Kelebihan dan Pengertian Arsitektur Data Warehouse

Penerapan sistem Data Warehousing di setiap organisasi memiliki keuntungan yang sangat besar, karena merupakan sumber utama bahan masukan untuk Business Intelligence. Alasan paling umum bagi perusahaan untuk memilih Data Warehouse adalah akses cepat ke data, kualitas data yang lebih tinggi dengan keandalan dan redundansi rendah atau nol, memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang unggul, konsumsi waktu yang lebih rendah, menyimpan atau mengarsipkan data historis untuk penggunaan nanti, kinerja progresif, toko serba ada untuk data terintegrasi dari berbagai sumber, peningkatan produktivitas karena pengambilan keputusan seketika, dll.

Disisi lain, ruang gudang data berubah dengan cepat. Sementara gudang data warisan lokal tradisional masih digunakan dalam mengintegrasikan data terstruktur untuk intelijen bisnis. Peningkatan dalam data besar yang terstruktur dan diformat secara beragam melalui cloud, membuat kebutuhan penyimpanan data menjadi lebih kompleks. Arsitektur data warehouse berbasis cloud dirancang untuk mengatasi keterbatasan database tradisional. Pindah ke gudang data cloud akan memberi perusahaan peluang untuk memanfaatkan banyak manfaat cloud untuk manajemen data. Pada artikel ini, akan dijelaskan lebih rinci lagi pengertian dari arsitektur data warehouse serta kelebihan yang dimilikinya.

Baca Juga :  Panduan Mengenal Konsep Data Warehouse Bagi Pemula

Mengenal Apa Itu Arsitektur Data Warehouse

Arsitektur data warehouse adalah desain dan blok bangunan dari gudang data modern. Dengan evolusi teknologi dan tuntutan ekonomi berbasis data, dan arsitektur multi-cloud memungkinkan portabilitas untuk memindahkan data dan beban kerja saat bisnis berkembang, baik secara geografis maupun di antara vendor cloud besar seperti Amazon dan Microsoft. Selain itu arsitektur data warehouse mengacu pada desain kumpulan data perusahaan dan kerangka penyimpanan. Karena data perlu disortir, dibersihkan, dan diatur dengan benar agar berguna, arsitektur data warehouse berfokus pada menemukan metode paling efisien untuk mengambil informasi dari kumpulan mentah dan menempatkannya ke dalam struktur yang mudah dicerna yang memberikan wawasan Business Intelligence (BI) yang berharga .

Saat membangun gudang data organisasi, ada tiga jenis arsitektur utama yang dipertimbangkan, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Arsitektur data warehouse tingkat tunggal berfokus pada pembuatan kumpulan data yang ringkas dan meminimalkan jumlah data yang disimpan. Meskipun berguna untuk menghilangkan redundansi, ini tidak efektif untuk perusahaan dengan kebutuhan data yang besar dan banyak aliran. Struktur warehouse dua tingkat memisahkan sumber daya yang tersedia secara fisik dari gudang atau warehouse itu sendiri. Meskipun lebih efektif dalam menyimpan dan menyortir data, ini tidak dapat diskalakan, dan mendukung jumlah pengguna akhir yang minimal.

Arsitektur tiga tingkat, adalah jenis arsitektur data warehouse yang paling populer, menciptakan aliran data yang lebih terstruktur dari kumpulan mentah hingga informasi yang dapat ditindaklanjuti. Tingkat bawah adalah server database itu sendiri dan menampung alat-alat back-end yang digunakan untuk membersihkan dan mengubah data. Tingkat kedua menggunakan Online Analytical Processing (OLAP) dan merupakan perantara antara pengguna akhir dan warehouse. OLAP dapat berinteraksi dengan database relasional dan database multidimensi, yang memungkinkan mereka mengumpulkan data dengan lebih baik berdasarkan parameter yang lebih luas. Sementara tingkat teratas adalah ujung depan dari keseluruhan rangkaian intelijen bisnis perusahaan. Di sinilah pengguna dapat berinteraksi dengan data melalui query, visualisasi data , dan alat analisis data.

Menetapkan jenis database yang dibutuhkan perusahaan Anda dan bagaimana Anda berencana untuk berinteraksi dengannya sangat penting saat mencari informasi. Penting juga untuk mengevaluasi siapa yang akan memeriksa data dan sumber apa yang mereka butuhkan saat mempertimbangkan arsitektur data warehouse Anda. Meskipun perdebatan data warehouse vs data mart tidak selalu berlaku untuk organisasi yang lebih kecil, mereka yang memiliki lebih banyak tim, departemen, dan kebutuhan khusus dapat mengambil manfaat dari yang terakhir. Sifat berorientasi pada subjek spesifik data mart menjadikannya aspek penting dari keseluruhan arsitektur data warehouse Anda. Selain itu, tergantung pada ukuran perusahaan Anda, berbagai jenis arsitektur warehouse mungkin lebih praktis. Memahami mana yang terbaik bergantung pada mata uang data Anda, ukuran set Anda, dan tuntutan perusahaan Anda.

Baca Juga :  Mengenal Apa Itu Data atau Web Scraping

Adapun komponen dari arsitektur data warehouse adalah :

1. Warehouse basis data

   Komponen penting dari gudang data atau data warehouse, database menyimpan dan menyediakan akses ke semua data bisnis. Layanan database berbasis cloud mencakup Amazon Redshift dan Azure SQL.

