Data Modeling, Menyederhanakan Kumpulan Data yang Rumit
Data Modeling adalah salah satu skill yang harus dikuasai jika kamu ingin menjadi data scientist.
Data scientist dituntut harus mengetahui data apa saja yang diperlukan selanjutnya untuk diterapkan di suatu perusahaan. maka, kamu harus mendalami hal tersebut terlebih dahulu.
Pengertian Data Modeling
freepik.com
Data Modeling adalah representasi dari struktur data dalam tabel untuk database perusahaan dan merupakan ekspresi yang sangat kuat dari kebutuhan bisnis perusahaan.
Data modeling ini adalah panduan yang digunakan oleh fungsional analis dan teknis analis dalam prose desain dan implementasi databse.
Data modeling mengutamakan pada data apa yang dibutuhkan dan langkah apa yang akan dilakukan terhadap data tersebut dalam suatu keperluan bisnis.
Model data digunakan untuk proses beberapa tujuan, dari model konseptual tingkat tinggi hingga model data fisik
Dalam garis besar, tujuan utama data modeling yaitu untuk membentuk sebuah metode penyimpanan informasi yang paling efisien, menyediakan akses dan hasil pelaporan yang lengkap.
Data scientist diwajibkan memiliki kemampuan berpikir sistematis untuk menemukan poin utama dari data yang akan diambil dan disimpan melalui data modeling
Manfaat Data Modeling
freepik.com
Untuk Manajemen Data
Manfaat dari penggunaan data modeling adalah mempermudah tim dalam langkah mengakses beberapa data yang dimiliki. Sumber datafloq
Seperti yang sudah dijelaskan di atas, bahwa kamu mengetahui di mana suatu data disimpan, maka akan lebih mudah untuk mengaksesnya pada waktu tertentu.
Bisa menghemat biaya
Data modeling bisa dikatakan bukan sebuah hal yang mudah, namun ini bisa membuat perusahaan lebih menghemat biaya.
Dikutip dari Cloverdx, bahwa dengan penggunaan data modeling bisa menurunkan pengeluaran biaya dalam bidang IT khususnya pemrograman sebesar 75%.
Ini dikarenakan data modeling bisa mengetahui error yang terjadi lebih awal, jadi eror yang terjadi masih mudah untuk diperbaiki.
Jika memperbaiki error saat software sudah dalam proses penulisan atau sudah digunakan users akan lebih sulit dan membutuhkan biaya lebih untuk memperbaikinya.
Meminimalisir kerumitan dan risiko
Berkembangnya perusahaan sudah pasti menjadikan data yang dimiliki akan semakin banyak dan menjadi rumit untuk diakses.
Risiko yang terjadi adalah sulitnya integrasi antar tim dalam perusahaan.
Melalui data modeling, perusahaan akan mengurangi kerumitan dan resiko tersebut.
Adanya data modeling, memungkinkan bisnis perusahaan untuk dapat berkembang dengan tim yang tetap terintegrasi dengan baik.
Meningkatkan kolaborasi
Manfaat lain penggunaan data modeling adalah mempermudah komunikasi antara tim IT dan staf non teknis.
Pasalnya, data modeling bisa menjelaskan mengenai perkembangan bisnis dan juga penggunaan datanya tersebut dengan cara yang lebih mudah untuk dipahami.
Baca juga: Arti Dan Peran Pentingnya Data Science
Jenis-Jenis Data Modeling
Ada tiga jenis data modeling yang lazim digunakan menurut Udemy, yaitu:
1. konseptual
Stackoverflow.com
Data model konseptual adalah jenis data yang menggambarkan penggunaan data sebenarnya.
Dengan data model jenis konseptual, data model yang dibuat dipastikan harus bisa mendefinisikan apa yang ada di dalam sebuah sistem.
Data model jenis ini biasanya dibuat oleh stakeholder dan arsitektur data, tujuannya adalah untuk mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep aturan bisnis.
2. Logical
Visual-paradigm.com
Data modeling jenis ini digunakan untuk menentukan bagaimana sistem harus dilaksanakan terlepas dari database management system (DBMS).
Jenis model ini dipakai oleh bisnis analis dan arsitek data untuk mengembangkan teknis map peraturan dan data structure.
3. fisik
Data modeling jenis selanjutnya yaitu model data fisik. Ini menggambarkan bagaimana implementasi dari proses sistem menggunakan sistem DBMS tertentu.
Jenis model ini biasanya dibuat oleh developer
Demikianlah beberapa penjelasan singkat yang harus kamu tahu mengenai data modeling. Semoga artikel ini bermanfaat.
Bisnis sekarang ini memasuki era digital, di mana setiap pengambilan keputusan berdasarkan data. Data merupakan jenis aset yang baru”NEW OIL” bahkan lebih berharga dari minyak. Perusahaan di dunia maupun di Indonesia mengambil keputusan didasarkan pada data yang valid, bukan hanya kepada insting manajemen saja.
