Data adalah hal yang berharga bagi perusahaan di era digital saat ini. Semakin banyak data yang dimiliki, semakin besar pula peluang untuk mengambil keputusan bisnis yang tepat dan berpotensi untuk membawa keuntungan.
Namun, menangani jumlah data yang besar juga tidaklah mudah, terutama jika data tersebut tersebar di banyak sumber yang berbeda. Inilah yang menjadi tantangan bagi banyak organisasi atau perusahaan dalam memanfaatkan data secara efektif. Untuk mengatasi tantangan ini, banyak perusahaan memilih untuk membangun sebuah data warehouse.
Lantas, apa itu data warehouse? Jika Anda bekerja di bidang data, simak artikel ini!
Apa Itu Data Warehouse
Data warehouse adalah sistem manajemen data yang dirancang untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data periodik agar dapat memudahkan analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan.
Sistem gudang data ini dapat digambarkan pula sebagai penyimpanan data terpusat yang diambil dari berbagai sumber. Data yang disimpan adalah data masa kini dan juga historis, agar gudang ini mampu memberikan perspektif sejarah informasi.
Fungsi Data Warehouse
Berikut ini adalah penjelasan detal tentang fungsi pentingnya dalam dunia bisnis yang akan berguna untuk Anda.
1. Konsolidasi Data
Salah satu peran pentingnya adalah mengumpulkan informasi dari berbagai sumber yang ada di dalam perusahaan. Proses ini melibatkan data operasional, data dari berbagai aplikasi, serta data eksternal.
Dengan mengintegrasikan semua data ini dalam satu lokasi, data warehouse menciptakan sumber informasi yang terpusat dan konsisten.
2. Pemrosesan ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pemuatan)
Data warehouse berfungsi sebagai platform yang menjalankan proses ETL, yaitu ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data.
Hal ini berarti data diekstraksi dari sumbernya, kemudian diubah ke format yang sesuai, dan dimuat ke dalam data warehouse untuk memastikan bahwa data yang tersimpan siap untuk dianalisis.
3. Analisis Bisnis yang Lebih Akurat
Dengan adanya data warehouse, para pengambil keputusan dapat mengakses data yang telah terintegrasi dengan baik dari berbagai sumber.
Keuntungan ini dapat mengurangi risiko pengambilan keputusan yang berdasarkan data yang tidak akurat. Dengan analisis yang lebih tepat, perusahaan dapat merencanakan strategi dan tindakan dengan penuh keyakinan.
4. Meningkatkan Keamanan Data
Data warehouse menawarkan tingkat keamanan tinggi dengan mengonsolidasikan semua data dalam satu lokasi. Ini memudahkan penerapan sistem keamanan multi-level untuk melindungi data dari penyalahgunaan.
Selain itu, perusahaan dapat memberikan akses terbatas kepada karyawan berdasarkan peran dan tanggung jawab, sehingga mengurangi risiko pelanggaran data.
5. Mendukung Analisis Bisnis
Data warehouse berfungsi sebagai platform utama untuk analisis bisnis, menawarkan berbagai alat untuk melakukan berbagai jenis analisis, termasuk analisis OLAP (Online Analytical Processing) dan data mining.
6. Akses Kueri Data yang Cepat
Data warehouse dirancang untuk memberikan akses ke data dengan cepat dan efisien. Dengan pengindeksan data, pengguna dapat dengan mudah mendapatkan informasi tanpa membebani sumber data operasional.
7. Mendukung Pengambilan Keputusan
Salah satu peran utamanya adalah memberikan dukungan dalam proses pengambilan keputusan. Data yang tersimpan di dalam data warehouse dimanfaatkan untuk membuat keputusan strategis dan operasional yang lebih berbasis informasi.
8. Mengoptimalkan ROI
Salah satu manfaat utama dari keberadaan data warehouse adalah membantu perusahaan dalam mengoptimalkan Return-On-Investment (ROI). Dalam dunia bisnis, ROI merupakan faktor kunci dalam menilai kinerja dan keberhasilan suatu investasi.
ROI dihitung sebagai rasio antara laba bersih yang diperoleh dari suatu investasi dibandingkan dengan biaya investasi yang telah dikeluarkan. Dalam konteks ini, data warehouse berperan dalam mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis informasi dari berbagai sumber, termasuk data operasional dan historis.
Dengan data yang terstruktur dan terintegrasi, perusahaan atau organisasi dapat menghitung ROI dari berbagai inisiatif dan investasi dengan lebih akurat.
Sejarah Data Warehouse
Konsep data warehouse mulai marak digunakan pada 1980-an ketika peneliti IBM Paul Murphy dan Barry Devlin mengembangkan data warehouse bisnis.
