Data Warehouse: Pengertian, Jenis, Karakteristik, dan Manfaat

8 Juni 2022

Bayangkan Anda sedang rapat dengan calon investor, dan mereka meminta informasi spesifik tentang perusahaan Anda untuk membantu mereka memutuskan apakah akan berinvestasi atau tidak. 

Mungkin mereka meminta catatan penjualan, saluran pemasaran dengan ROI tertinggi atau hal lainnya.

Bisakah Anda menjawab pertanyaan-pertanyaan itu dalam pertemuan yang sama? atau apakah Anda harus meminta jawaban dari tim IT Anda? Berapa banyak orang yang harus terlibat? Berapa lama proses pengumpulan data ini berlangsung?

Untuk menjawab semua pertanyaan di atas, Anda perlu menggunakan data warehouse. 

Apa itu data warehouse? Mari simak pengertian data warehouse, karakteristik, dan manfaatnya bagi bisnis di artikel ini.

Data Warehouse: Pengertian, Jenis, Karakteristik, dan Manfaat

Pengertian Data Warehouse?

Data warehouse atau gudang data adalah sistem manajemen data yang menyimpan data terkini dan historis dari berbagai sumber dengan cara yang ramah bisnis untuk wawasan dan pelaporan yang lebih mudah. Data warehouse biasanya digunakan untuk business intelligence (BI), pelaporan, dan analisis data.

Pada tingkat teknis, data warehouse akan menarik data dari aplikasi dan sistem secara berkala. Kemudian, data akan melewati proses pemformatan dan impor agar sesuai dengan data yang sudah ada di gudang. 

Gudang data menyimpan data yang diproses ini sehingga siap diakses oleh pengambil keputusan. Seberapa sering penarikan data terjadi, atau bagaimana data diformat, dan lainnya akan bervariasi tergantung pada kebutuhan perusahaan.

Data warehouse biasanya memiliki elemen-elemen berikut:

  • Relational database untuk menyimpan dan mengelola data
  • Solusi ekstraksi, loading, dan transformasi (ELT) untuk menyiapkan data guna analisis
  • Analisis statistik, pelaporan, dan kemampuan penambangan data
  • Alat analisis klien untuk memvisualisasikan dan menyajikan data kepada pengguna bisnis
  • Aplikasi analitik lain yang lebih canggih yang menghasilkan informasi yang dapat ditindaklanjuti dengan menerapkan ilmu data dan algoritma artificial intelligence (AI), atau fitur grafik dan spasial yang memungkinkan lebih banyak jenis analisa data dalam skala besar.

Konsep Dasar Data Warehouse

Sebelum kita membahas berbagai jenis data warehouse, memahami konsep dasar gudang data merupakan langkah penting menuju pembangunan dan data warehouse yang efisien. 

Ada empat konsep dasar utama dari gudang data yang harus dipahami oleh perusahaan Anda.

1. Load Manager

Load manager juga disebut komponen depan. Ia melakukan semua operasi yang terkait dengan ekstraksi dan pemuatan data ke dalam warehouse. Operasi ini juga termasuk transformasi untuk mempersiapkan data dan masuk ke dalam gudang data.

2. Warehouse Manager

Warehouse manager melakukan operasi yang terkait dengan pengelolaan data di warehouse. Ia melakukan operasi seperti analisis data untuk memastikan konsistensi, pembuatan indeks dan tampilan, pembuatan denormalisasi dan agregasi, transformasi dan penggabungan data sumber, serta pengarsipan dan pembuatan data.

3. Query Manager

Query manager  juga dikenal sebagai komponen backend. Ia melakukan semua operasi-operasi yang terkait dengan pengelolaan permintaan pengguna. 

Operasi komponen data warehouse ini adalah kueri langsung ke tabel yang sesuai untuk menjadwalkan eksekusi kueri.