Di era ini mengolah data perusahaan menjadi suatu kebutuhan yang sangat penting. Menggunakan implementasi sistem ERP yang baik, laporan dan data sudah bisa tersedia.
Jika kita harus berbicara tentang teknologi modern yang dapat memberikan keuntungan setiap industri dan organisasi bisnis, maka data analytics sangat cocok.
Pasar data analytics dijadwalkan mencapai 103 miliar USD pada tahun 2023 dan 70% dari aspek perusahaan besar menggunakan big data.
Perusahaan terus menghasilkan banyak data setiap tahun, dan jumlah global data yang dibuang, disimpan dan dikonsumsi pada tahun 2025 diperkirakan akan mencapai 180 zettabyte.
Akan tetapi, mereka tidak dapat menggunakan data dalam jumlah yang sangat besar ini untuk konsumsi yang tepat, karena mereka tidak tahu apa-apa dan bagaimana pemanfaatan big data perusahaan dengan sebagaimana mestinya.
Kini, ADI Analytics akan membahas kasus penggunaan big data dikalangan industri, mari kita memulai dengan pemahaman istilah Big Data Analytics.
Apa itu Big Data Analytics?
Big Data Analytics adalah proses penggunaan teknik analitik tingkat lanjut terhadap kumpulan data yang besar dan beragam, dengan blok big data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur, atau juga big data yang terstruktur. Big data analytics adalah proses kompleks yang dimana data diproses dan diurai untuk menemukan pola tersembunyi, tren pasar, dan korelasi serta menggambar wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Ilustrasi beberapa manfaat dari big data analytics
Ilustrasi beberapa manfaat langsung dari penggunaan big data analytics
Banyak perusahaan di indonesia bahkan seluruh dunia yang bergerak dalam bidang bisnis terus menerus berusaha mencari dan menemukan actionable insight atau pengetahuan yang tepat dan dapat dipertanggung jawabkan dari data yang mereka miliki, big data dibutuhkan untuk menjawab dari pertanyaan-pertanyaan bisnis yang bersifat khusu.
Pertanyaan yang muncul di sebuah perusahaan antara lain bagaimana perusahaan dapat meningkatkan revenue, dan lain sebagainya. Big data analytics merupakan sebuah platform yang tepat untuk mendukung perusahaan dalam meningkatkan penjualan, efisiensi, dan memperbaiki operasional perusahaan sehingga pelayanan untuk pelanggan pun dapat semakin meningkat dan menekan resiko sekecil mungkin.
Proses Kerja Big Data Analytics
Big data analytics tidak memiliki satu aplikasi khusus yang dapat membuat big data terkumpul secara otomatis. Karena ini sebuah proses dan serangkaian dari data yang sangat besar, maka dari itu terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengumpulkan semuanya. Apa saja proses dan cara kerja big data analytics?
Machine Learning
Mesin ini dirancang untuk dapat mencari dan mempelajari data yang akan diambil secara cepat sehingga dapat menghasilkan model lain untuk menganalisis data yang lebih besar dan akurat.
Data Management
Data perlu dikaji ulang agar data yang digunakan berkualitas tinggi dan bukan data palsu yang dibuat-buat.
Data Mining
Untuk data yang sangat besar proses pemeriksaan data berskala besar sangat perlu dilakukan untuk menemukan pola-pola dalam sebuah data sehingga dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan rumit perusahaan.
Hadoop
Big data adalah data yang sangat besar, dan kita membutuhkan penyimpanannya. Hadoop dapat digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar karena merupakan sebuah open source software.
In-Memory Analytics
Dapat digunakan untuk menganalisis secara cepat, membuat algoritma baru, menciptakan model baru, dan menghapus analisis yang dianggap keliru.
Predictive Analytics
Pengambilan keputusan adalah hal yang sangat beresiko dalam sebuah perusahan, karena ini akan berpengaruh dalam perkembangan bisnis di masa depan. Dengan data analytics tools perusahaan dapat menghasilkan prediksi-prediksi yang akan terjadi di masa depan berkat proses analisis data, sehingga perusahaan bisa lebih percaya diri dalam mengambil keputusan dalam mengembangkan bisnis.
Text Mining
Dapat menganalisa tulisan yang berada di website, kolom komentar, buku, dan bagian website lainnya yang berbasis teks untuk menemukan topic baru yang dapat menciptakan koneksi antara perusahaan dan calon konsumennya.
Rekomendasi beberapa data analytics tools terbaik
Bila anda membutuhkan data analytics tools untuk kebutuhan perusahaan anda dan tim, ada beberapa rekomendasi data analytics tools terbaik yang tersedia, diantaranya adalah sebagai berikut:
Analytics Tools: Tableau
Tableau adalah perangkat olah data yang bisa anda gunakan untuk mengumpulkan dan mengolah berbagai macam data yang dimiliki. Dengan begitu, anda dan tim bisa mengolahnya menjadi hasil analisis yang membantu perkembangan bisnis perusahaan. Untuk Tableau bisa diaplikasikan dengan sistem operasi window (microsoft).