Namun, sebelumnya di tahun 1970-an, ilmuwan komputer Amerika, Bill Inmon yang mencetuskan data warehouse. Inmon dianggap sebagai “bapak” data warehouse karena telah mengarang beberapa karya pertama tentang data warehouse, seperti Corporate Information Factory, Building the Data Warehouse, dan judul lainnya.
Inmon juga mendirikan Prism Solutions, agensi pertama di dunia yang memiliki layanan pergudangan data atau data warehouse.
Definisi data warehouse menurut Inmon, yaitu:
“Pengumpulan data yang berorientasi subjek, tidak mudah berubah, terintegrasi, dan tervarian waktu dalam mendukung keputusan manajemen.”
Karakteristik Data Warehouse
Bersumber dari kutipan Inmon di atas, dapat disimpulkan bahwa terdapat 4 karakteristik dari sistem gudang ini.
Berikut adalah penjelasan karakteristik data warehouse:
1. Berorientasi pada Subjek
Data warehouse bersifat subject-oriented di mana data diorganisir berdasarkan topik atau subjek tertentu, seperti penjualan, keuangan, persediaan, atau pelanggan. Hal ini dilakukan dengan mengecualikan data yang tidak berguna tentang suatu subjek, dan memasukkan semua data yang dibutuhkan pengguna untuk memahami subyek. Dengan demikian, data didalamnya lebih mudah untuk diakses dan dianalisis sesuai dengan tujuan bisnis yang spesifik.
2. Terintegrasi
Karakteristik berikutnya adalah integrated. Sistem gudang ini mengintegrasikan berbagai sumber data heterogen seperti RDBMS, file datar, catatan transaksi online, dan lain sebagainya.
Hal ini membutuhkan pembersihan dan integrasi data selama penyimpanan data untuk memastikan konsistensi dalam konvensi penamaan, tipe atribut, di antara sumber data yang berbeda. Proses integrasi data ini memungkinkan data memiliki struktur dan format yang konsisten.
3. Sistem Varian Data
Berikutnya adalah time-variant atau sistem varian data, di mana informasi historis disimpan dengan melibatkan aspek waktu. Dalam artian, penundaan atau penambahan waktu input akan menggeser sinyal output, dan juga mengubah parameter dan atribut data lainnya.
Hal ini memungkinkan pengguna untuk melihat perubahan data dalam kurun waktu tertentu, seperti analisa data dalam periode bulanan atau tahunan. Misalnya, seseorang dapat mengambil file dari 3 bulan, 6 bulan, 12 bulan, atau bahkan data sebelumnya dari data tersebut.
4. Non-Volatile
Non-Volatile mendefinisikan bahwa sekalinya masuk ke gudang, data tidak boleh berubah atau dimodifikasi.
Gudang ini tidak memerlukan pemrosesan transaksi, pemulihan, dan kemampuan konkurensi, yang memungkinkan untuk mempercepat pengambilan data secara substansial. Hal ini menjaga integritas dan konsistensi data yang penting untuk keperluan bisnis.
Komponen dan Cara Kerja Data Warehouse
Gudang data secara umum memiliki lima komponen utama, yaitu sumber data, database pusat, alat ETL (ekstrak, ubah, muat), metadata, dan alat akses (access tools).
Cara kerja data warehouse adalah mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber secara periodik, mengolah dan membersihkan data, kemudian memuatnya ke dalam suatu pemusatan.
Berikut adalah penjelasan komponen dan cara kerja data warehouse:
1. Sumber Data (Data Sources)
Komponen data warehouse ini berisi semua sumber data yang digunakan oleh sistem gudang data. Data ini dapat berasal dari sumber, misalnya SQL, flat files, Relational Database Management System (RDBMS), atau dalam bentuk XML dari spreadsheets.
Sumbernya dapat berasal dari aplikasi internal, aplikasi klien, ataupun sistem eksternal. Data yang mengalir masuk pun bisa jadi bentuknya terstruktur, semi terstruktur, atau tidak terstruktur.
2. Alat ETL
Umumnya cara kerja data warehousing dibantu oleh proses bernama Extract, Transform, and Load (ETL) atau “Ekstraksi, Transportasi, dan Pemuatan”.
ETL adalah sebuah proses integrasi data dari banyak sumber menjadi satu. Berikut cara kerja pembentukan data warehouse dengan ETL:
a) Extract
Pada proses extract, data diambil dari berbagai sumber atau data sources.
b) Transform
Kemudian, data akan memasuki “staging area” dan menjalankan proses transformasi. Format data yang berbeda-beda akan disatukan menjadi format yang sama.
Beberapa hal yang dilakukan di tahap ini adalah data filtering, data cleaning, data joining, data splitting, dan data sorting.
c) Load
Setelah itu, data akan dimasukkan ke dalam database pusat pada data warehouse. Pada proses ini, dibuat juga sebuah struktur data fisik.