4. End-user access tools

Konsep ni dikategorikan ke dalam lima kelompok berbeda seperti

  • Pelaporan Data (Data Reporting)
  • Alat Kueri (Query Tools)
  • Pengembangan Aplikas (Application Development)
  • EIS Tools 
  • OLAP Tools dan Data Mining Tools

Baca juga: Data Driven: Pendekatan Analisis untuk Pengembangan Bisnis

Jenis-Jenis Data Warehouse

Pada dasarnya data warehouse dibagi menjadi tiga jenis, yaitu:

1. Gudang Data Perusahaan (Enterprise Data Warehouse)

Gudang data perusahaan adalah database yang menggabungkan beberapa area fungsional organisasi dengan cara yang terpadu. Ini membantu dalam menyimpan data dari berbagai sumber dan mengkategorikannya sesuai ketentuan, sehingga mudah diakses di seluruh organisasi. Enterprise data warehouse akan memiliki prosedur bawaan untuk mengekstrak, mengubah, dan menganalisis data.

2. Penyimpanan Data Operasional (Operational Data Store)

Penyimpanan data operasional, juga dikenal sebagai Sistem Pendukung Keputusan Operasional (Operational Decision Support System ), adalah database yang digunakan ketika Online Transaction Processing (OLTP) maupun data warehouse tidak dapat memenuhi kebutuhan perusahaan Anda. 

Gudang data di-refresh secara real-time, dan redundansi yang ada diperhitungkan dan diselesaikan. Misalnya, ODS digunakan untuk database informasi karyawan.

3. Data Mart

Data mart adalah bagian dari gudang data. Ia dirancang khusus untuk bagian bisnis tertentu, seperti keuntungan atau penjualan.

Data mart selanjutnya diklasifikasikan menjadi tiga kategori:

Dependent

Dengan mendapatkan data dari sumber operasional, eksternal atau keduanya, data mart yang dependent dapat dibuat. 

Ini memungkinkan data organisasi bersumber dari data warehouse tunggal. Semua data terpusat dan dapat membantu dalam mengembangkan lebih banyak data mart.

Independent

Data mart ini tidak memerlukan data warehouse terpusat. Ini biasanya dibuat untuk kelompok-kelompok kecil yang hadir dalam suatu perusahaan. Ia tidak memiliki hubungan apapun dengan Enterprise data warehouse atau data mart lainnya. 

Semua data bersifat independen dan dapat digunakan secara terpisah. Selain itu, analisis dapat dilakukan secara mandiri. 

Hybrid

Seperti namanya, data mart hybrid digunakan ketika input dari sumber yang berbeda merupakan bagian dari data warehouse. Ini berguna ketika pengguna menginginkan integrasi ad hoc

Kapanpun sebuah perusahaan membutuhkan beberapa lingkungan database dan implementasi yang cepat maka setup ini dapat digunakan. 

Data mart sendiri juga jauh lebih hemat biaya dibandingkan dengan data warehouse lengkap.

Karakteristik dan Fungsi Data Warehouse

Data warehouse dirancang dengan empat karakteristik. Berikut penjelasannya.

1. Berorientasi Pada Subjek (Subject-Oriented)

Karakteristik data warehouse yang pertama adalah selalu berorientasi pada subjek karena ia memberikan informasi tentang suatu topik daripada operasi organisasi yang sedang berlangsung.

Artinya, proses data warehouse diusulkan untuk ditangani dengan topik yang sudah ditentukan. Topik-topik ini bisa berupa penjualan, distribusi, pemasaran, dll.

Sebuah data warehouse tidak pernah berkonsentrasi pada proses yang saat ini. Sebaliknya, ia berfokus pada demonstrasi dan analisis data untuk membuat berbagai keputusan. Karakteristiknya ini juga memberikan demonstrasi yang mudah dan tepat seputar topik tertentu dengan menghilangkan data yang tidak diperlukan untuk proses pengambilan keputusan.

2. Terintegrasi 

Integrasi dalam data warehouse berarti menetapkan unit standar pengukuran dari database yang berbeda untuk semua data yang serupa. 

Data juga harus disimpan dengan cara yang sederhana dan dapat diterima secara universal di dalam gudang data. Sebuah data warehouse dibuat dengan menggabungkan data dari berbagai sumber data seperti mainframe, database relasional, flat file datar, dan lainnya. 

