Belajar Data Warehouse: Pengertian, Arsitektur, Tugas, dan Contohnya

Jika kamu memiliki bisnis yang mengandalkan penyimpanan data untuk memaksimalkan pelayanan konsumen, kamu tentu tidak dapat melewatkan data warehouse. Sudah pernah dengar belum sebelumnya? Tenang saja, jika belum kamu dapat belajar data warehouse selengkapnya di ulasan ini.

Data warehouse dapat membantu pemilik bisnis untuk mengambil keputusan penting dalam bisnis. Hal ini memungkinkan berkat dukungan berbagai komponen di dalamnya, yang mampu melakukan analisis data sehingga dapat digunakan dengan tepat. Nah, untuk pembahasan selengkapnya, mari mulai dari mempelajari pengertian data warehouse berikut.

Apa Itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah pusat penyimpanan data yang berasal dari berbagai sumber, dengan fungsi utama berupa analisis dan pelaporan hasil. Jika kamu adalah pelaku bisnis atau organisasi, kamu wajib belajar data warehouse untuk pengembangan bisnis yang lebih terukur.

Biasanya ruang penyimpanan ini dimanfaatkan oleh organisasi atau perusahaan untuk menyimpan berbagai jenis data terkait kegiatan bisnis. Misalnya seperti data transaksi keuangan, informasi pelanggan dari situs maupun mail list, jumlah penjualan, hingga cover asuransi.

Di samping itu, data warehouse juga di manfaatkan oleh perusahaan-perusahaan untuk mengkompilasi berbagai informasi karyawannya. Contohnya seperti daftar karyawan, data demografi, waktu kehadiran, informasi gaji, dan sebagainya.

Sistem data warehouse terintegrasi dengan berbagai jenis sistem maupun aplikasi. Perusahaan atau organisasi dengan data warehouse dapat mengakses data-data yang tersimpan secara terpadu melalui satu pintu saja.

Berbicara soal update data, data warehouse melakukan pembaruan data secara real time. Tahapan pembaruannya dimulai dengan menarik data dari aplikasi dan sistem operasional perusahaan. Data yang ditarik ini selanjutnya akan melalui proses convert dan impor data.

Proses tersebut dimaksudkan untuk mencocokkan dengan data yang ada di data warehouse. Dengan demikian data di data warehouse sesuai dan up to date dengan data menurut aplikasi yang digunakan perusahaan. Data inilah yang selanjutnya dimanfaatkan kembali oleh data engineer maupun business analyst untuk mengembangkan bisnis.

Arsitektur Data Warehouse

Belajar data warehouse tentu tidak lengkap tanpa mengetahui arsitektur atau konsepnya. Arsitektur data warehouse umumnya terdiri atas tiga bagian utama. Adapun ketiga bagian yang dimaksud adalah sebagai berikut:

• Bottom tier. Tingkatan ini merupakan server database yang bertugas untuk menyimpan data. Data dengan frekuensi akses tinggi akan disimpan pada bagian penyimpanan cepat, yang mirip seperti SSD. Sementara untuk data yang jarang diakses akan disimpan di ruang penyimpanan lain.
• Middle tier. Bagian ini memuat alat analitik guna mengelola data, yaitu Online Analytical Processing (OLAP). Pengelolaan data dilakukan pada bagian ini untuk mempersiapkan data agar siap diakses.
• Top tier. Data yang sudah dikelola dan diolah menggunakan alat analtik pada middle tier selanjutnya ditampilkan dalam bentuk laporan pada top tier.

Tugas Data Warehouse

Sering disebut mirip dengan database, rupanya data warehouse lebih unggul pada kemampuannya mengambil data secara real time dan memberikan ringkasan data secara detail. Nah, lantas apa saja kegunaan dan tugas data warehouse? Berikut beberapa di antaranya:

1. Menyediakan Akses Data Cepat dan Konsisten

Sebagai pusat penyimpanan, tentu saja kamu dapat mengakses seluruh informasi terkait perusahaan melalui data warehouse. Tanpa perlu menarik satu per satu data dari database yang berbeda-beda, kamu dapat menemukan data yang diperlukan melalui data warehouse saja. Artinya, proses akses data dengan data warehouse lebih hemat waktu.

Selain itu, tugas penyimpanan informasi data warehouse juga termasuk dalam menjaga konsistensi informasi. Data-data dalam data warehouse tersimpan secara terstruktur dalam satu standar format. Dengan demikian, isi data akan tetap stabil dan organisasi maupun perusahaan tidak perlu mengolah ulang data.

2. Membantu Proses Analisis Data

Data warehouse memiliki Online Analytical Processing (OLAP) yang bertugas untuk menganalisis data. Dengan OLAP, kamu bisa mendapatkan analisis data yang cukup rinci tanpa perlu menggunakan SQL.