Begitulah gambaran proses ETL, salah satu teknologi yang membantu data warehousing. Selain alat ETL, teknologi lain yang digunakan pada cara kerja data warehousing adalah algoritma machine learning.
3. Database Pusat
Data yang telah diolah dengan ETL kemudian disimpan pada komponen yang disebut database pusat, yaitu komponen utama data warehouse. Pada database ini, dalam setiap basis data, data diatur ke dalam tabel dan kolom. Dalam setiap kolom, Anda dapat menentukan deskripsi data, misalnya integer, data field, atau string.
Tabel dapat diatur di dalam skema. Data disimpan dalam berbagai tabel yang dijelaskan oleh skema. Alat kueri menggunakan skema ini untuk mampu menentukan tabel data mana yang akan diakses dan dianalisis.
4. Metadata
Metadata berisi informasi tentang struktur data, definisi kueri, dan definisi laporan. Metadata membantu pengguna untuk memahami struktur dan isi, serta memudahkan administrasi dan pemeliharaan sistem gudang data.
5. Data Access Tools
Selanjutnya, setelah berada di database pusat pada warehouse, data diserap dan diubah untuk memungkinkan pengguna mengambil keputusan.
Data acess tools memungkinkan pengguna untuk mengakses data dan melakukan analisis data. Data access tools dapat berupa alat pemrosesan kueri, dan alat pemodelan data.
Arsitektur Data Warehouse
Arsitektur data warehouse menggunakan model dimensional untuk mengidentifikasi teknik terbaik dalam mengekstrak informasi dari data mentah dan menerjemahkannya ke dalam struktur yang mudah dipahami.
Namun, Anda harus mengetahui tiga jenis arsitektur data warehouse, yaitu:
1. Single-tiered Architecture
Single-tier merupakan arsitektur data warehouse yang paling sederhana. Semua komponen sistem terletak pada satu server yang sama, sehingga memudahkan pengelolaan dan administrasi.
Arsitektur gudang ini tidak memiliki staging area maupun data mart. Selain itu, tipe aristektur ini tidak diimplementasikan dalam sistem real-time.
2. Two-tiered Architecture
Two-tier memisahkan data menjadi dua lapisan atau tingkat, yaitu lapisan bisnis dan lapisan data. Lapisan bisnis berfungsi untuk mengelola dan menganalisis data, sedangkan lapisan data menyimpan data dalam bentuk yang terstruktur.
3. Three-tiered Architecture
Three-tier merupakan arsitektur data warehouse yang lebih kompleks dan memiliki tiga lapisan, yaitu sumber, rekonsiliasi (referensi standar model data perusahaan), dan lapisan gudang data.
Arsitektur ini lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk mengakomodasi kebutuhan bisnis yang berubah-ubah. Namun, biaya yang dibutuhkan lebih besar karena membutuhkan ruang penyimpanan tambahan.
3 Jenis Data Warehouse
Tiga jenis utama data warehouse adalah sebagai berikut:
1. Enterprise Data Warehouse (EDW)
Sebuah Enterprise Data Warehouse (EDW) atau “Gudang Data Perusahaan” adalah gudang terpusat yang menjadi database kunci untuk mendukung keputusan di seluruh perusahaan.
Keuntungan dari EDW adalah menyediakan akses ke informasi lintas organisasi atau departemen, menawarkan pendekatan terpadu untuk representasi data, dan memungkinkan menjalankan kueri yang kompleks.
2. Operational Data Store (ODS)
Operational Data Store (ODS) atau “Penyimpanan Data Operasional” adalah database pusat yang digunakan untuk pelaporan operasional sebagai sumber data untuk gudang perusahaan yang dijelaskan di atas.
Jenis gudang data ini diperbarui secara real-time. ODS biasanya cenderung digunakan untuk aktivitas rutin, seperti menyimpan catatan karyawan. Jenis ini diperlukan ketika sistem gudang data tidak mendukung kebutuhan pelaporan bisnis.
3. Data Mart
Sebuah Data Mart adalah bagian dari gudang dan biasanya berorientasi pada tim tertentu, seperti departemen keuangan, atau unit wilayah tertentu.
Data Mart berorientasi pada subjek, membuat data spesifik tersedia untuk kelompok pengguna yang ditentukan lebih cepat. Ketersediaan data spesifik memastikan bahwa mereka tidak perlu membuang waktu mencari melalui seluruh datanya.
Contoh Penerapan Data Warehousing
Berikut adalah contoh data warehouse yang digunakan di berbagai industri yang perlu Anda ketahui:
1. Data Warehouse di Bidang Kesehatan
Contoh data warehouse yang pertama adalah pada rumah sakit dan organisasi kesehatan lainnya. Sistem ini dapat digunakan untuk mengumpulkan data medis pasien dari berbagai sistem, termasuk rekam medis elektronik, dan menyimpannya dalam satu tempat yang aman.
