Di zaman serba canggih dan maju dengan digitalisasi hampir mencapai pelosok bumi, maka informasi dan data juga meningkat pesat. Oleh karena itu baik bisnis, perusahaan, organisasi dan instansi memerlukan adanya pelaporan dan analisis yang andal atas datanya yang terus ikut meningkat juga. Terlebih lagi bisnis membutuhkan bantuan mengelola data mereka agar dapat dikonsolidasikan dan diintegrasikan untuk berbagai tingkat mulai dari layanan pelanggan hingga integrasi mitra hingga keputusan eksekutif tingkat atas.
Menjawab kebutuhan yang terus berkembang ini, maka dibutuhkan adanya data warehouse demi mempermudah pembuatan pelaporan dan analisis. Peningkatan data ini, mau tidak mau juga meningkatkan penggunaan gudang data dalam bisnis modern. Gudang data atau data warehouse sendiri adalah sebuah teknik yang menggunakan sistem tertentu untuk mengumpulkan data yang berasal dari sistem operasional dan sumber data eksternal dalam suatu bisnis untuk pelaporan dan analisis nantinya.
Data warehouse bisa dikatakan sebagai gudang yang menjadi pusat penyimpanan informasi yang kompleks dan sensitif. Semua informasi yang masuk nantinya akan diatur secara historis dan struktural dimana cara ini menjadi lebih baik daripada penyimpanan data tradisional. Selanjutnya, sima panduan singkat mengenal apa itu data warehouse dibawah ini.
Mengenal Apa Itu Data Warehouse
Secara singkat, data warehouse adalah proses untuk mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk membantu memberikan wawasan dan informasi bagi bisnis, perusahaan, instansi atau siapa saja yang memerlukannya. Sebuah gudang data biasanya digunakan untuk menghubungkan dan menganalisis data bisnis dari sumber yang heterogen dimana gudang ini adalah inti dari sistem BI (Business Intelligence) yang dibangun untuk melakukan analisis dan pelaporan data.
Sebagai jawaban kebutuhan modern saat ini, data warehouse merupakan perpaduan teknologi dan komponen yang membantu penggunaan data secara strategis. Berbeda dengan gudang yang dibangun secara fisik, warehouse bagi data adalah penyimpanan elektronik dari sejumlah besar informasi oleh bisnis atau perusahaan yang dirancang untuk permintaan dan analisis. Pada proses ini mengubah data menjadi informasi dan membuatnya tersedia bagi pengguna yang tepat untuk membuat atau mengambil sebuah keputusan.
Baca Juga :   Panduan Mengenal Data Scraping Bagi Pemula
Mengenal Perbedaan Data Warehouse, Database dan Data Lake
Sebuah data warehouse adalah database relasional yang dirancang untuk analitis daripada pekerjaan transaksional. Teknik ini bekerja dengan mengumpulkan dan menggabungkan data dari satu atau banyak sumber sehingga dapat dianalisis untuk menghasilkan wawasan bagi kepentingan bisnis. Pada tujuan ini, data warehouse berfungsi sebagai repositori gabungan untuk semua atau kumpulan data tertentu yang dikumpulkan oleh sistem operasional bisnis yang menggunakannya.
Disini data warehouse berfokus pada pengumpulan data dari berbagai sumber untuk memfasilitasi akses dan analisis yang luas yang spesifiknya berspesialisasi dalam agregasi data dan memberikan tampilan pengaturan data yang lebih panjang dari waktu ke waktu. Gudang data dioptimalkan untuk menyimpan volume besar data historis dan memungkinkan kueri data yang cepat dan kompleks. Adapun database operasional merupakan standar fokus pada fungsi transaksional seperti pembaruan data waktu nyata untuk proses bisnis yang sedang berlangsung.
Meski data warehouse dan database lebih umum, ternyata ada juga data lake yang merupakan kumpulan data mentah dalam jumlah yang sangat besar. Data mentah ini biasanya merupakan campuran data terstruktur, semi-terstruktur yang tidak terstruktur dan dapat disimpan dalam format yang sangat fleksibel untuk penggunaan di masa mendatang. Dari pemrosesan ini maka data warehouse menjadi tempat repositori untuk data terstruktur dan terfilter yang telah diproses untuk tujuan tertentu.