Penampilan hasil analisis data juga dapat disesuaikan. Hasil analisis detail dapat ditampilkan dengan fitur Drill down sedangkan tampilan rangkuman dengan fitur Roll-up.

3. Memprediksi Pola dari Data

Selain memiliki OLAP, data warehouse juga memiliki fitur Historical Intelligence. Dengan adanya fitur ini, kamu mampu mendapatkan prediksi pola data. Salah satu contohnya adalah prediksi perilaku pembelian konsumen.

Sistem Historical Intelligence mampu menyimpan berbagai data historis dalam jumlah besar. Hal ini memungkinkan kamu untuk melakukan analisis data dalam periode atau tren waktu tertentu. Dari hasil analis ini kamu bisa mendapatkan forecasting atau prediksi bisnis pada masa mendatang.

4. Mendukung Pengambilan Keputusan Bisnis

Dengan dukungan analisis data menyeluruh, kamu bisa mendapatkan pertimbangan dari data akurat. Dukungan data serta statistik yang kredibel dari data warehouse dapat membantu pengambilan keputusan yang terukur dan sesuai dengan fakta di lapangan.

Cara Kerja Data Warehouse

Belajar data warehouse lebih jauh, tentunya kamu juga perlu mendapatkan gambaran tentang bagaimana cara data warehouse bekerja. Sebenarnya, proses kerja dari data warehouse hampir mirip seperti proses pembaruan data rutin yang sudah dijelaskan pada ulasan di atas.

Dalam melaksanakan tugas-tugasnya, data warehouse didukung oleh lima komponen utama, yaitu: gudang atau warehouse, warehouse management, akses tools, metadata, dan tools ETL. Data warehouse bekerja mulai dengan penarikan data dari berbagai resource.

Data-data yang ditarik ini disimpan dalam gudang atau warehouse untuk selanjutnya dibersihkan dan diubah dalam satu standar format dengan bantuan warehouse management. Kompilasi dan pengarsipan data juga dilakukan pada tahap ini.

Pada tahap pengarsipan, data warehouse juga mengaktifkan komponen metadata untuk menyimpan berbagai informasi fisik data. Metadata menyimpan ringkasan informasi tentang isi utama dari data yang diarsipkan. Di samping itu, metadata juga menyimpan struktur, lokasi, karakteristik fisik, serta informasi autentifikasi data.

Soal pengolahan data, Online Analitycal Processing (OLAP) adalah salah satu alat yang bertugas untuk menganalisis data pada warehouse. OLAP dan akses tools lainnya bertugas untuk mempersiapkan data, yang mencakup proses pelaporan produksi dan pemodelan, analisis multidimensi, serta penulisan laporan.

Semua tahapan pengelolaan data di data warehouse tersebut melalui proses ekstrasi, transformasi, dan pemuatan data yang dilakukan oleh komponen tools ETL. Komponen ini mengkompilasi, membaca, dan memindahkan berbagai data dalam jumlah besar dari berbagai resource ke platform yang berbeda-beda.

Contoh Data Warehouse dan Penggunaannya

Setelah belajar data warehouse dari ulasan teorinya di atas, terakhir kamu perlu mengetahui apa saja contoh data warehouse dan penggunaannya. Sebenarnya, jika kamu sudah memahami ulasan di atas, kamu dapat dengan mudah mengenali data warehouse.

Salah satu data warehouse yang cukup umum dan mudah ditemukan adalah data yang terkumpul dari aplikasi media sosial, akuntansi, marketplace, hingga website. Ambil contoh data warehouse dari aplikasi akuntansi yang digunakan oleh industri perbankan.

Dalam praktik bisnisnya, data warehouse dari industri ini digunakan untuk melakukan analisis performa transaksi harian. Selain itu, data warehouse juga digunakan untuk keperluan pelayanan di lapangan seperti mengukur efisiensi antrean.

Contoh lain misalnya pada perusahaan retail. Biasanya, perusahaan retail menjual produknya pada konsumen melalui berbagai channel seperti website atau marketplace. Penggunaan data warehouse dalam kegiatan bisnisnya mencakup tugas untuk memprediksi perilaku pembelian konsumen hingga melacak pengiriman barang.

Nah, sekarang sudah lebih mengenal data warehouse, kan?

Itulah serba-serbi ulasan tentang data warehouse. Semoga pembahasan di atas dapat membantu kamu dalam belajar data warehouse dan menerapkannya untuk keperluan bisnis. Pastikan untuk mengimbangi penggunaan data warehouse dengan menerapkan strategi bisnis yang tepat, ya.

Kamu dapat membaca beragam ulasan dan tips menarik seputar bisnis online, pengembangan website, dan lainnya di blog IDwebhost. Maksimalkan juga performa bisnismu dengan menggunakan layanan hosting murah berkualitas terbaik dari IDwebhost. Sebelum ketinggalan, cek promo terbarunya sekarang, yuk!