Dengan begitu, penyedia kesehatan dapat menganalisis data pasien dan mengidentifikasi tren kesehatan, mengurangi biaya perawatan kesehatan, dan meningkatkan efisiensi layanan medis.
2. Data Warehouse di Bidang Transportasi
Contoh data warehouse kedua adalah perusahaan transportasi dapat menggunakannya untuk mengumpulkan dan menganalisis data terkait dengan jadwal penerbangan, kecepatan, jarak tempuh, dan biaya.
Hal ini dapat membantu perusahaan transportasi dalam mengoptimalkan rute dan jadwal, memperkirakan permintaan pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional.
3. Data Warehouse di Bidang Pendidikan
Sekolah dan perguruan tinggi dapat menggunakan gudang data untuk mengumpulkan data tentang prestasi siswa, pengajaran guru, dan data administratif lainnya.
Sehingga, institusi pendidikan dapat menganalisis data siswa dan membuat rekomendasi strategi pengajaran yang lebih efektif, serta memantau kemajuan akademik siswa secara efisien.
Mengapa Anda Membutuhkan Data Warehouse?
Data warehouse adalah hal yang penting dan tidak dapat terhindarkan untuk organisasi Anda. Berikut adalah manfaat dari adanya sistem gudang ini:
1. Memudahkan Analisis Data
Manfaat pertama adalah memungkinkan analisis data yang lebih efektif dan efisien. Data telah diolah sebelumnya dan bersifat terstruktur, sehingga memudahkan pengguna untuk melakukan analisis terhadap data tersebut.
Selain itu, informasi yang disediakan dapat diandalkan karena telah melalui proses pengolahan dan validasi sebelum disimpan ke dalam database.
2. Menyimpan Data Historis
Umumnya, sistem gudang ini menyimpan data bisnis yang bersifat historis, dalam artian menyimpan variabel waktu dari masa yang lalu hingga sekarang.
Hal ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis tren dan pola dari data bisnis yang telah terjadi di masa lalu, dan membandingkannya dengan saat ini.
3. Waktu Respon yang Tinggi
Data warehouse harus siap untuk beban dan jenis kueri yang agak tidak terduga, yang menuntut tingkat fleksibilitas yang signifikan dan waktu respons yang cepat.
4. Meningkatkan Kecepatan Pengambilan Keputusan Strategis
Sistem gudang ini dapat memberikan informasi yang lebih akurat dan cepat. Dengan begitu, data bisnis yang terfragmentasi dari berbagai sumber dapat diintegrasikan menjadi satu. Hal ini memudahkan pengguna dalam mengambil keputusan strategis bisnis yang tepat waktu dan tepat.
5. Konsistensi dan Kualitas Data Terjamin
Pengguna dapat dengan mudah untuk membandingkan data dari bermacam-macam sumber dan menghindari adanya informasi yang saling bertentangan. Hal ini dikarenakan oleh adanya data atau informasi dari berbagai sumber berbeda-beda yang terintegrasi.
Star Schema Data Warehouse
Banyak sekali skema yang dapat anda gunakan untuk memudahkan dalam memproses kebutuhan data warehouse. Salah satunya dengan menggunakan metode star schema yang cukup efektif dalam mengolah sebuah database.
Skema ini terbilang sederhana dan susunan tabelnya membentuk pola bintang yang di dalamnya tersusun atas dua entitas, yaitu tabel fakta dan dimensi. Berikut merupakan beberapa penjelasan terkait kedua istilah tersebut.
1. Tabel Fakta
Tabel fakta atau fact table berisi metrik mengenai proses bisnis sebuah perusahaan atau organisasi. Data yang termuat dalam tabel tersebut bersifat numerik (angka) dan dapat ditambah. Yang perlu diperhatikan adalah dalam data tersebut harus termuat hal – hal yang berhubungan dengan tabel di sekitarnya, yaitu tabel dimensi.
2. Tabel Dimensi
Tabel dimensi atau dimension table memuat beberapa informasi terkait kapan, di mana, apa, dan informasi yang lainnya. Berbanding terbalik dengan tabel fakta, dimension table berisi informasi yang bersifat kualitatif. Dimana, dalam metode star schema sendiri terdapat beberapa tabel dimensi sekaligus yang mengelilingi tabel fakta.
Kesimpulan
Data warehouse adalah suatu repositori pusat data yang mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber secara periodik, mengolah data, kemudian memproses data. Fungsi utamanya adalah untuk menyediakan informasi penting ke ekosistem Business Intelligence perusahaan, utamanya untuk analisis, pembuatan keputusan, dan pelaporan.
Data warehouse sangat fleksibel dan dapat digunakan di berbagai industri untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi operasional.