2. Alat ekstraksi, transformasi, dan pemuatan

   Alat ETL tradisional mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi format yang dapat dicerna, dan memuatnya ke dalam gudang data.

3. Metadata

   Metadata menyediakan kerangka kerja dan deskripsi data, memungkinkan konstruksi, penyimpanan, penanganan, dan penggunaan data.

4. Alat akses warehouse

   Alat akses memungkinkan pengguna menemukan informasi yang dapat ditindaklanjuti dari data warehouse. Alat warehouse ini dapat mencakup alat kueri dan pelaporan, alat pengembangan aplikasi, alat penambangan data, dan alat OLAP.

Karakteristik penting arsitektur data warehouse :

Sementara arsitektur tradisional dirancang dan digunakan untuk lingkungan lokal, solusi pergudangan data modern harus memanfaatkan manfaat cloud. Arsitektur gudang data atau data warehouse yang dioptimalkan cloud harus memiliki atribut berikut :

• Penyimpanan terpusat untuk semua data.
• Penskalaan independen sumber daya komputasi dan penyimpanan.
• Konkurensi hampir tak terbatas tanpa bersaing untuk mendapatkan sumber daya.
• Muat dan kueri data secara bersamaan tanpa menurunkan kinerja.
• Replikasi data di berbagai wilayah dan cloud untuk meningkatkan kelangsungan bisnis dan menyederhanakan ekspansi.
• Bagikan data tanpa menyiapkan API atau membuat prosedur ETL yang rumit.
• Layanan metadata tangguh yang berlaku di seluruh sistem.
• Kemampuan untuk memanfaatkan storage-as-a-service, dimana penyimpanan data meluas dan berkontraksi secara otomatis dan transparan kepada pengguna.

Baca Juga :  Contoh Penerapan Aplikasi DBMS (Database Management System) dan Fungsi Penggunaanya

Kelebihan Arsitektur Data Warehouse

Berikut merupakan kelebihan dari arsitektur data warehouse yang harus Anda ketahui.

1. Kecerdasan bisnis yang meningkat

   Dengan menyediakan data dari berbagai sumber, manajer dan eksekutif tidak perlu lagi mengambil keputusan bisnis berdasarkan data atau insting mereka yang terbatas. Selain itu, data warehouse dan Business Intelligence (BI) terkait dapat diterapkan langsung ke proses bisnis termasuk segmentasi pemasaran, manajemen inventaris, manajemen keuangan, dan penjualan.

2. Menghemat waktu

   Karena pengguna bisnis dapat dengan cepat mengakses data penting dari sejumlah sumber dari semua di satu tempat, mereka dapat dengan cepat membuat keputusan berdasarkan informasi tentang inisiatif utama. Mereka tidak akan membuang waktu berharga untuk mengambil data dari berbagai sumber. Tidak hanya itu, para eksekutif bisnis dapat menanyakan data itu sendiri dengan sedikit atau tanpa dukungan dari IT guna menghemat lebih banyak waktu dan lebih banyak uang. Itu berarti pengguna bisnis tidak perlu menunggu sampai IT siap untuk membuat laporan, dan orang-orang pekerja keras di IT dapat melakukan yang terbaik sehingga menjaga bisnis tetap berjalan.

3. Meningkatkan kualitas dan konsistensi data

   Implementasi gudang data mencakup konversi data dari berbagai sistem sumber ke dalam format umum. Karena setiap data dari berbagai departemen distandarisasi, setiap departemen akan menghasilkan hasil yang sejalan dengan semua departemen lainnya. Jadi Anda dapat lebih percaya diri dengan keakuratan data Anda. Dan data yang akurat adalah dasar untuk keputusan bisnis yang kuat.

4. Menyediakan kecerdasan historis

   Gudang data menyimpan sejumlah besar data historis sehingga Anda dapat menganalisis periode waktu dan tren yang berbeda untuk membuat prediksi di masa mendatang. Data tersebut biasanya tidak dapat disimpan dalam database transaksional atau digunakan untuk menghasilkan laporan dari sistem transaksional.

5. Menghasilkan ROI tinggi

   Perusahaan yang telah menerapkan gudang data dan sistem Business Intelligence (BI) pelengkap telah menghasilkan lebih banyak pendapatan dan menghemat lebih banyak uang daripada perusahaan yang tidak berinvestasi dalam sistem BI dan gudang data. Dan itu seharusnya menjadi alasan yang cukup bagi manajemen senior untuk ikut serta dalam gudang data.

Baca Juga :  Database : Definisi/Pengertian dan Tipe/Jenisnya

Kesimpulan dan Penutup

Data warehouse adalah sistem informasi yang berisi data historis dan komutatif dari sumber tunggal atau ganda. Sumber-sumber ini dapat berupa data warehouse tradisional, cloud data warehouse, atau virtual data warehouse. Selain itu manfaat gudang data mencakup peningkatan analitik data, pendapatan yang lebih besar, dan kemampuan untuk bersaing secara lebih strategis di pasar. Dengan secara efisien memasukkan data kontekstual standar ke perangkat lunak intelijen bisnis perusahaan, gudang data mendorong strategi data yang lebih efektif.

Untuk mendapatkan manfaat ini, alat data warehouse menggunakan serangkaian teknologi terkait, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, perangkat lunak ETL, dan penambangan data. Data warehouse sekarang mengalami perubahan yang cepat karena sering menggunakan komputasi awan, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecepatan dan wawasan dari kueri data. Semoga artikel ini dapat menjawab beberapa pertanyaan Anda terkait dengan arsitektur data warehouse.