponen dan Manfaat

Apa itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah defisini dari gudang data, dimana tergolong dalam sebuah sistem komputer yang memiliki fungsi utama untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis untuk keperluan tertentu. Informasi tersebut dikelola dalam bentuk data penjualan, gaji, dan informasi harian lainnya.

Jika data teranalisis dengan baik, informasi yang dihasilkan sebagai output dapat lebih akurat untuk mengambil sebuah keputusan penting. Hal ini menjadi penyebab utama mengapa data warehouse merupakan parameter penunjang dari business intelligence.

Data warehouse pertama kali ditemukan dan diterapkan pada tahun 1980. Pada tahun tersebut, ada banyak bisnis besar yang menggunakan decision support system (DSS) sehingga sistem data warehouse mudah untuk diterapkan. Strategi tersebut masih dapat diterapkan hingga saat ini untuk membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas kerja sebuah perusahaan/organisasi/lembaga.

Fungsi Data Warehouse

Beberapa fungsi dari data warehouse yang perlu anda pertimbangkan adalah :

• Membantu Menentukan Keputusan Penting

Data warehouse dapat membuat tim perusahaan/lembaga menjadi lebih bulat untuk mengambil sebuah keputusan. Informasi yang dihasilkan data warehouse sangat rinci, tepat, dan kredibel karena disusun dari data riil yang ada. Keputusan yang benar dapat menghasilakan dampak yang besar untuk berbagai sektor termasuk pasar, manajemen keuangan, dan manajemen inventaris.

• Mempermudah Pengaksesan Data

Data warehouse yang baik dapat membuat pengaksesan data menjadi lebih cepat. Setiap karyawan atau sumber daya manusia yang membutuhkan data dapat berinteraksi dengan sumber dengan efisien dan cepat. Jika efektivitas dapat dicapai, dampak terhadap pengambilan keputusan dapat lebih cepat daripada kompetitor.

• Konsistensi Data Terjaga

Data warehouse dapat mengumpulkan berbagai informasi dari semua platform yang anda miliki. Data-data inin akan diubah menjadi beberapa format atau laporan saja sehingga dapat digunakan secara efisien. Perusahaan/lembaga dapat mendapatkan hasil yang maksimal terhadap terjaganya data yang dimiliki. Standarisasi pun dapat terbentuk seiring dengan jumlah data yang terus bertambah.

• ROI Maksimal

Return of Investment merupakan tingkat rasio antara jumlah laba bersih dengan biaya investasi yang dihasilkan oleh beberapa investasi sumber daya. Hubungan data warehouse dengan ROI terdapat pada fungsi khusus data warehouse terhadap pengembalian investasi yang lebih menguntungkan.

• Historical Intelligence

Data warehouse dapat menyediakan historical data untuk keperluan analisis. Dampaknya, tim dapat melakukan analisis secara berkala dari waktu ke waktu. Tim dapat membuat prediksi bisnis di masa yang akan mendatang berdasarkan analisis data yang ada.

Manfaat Data Warehouse

Beberapa manfaat yang dapat diperoleh dari data warehouse adalah :

• Memberikan kecepatan yang efektif dalam pengamilan dan analisis data
• Menjaga ketersediaan, kualitas, dan konsistensi data
• Meningkatkan intelegensi bisnis
• Menghemat biaya modal dan meningkatkan pendapatan
• Meningkatkan kepercayaan diri dalam membuat prediksi bisnis

Karakteristik Data Warehouse

Beberapa karakteristik utama data warehouse adalah :

• Berorientasi pada Subjek

Data warehouse berorientasi pada subjek karena dapat memberikan informasi yang diperlukan. Data warehouse tidak bertumpu pada pengoperasian data dalam sebuah perusahaan/organisasi, namun lebih berfokus pada tema-tema tertentu yang sedang ditangani. Data warehouse dapat menyesuaikan fokusnya menurut tema penjualan, pemasaran, distribusi, dan sebagainya.

• Integrasi Data

Data yang dikumpulkan dalam data warehouse diproses secara terintegrasi dalam sistem yang diatur. Berbagai sumber dara utama, termasuk mainframe dan basis data relasional yang relevan dapat dibagikan ke pihak-pihak terkait dengan tujuan tertentu. Integrasi data yang tepat dapat memberikan kemudahan dan efektivitas.

• Bersifat Tetap

Data dalam data warehouse memiliki sifat tetap dan tiak dapat diubah-ubah. Sifat ini dapat membuat isi data warehouse memiliki validasi yang baik. Modifikasi data warehouse akan tercatat dan terekam dengan baik. Data access dan data loading dapat dibaca langsung ataupun di refresh pada periode waktu tertentu.

• Dibuat Secara Periodik

Setiap rentang waktu tertentu, data warehouse akan dibangun dan dibuat, baik secara mingguan sampai tahunan. Aktivitas ini pasti akan melibatkan online transaction process dimana dapat menyebabkan struktur yang baik antara data besar dan pemrosesan.

Komponen Data Warehouse

Beberapa komponen dalam data warehouse adalah :

• Warehouse, dimana tergolong dalam tempat gudangnya itu sendiri.
• Warehouse management, dimana tergolong dalam operasi yang digunakan untuk mengakses data.
• Perlengkapan Akses, termasuk query and reporting tools, data mining, application development tools, dan online analytical processing (OLAP).
• Metadata, dimana tergolong sebagai kamus atau katalog penyimpanan data
• Tools ETL (Extract, Transform, and Tools), dimana tergolong alat pengorganisasian data dalam sistem data warehouse.

Star Schema Data Warehouse

Ada banyak skema yang dapat anda pilih untuk memudahkan proses data warehouse. Salah satu metode yang sering digunakan adalah star schema data warehouse ini. Skema ini cukup sederhana dengan bentuk pola bintang dan 2 entitas, yaitu :

• Tabel Fakta, dimana berisikan metrik proses bisnis sebuah perusahaan/bisnis dalam bentuk numerik yang dapat ditambah.
• Tabel dimensi, dimana berisikan informasi terkait waktu, lokasi, isi, dan informasi penting lainnya yang bersifat kualitatis

Perbedaan Big Data dan Data Warehouse

Perbedaan	Big Data	Data Waarehouse
Pengertian umum	Menangani data besar dan menyiapkan repositori	Arsitektur penyimpanan atau respositori data
Jenis data yang diterima	Semua jenis data, termasuk data transaksional, data media sosial, data mesin, dan data DBMS	Data DBMS apapun
Jenis struktur data	Data struktur, non-struktur, dan semi-struktur	Data struktur saja (relasional atau tidak relasional)
Kepentingan	Pengambilan keputusan yang lebih besar	Analitik informasi
Distribusi data	Ya	Tidak