DATA WAREHOUSE

 A.    APA ITU DATA WAREHOUSE?

Apa itu data warehouse? Data warehouse adalah sistem komputer yang menjadi tempat penyimpanan sebuah data historis untuk keperluan bisnis maupun organisasi tertentu. Lewat Data Warehouse, segala macam informasi yang berkaitan dengan operasional bisnis seperti data penjualan dan data akan diarsipkan. Pengguna bisa melakukan analisa lewat data yang tersimpan di Data Warehouse nantinya.

Adanya Data Warehouse atau gudang data di dalam bisnis sangat diperlukan. Melalui gudang data, Anda bisa melakukan analisa terhadap berbagai macam informasi secara lebih terstruktur guna mendapatkan hasil akhir yang akurat dan kredibel. Hasil akhir inilah yang di kemudian hari akan berguna sebagai bagian dari pengambilan keputusan pada bisnis yang sedang dijalankan.

Bahkan, Data Warehouse kerap kali dijadikan sebagai patokan dalam business intellegence maupun kegiatan-kegiatan yang berkaitan dengan bisnis lainnya. Ini membuktikan jika peruntukan gudang data dalam bisnis begitu penting. Ia memudahkan para praktisi data seperti Data Analyst dalam menjalankan pekerjaannya.

Gudang data tentu tidak hadir begitu saja hingga akhirnya menjadi strategi yang ‘sakral’ digunakan pada berbagai jenis perusahaan. Data Warehouse pertama kali diperkenalkan pada tahun 1980-an. Sepanjang dekade tersebut hingga hari ini, Data Warehouse sudah diimplementasikan oleh banyak perusahaan untuk menunjang operasional dan produktivitas kerja.

B.     MANFAAT DATA WAREHOUSE

Apa saja manfaat dari Data Warehouse? Secara garis besar, inilah alasan mengapa perusahaan perlu melibatkan peran warehouse dalam operasional bisnis mereka.

1.      Mengambil keputusan dengan tepat

Dalam pengambilan keputusan bisnis, tentu dibutuhkan informasi yang konkrit dan kredibel. Disinilah, dengan adanya Data Warehouse, keputusan yang diambil menjadi tepat sasaran.

2.      Mempercepat akses data

Adanya ‘wadah’ untuk mengumpulkan data membuat data tersebut dapat dengan mudah diakses lagi di kemudian hari. Proses pengambilan keputusan pun menjadi lebih efisien nantinya.

3.      Menciptakan data yang konkrit

Cara kerja gudang data yang mengumpulkan ragam informasi dari berbagai sumber lalu mengubahnya menjadi format tunggal akan membantu perusahaan untuk mendapatkan informasi yang konkrit alias konsisten.

4.      Membantu analisa pasar

Tren pasar selalu berubah. Dengan adanya Data Warehouse, Anda bisa menganalisa apa yang pasar butuhkan saat ini lewat data-data di masa lampau yang sudah diarsipkan. Nantinya, ini akan membantu Anda dalam menyusun strategi bisnis.

C.     ELEMEN DATA WAREHOUSE

Setelah mengetahui pengertian Data Warehouse, pertanyaan berikutnya yang sering terlintas adalah bagaimana Data Warehouse dibuat? Dalam penyusunannya, ada lima elemen atau komponen utama Data Warehouse yang wajib Anda gunakan. Berikut adalah penjelasannya.

1.      Gudang

Elemen pertama yang wajib ada jika ingin membuat Data Warehouse tentu saja tempat untuk menyimpan informasi-informasi yang berkaitan dengan bisnis Anda. Tempat penyimpanan data ini kemudian digambarkan sebagai ‘gudang’. Tak melulu gudang secara harfiah, gudang dalam pembuatan Data Warehouse bisa bermacam-macam, meliputi data warehouse appliance, analystics cloud hosted, dan typical relational database.

2.      Manajemen Gudang

Data yang tersimpan di gudang pastinya tidak boleh dibiarkan begitu saja. Harus ada pihak yang bertugas untuk mengelola gudang data yang sudah Anda siapkan dengan baik. Untuk inilah, Anda perlu adanya manajemen gudang. Adapun beberapa hal yang harus diperhatikan dalam manajemen gudang adalah seperti apa keamanannya hingga pengelolaan backup dan recovery jika sewaktu-waktu terjadi hal yang tidak diinginkan.

3.      Metadata

Informasi yang diarsipkan dalam gudang data tentu jumlahnya banyak. Agar tidak membingungkan, pastikan Anda menggunakan metadata, komponen pada Data Warehouse yang berfungsi sebagai pemberi konteks, keterangan, atau gambaran singkat pada informasi yang sudah ada.

4.      Tools Akses

Dalam pembuatannya, Data Warehouse bisa dikombinasikan dengan beberapa tools guna mendukung operasional dan strategi bisnis yang sedang dijalankan. Contohnya, Anda bisa menerapkan konsep data mining dan OLAP.

5.      Tools ETL

Komponen utama terakhir pada gudang data adalah tools ETL. ETL sendiri merupakan singkatan dari Extract, Transform, and Load. Sebelum informasi diarsipkan, proses pengumpulan informasi tersebut akan melalui proses modifikasi hingga akhirnya menjadi bagian Data Warehouse. Tools ETL inilah yang nantinya Anda gunakan dalam proses modifikasi tersebut.

D.    KARAKTERISTIK DATA WAREHOUSE

Tak hanya wajib menggunakan komponen utama, penyusunan Data Warehouse juga harus berlandaskan pada pakemnya agar hasil akhirnya sesuai dengan ekspektasi bisnis yang sedang dijalankan. Berikut adalah karakteristik alias ciri-ciri Data Warehouse.

1.       Subjek menjadi prioritas utama

2.       Integrasi data

3.       Data bersifat statis

4.       Dibuat dalam periode waktu tertentu

 

E.     SKEMA DATA WAREHOUSE

Dalam pembuatan Data Warehouse, ada banyak sekali skema yang bisa Anda gunakan. Yang paling umum dan layak diaplikasikan pada kebutuhan bisnis adalah metode star schema. Metode ini dinilai cukup efektif dan efisien dalam pengolahan data.

Mengapa star schema direkomendasikan? Alasannya, skema ini hanya membutuhkan dua entitas dalam eksekusinya yaitu tabel fakta dan tabel dimensi. Star schema lebih mudah dibanding skema-skema lainnya karena visualisasinya yang sederhana dengan ciri khas susunan tabel yang membentuk pola bintang.Simak penjelasan singkatnya dibawah ini!

1.      Tabel Fakta

Menjadi entitas yang wajib ada dalam skema penyusunan gudang data, tabel fakta atau fact table berisikan informasi yang berkaitan dengan lika-liku proses bisnis yang ada pada perusahaan maupun organisasi. Informasi yang ada pada tabel fakta haruslah bersifat numerik alias dalam format angka. Lebih lanjut, tabel fakta dan tabel-tabel lainnya, seperti tabel dimensi juga harus berhubungan satu sama lain.

2.      Tabel Dimensi

Tabel dimensi merupakan kebalikan dari tabel fakta. Jika pada tabel fakta informasi yang ditampilkan bersifat numerik atau berlandaskan kuantitas, maka pada tabel dimensi, informasi tersebut haruslah bersifat kualitatif. Dalam eksekusi metode star schema, beberapa tabel dimensi akan mengelilingi tabel data.