Baca Juga :   Cara Menghapus Virus/Malware dan Menjaga Keamanan Data di Komputer
Manfaat Menggunakan Data Warehouse
Tujuan dasar gudang data dirancang sebagai dasar untuk membantu kesuksesan program BI atau analitik.Tugas utamanya adalah untuk mendukung laporan, dasbor, dan alat analisis yang telah menjadi sangat diperlukan untuk bisnis saat ini. Mengingat gudang data menyediakan informasi untuk keputusan berdasarkan data dan membantu melakukan panggilan yang tepat dalam segala hal mulai dari pengembangan produk baru hingga tingkat inventaris. Ada banyak manfaat dari gudang data dalam bisnis saat ini beberapa diantaranya adalah :
-
Membantu melakukan analisis bisnis yang lebih baik
Dengan adanya pergudangan data, pembuat keputusan memiliki akses ke data dari berbagai sumber dan tidak lagi harus membuat keputusan berdasarkan informasi yang tidak lengkap atau cara tradisional yang tidak praktis.
-
Membuat proses kueri lebih cepat
Gudang data dibuat khusus untuk pengambilan dan analisis data yang cepat. Dimana dengan data warehouse penggunanya dapat dengan cepat melakukan kueri sejumlah besar data terkonsolidasi dengan sedikit atau tanpa dukungan dari tim IT khusus.
-
Membantu meningkatkan kualitas data
Sebelum dimuat ke data warehouse, kasus 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 mengambil keputusan berdasarkan data berkualitas tinggi dan akurat .
-
Memberi wawasan (insight) historis
Dengan penyimpanan data historis yang rapi dan terstruktur, gudang data memungkinkan pengambil keputusan belajar dari tren dan tantangan di masa lalu dalam membuat riset, prediksi serta mendorong peningkatan bisnis berkelanjutan.
Baca Juga :   Mengenal Apa Itu Big Data dan Karakteristik Umumnya
3 Arsitektur Data Warehouse
Ada 3 arsitektur umum dari gudang data yang menggunakan model dimensi untuk mengidentifikasi teknik terbaik untuk mengekstraksi informasi yang berarti dari data mentah dan menerjemahkannya ke dalam struktur yang mudah dipahami. Namun, Anda harus mengingat tiga jenis arsitektur utama saat merancang gudang data real-time untuk keperluan tingkat bisnis.
-
Arsitektur Tingkat Tunggal ( Single-tier Architecture)
Tingkat ini terdiri dari antarmuka pengguna front-end yang memungkinkan Anda melakukan analisis ad hoc dan melihat laporan yang masuk.
-
Arsitektur Dua Tingkat (Two-tier Architecture)
Tingkat ini mewakili tingkat mesin analitik, biasanya server OLAP yang digunakan untuk mengakses dan menganalisis data Anda.
-
Arsitektur Tiga Tingkat (Three-tier Architecture)
Tingkat ini melibatkan server basis data, biasanya sistem basis data relasional, tempat data dimuat dan disimpan. Seperti disebutkan di atas, pembersihan dan transformasi data dapat terjadi dengan proses ETL atau ELT.
Baca Juga Panduan :   Cara Backup Data di CyberPanel Mudah dan Cepat
Kesimpulan dan Penutup
Zaman yang maju membuat gudang data modern dan gudang data cloud juga semakin meningkat kini menjadi bagian penting dari setiap inisiatif transformasi digital untuk perusahaan dan unit bisnis yang telah beralih secara digital. Dengan memanfaatkan sistem bisnis saat ini, terutama ketika Anda menggabungkan data dari beberapa sistem internal dengan informasi baru yang penting dari organisasi luar. Dasbor, KPI, peringatan, dan pelaporan mendukung persyaratan eksekutif, manajemen, dan staf, serta kebutuhan pelanggan dan pemasok yang penting harus disimpan dengan efisien dan praktis sehingga jika diperlukan, data dan informasi bisa diambil secara cepat.
Mengingat kebutuhan yang kompleks dan tinggi ini, maka diperlukan solusi yang juga maju dan canggih. Disinilah data warehouse berfungsing untuk menyediakan penambangan dan analisis data yang cepat dan kompleks, sehingga tidak mengganggu kinerja sistem bisnis lainnya. Dikarenakan fleksibilitasnya yang baik, maka data warehouse menjadi satu- satunya opsi yang dapat membantu meningkatkan pengambilan keputusan dan kinerja sehingga teknologi gudang data modern bisa diandalkan dalam banyak tujuan.