Data yang diperoleh ini diekstraksi dan ditransformasikan dengan menjaga keseragaman tanpa bergantung pada sumber yang diperolehnya, fitur ini dikenal sebagai terintegrasi.

3. Variasi Waktu (Time-Variant)

Dibandingkan dengan sistem operasi, horizon waktu untuk gudang data cukup luas. Data yang dikumpulkan dalam data warehouse diakui selama periode tertentu dan memberikan informasi atau data historis. Ini berisi elemen temporal, baik secara eksplisit maupun implisit.

Setiap primary key yang terdapat pada gudang data harus memiliki elemen waktu baik secara implisit maupun eksplisit. Seperti hari, bulan dalam seminggu, dan sebagainya.

Ketidakmampuan untuk mengubah elemen waktu merupakan aspek penting dari time variant.

4. Non-Volatile

Karakteristik data warehouse terakhir adalah bersifat non-volatile, artinya data sebelumnya tidak akan terhapus ketika data baru dimasukkan ke dalamnya. Data diperbarui dengan mengunggah data ke gudang data untuk melindunginya dari perubahan sesaat.

Jadi, data hanya dapat dibaca dan diperbarui secara berkala. Ini juga membantu dalam menganalisis data historis dan memahami apa dan kapan itu terjadi. 

Karakteristik dan Fungsi Data Warehouse

Manfaat Data Warehouse

Data warehouse yang dirancang dengan baik adalah fondasi utama untuk setiap program BI atau analitik yang sukses. Tugas utamanya adalah untuk mendukung laporan, dashboards, dan alat analisis yang sudah menjadi keperluan untuk bisnis saat ini. 

Data warehouse menyediakan informasi untuk keputusan berdasarkan data dan membantu Anda membuat keputusan yang tepat dalam segala hal mulai dari pengembangan produk baru hingga tingkat inventaris. Ada banyak manfaat dari data warehouse, berikut diantaranya. 

1. Analisis bisnis yang lebih baik 

Dengan data warehouse, pembuat keputusan memiliki akses ke data dari berbagai sumber dan tidak lagi harus membuat keputusan berdasarkan informasi yang tidak lengkap.

2. Kueri lebih cepat

Gudang data dibuat khusus untuk pengambilan dan analisis data yang cepat. Dengan data warehouse, Anda dapat dengan cepat melakukan kueri sejumlah besar data terkonsolidasi dengan atau tanpa dukungan dari tim IT.

3. Peningkatan kualitas data

Sebelum dimuat ke data warehouse, proses pembersihan data dibuat oleh sistem dan dimasukkan ke dalam daftar kerja untuk diproses lebih lanjut. Ini akan memastikan data diubah menjadi format yang konsisten untuk mendukung analitik dan keputusan berdasarkan data berkualitas tinggi dan akurat.

4. Wawasan historis

Dengan menyimpan data historis, data warehouse memungkinkan pengambil keputusan dengan belajar dari tren dan tantangan masa lalu, membuat prediksi, dan mendorong peningkatan bisnis berkelanjutan.

5. Data yang lebih aman

Keamanan data sangat penting di setiap perusahaan. Dengan mengumpulkan data di warehouse terpusat, mengatur sistem keamanan multi-level menjadi lebih mudah untuk mencegah data disalahgunakan. Selain itu, ia juga dapat memberikan akses terbatas ke data berdasarkan peran dan tanggung jawab karyawan.

Baca juga: Data Science: Definisi, Keterampilan, dan Pentingnya

Sektor Apa yang Menggunakan Data Warehouse?

Berikut adalah beberapa sektor yang paling umum dimana data warehouse sering digunakan:

1. Perusahaan Penerbangan

Dalam sistem Maskapai, data warehouse digunakan untuk tujuan operasi seperti penugasan kru, analisis profitabilitas rute, promosi program frequent flyer, dan lainnya.

2. Perbankan

Data warehouse banyak digunakan di sektor perbankan untuk mengelola sumber daya yang tersedia secara efektif. Beberapa bank juga menggunakannya untuk riset pasar, analisis kinerja produk dan operasi.

3. Kesehatan

Sektor kesehatan juga menggunakan data warehouse untuk menyusun strategi dan memprediksi hasil, menghasilkan laporan perawatan pasien, berbagi data dengan perusahaan asuransi yang terikat, layanan bantuan medis, dan sebagainya.

4. Sektor Publik

Di sektor publik, data warehouse dipakai untuk pengumpulan informasi atau intelijen. Ini membantu lembaga pemerintah untuk memelihara dan menganalisis catatan pajak, catatan kebijakan kesehatan, untuk setiap individu.

5. Sektor Investasi dan Asuransi

Di sektor ini, data warehouse digunakan untuk menganalisis pola data, trend pelanggan, dan untuk melacak pergerakan pasar.

6. Telekomunikasi

Pada sektor telekomunikasi, sebuah data warehouse digunakan untuk promosi produk, keputusan penjualan dan untuk pengambilan keputusan distribusi.

7. Industri Perhotelan

Industri ini menggunakan layanan data warehouse untuk merancang serta memperkirakan kampanye iklan dan promosi mereka di mana mereka ingin menargetkan klien berdasarkan feedback dan pola perjalanan mereka.

Data Warehouse dan Google Cloud

Perusahaan bisa mendapatkan lebih banyak dari upaya analitik mereka dengan bergerak di luar basis data sederhana menuju dunia data warehouse.

Menemukan solusi warehousing yang tepat agar sesuai dengan kebutuhan bisnis dapat membuat perbedaan besar dalam seberapa efektif perusahaan melayani pelanggannya dan mengembangkan operasinya.

Dalam memilih solusi gudang data, Anda bisa menggunakan produk Google Cloud BigQuery untuk data warehouse

BigQuery adalah data warehouse terkelola sepenuhnya yang membantu Anda mengelola dan menganalisis data dengan fitur bawaan seperti machine learning, analisis geospasial, dan kecerdasan bisnis.

Selain fleksibel dan hemat biaya, data warehouse Cloud ini mendukung data streaming, memungkinkan Anda untuk melakukan query data secara real-time untuk mendorong proses pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan tepat.

Google Cloud juga menyediakan produk dan solusi big data lainnya yang memungkinkan Anda membuat aplikasi yang kaya akan konteks, menggabungkan machine intelligence, dan mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Baca juga: Peran Infrastructure as a Service untuk Pengelolaan Data Perusahaan

Terralogiq Sebagai Layanan Data Warehouse Terbaik

Terdapat beberapa faktor dalam mempertimbangkan sebuah layanan cloud yang tepat untuk bisnis Anda.

Oleh karena itu, perusahaan harus melibatkan mitra terpercaya untuk memastikan keamanan baik untuk penyimpanan data.

Terralogiq merupakan Google Cloud Premier Partner di Indonesia yang menyediakan solusi untuk bisnis, seperti

Terdapat beberapa faktor dalam mempertimbangkan a layanan cloud yang tepat untuk bisnis Anda.

Oleh karena itu, perusahaan harus melibatkan mitra terpercaya untuk membantu memastikan keamanan baik untuk penyimpanan data. 

Terralogiq merupakan Google Cloud Premier Partner di Indonesia yang menyediakan solusi untuk bisnis, seperti

  • Membantu Anda beralih ke inisiatif cloud-first dengan memodernisasi infrastruktur data.
  • Manfaatkan keahlian Google dalam machine learning dan segera dapatkan wawasan tentang alur kerja yang ada.
  • Mendapatkan insight pasar dengan memanfaatkan data geospasial pada alur kerja big data.

Bagaіmana apakah Anda tertarik untuk menggunakan data warehouse dari Google Cloud? Jika Anda mengalami kesulitan atau kebingungan untuk implementasi BigQuery, Terralogiq dapat membantu.

Anda dapat menghubungi kami di sini atau melalui alamat email halo@terralogiq.com.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article

Leave a Reply

Name

Email

Comments