Analytics Tools: Domo
Data analytics tools terbaik berikutnya adalah Domo, perangkat lunak yang memiliki berbagai macam fitur. Mulai dari database, spreadsheet, bahkan perangkat dan fitur tambahan yang berbasis cloud storage. Domo juga terkenal karena memberikan analisis dan kecepatan yang mumpuni dibandingkan dengan tools lainnya.
Data Analytics Tools: Looker
Bila anda sudah berpengalaman dengan proses analytics dan ingin menggunakan data analytics tools yang memiliki fitur lengkap? Looker adalah tools yang tepat untuk digunakan karena Looker memiliki fitur membaca dan memakai data yang sudah dikumpulkan. Looker juga bisa mempertajam proses analisis dengan pertanyaan tertentu yang sudah anda tentukan.
Data Analytics Tools: Sisense
Data analytics tools yang satu ini adalah tools yang sederhana dan bisa membuat proses olah data menjadi lebih ringkas. Sisense memiliki berbagai fitur menarik untuk mempermudah proses olah data, dari data visualisasi yang kreatif hinggi kemampuan analisis unggulan.
ADI Analytics membantu membantu perjalanan organisasi dan berubah menjadi Organisasi Berbasis Data
Data kini menjadi hal yang sangat penting. Menggunakan teknologi, proses pengumpulan, pengelolaan, dan analisis data bisa lebih optimal. Hal tersebut ditawarkan ADI Analytics sebuah perusahaan yang menawarkan solusi implementasi analitik dan integrasi data secara menyeluruh.Implementasi menyeluruh yang ditawarkan ADI Analytics adalah :
Data Infrastructure
Data Integration
Big Data Management
Advance Data Analytics & Machine Learning
Visual Analytics
Data Governance
ADI Analytics sendiri sudah beroperasi sejak Januari 2015 silam. Founder ADI Analytics Indra Gunawan “ Kami adalah perusahaan IT System Integrator yang percaya pada kekuatan data untuk mengubah setiap aspek bisnis”.
Kami dapat menyediakan Infrastruktur Data, Integrasi Data, Manajemen Big Data, Analisis Data & Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut, Visualisasi Data, dan Tata Kelola Data untuk membantu Client kami mendapatkan wawasan bisnis guna meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan produktivitas, dan membuat keputusan tangkas yang menguntungkan.
Visi kami adalah menjadi penasihat teknologi dan mitra implementasi berbasis data yang terpercaya.
Misi kami adalah membantu perjalanan transformasi perusahaan menjadi perusahaan berbasis data. Rintangan dan cobaan yang menghadang kami adalah cara kami untuk belajar dalam melakukan adaptasi, inovasi dan solusi, sehingga kami dapat terus berusaha untuk mencari peluang kesempurnaan dalam memberikan kontribusi dan solusi kepada Pelanggan, dengan memberikan Pelayanan yang terbaik kepada Pelanggan. Seluruh jajaran PT. All Data International berpegang teguh kepada CORPORATE VALUE yakni “FAST RESPONSE, INTEGRITY, SERVICE EXCELLENCE, INNOVATIVE”
Big Data, salah satu topik yang populer di dunia IT dalam kurun 5 tahun terakhir ini. Hampir semua orang membicarakan big data, dengan jargon yang umut sering kita dengar, “data adalah emas baru, data lebih berharga dari minyak”. Big data juga hangat diperbincangkan di berbagai sektor,baik itu industri, akademisi maupun pemerintah.
Berbicara tentang teknologi memang tidak ada habisnya. Bagi kamu yang mengikuti perkembangan tentang teknologi saat ini, mungkin familiar dengan istilah Big Data Indonesia. Apakah kamu sudah familiar dengan istilah big data? Sebenernya apa saja manfaat yang diberikan sehingga big data begitu booming? Kita akan baha satu persatu disini.
Big Data
Big data adalah istilah yang menggambarkan tentang volume besar data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur yang membanjiri bisnis sehari-hari. Yang penting disini bukan tentang seberapa banyak atau seberapa besar jumlah data, namun apa yang bisa perusahaan lakukan dengan data tersebut, itulah yang terpenting. Big data dapat dianalisis demi kebutuhan pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan tindakan bisnis strategis yang lebih baik.
Big data bisa dibilang sebagai sebuah konsep tentang kemampuan kita untuk mengumpulkan (collect data), menganalisa (analytics), dan mengerti jumlah data yang cukup besar yang datang setiap harinya.
Video ini akan memberikan anda insight lebih tentang Data
Istilah “big data” seperti yang sudah dijelaskan diatas, mengacu pada data yang besar, cepat atau kompleks akibatnya sulit dan bahkan tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Tindakan mengakses dan menyimpan sejumlah informasi untuk proses analitik sudah ada sejak lama. Namun untuk konsep big data momentumnya ada di awal tahun 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan tentang definisi big data yang sekarang biasa disebut sebagai tiga V. penjelasan tentang tiga V adalah:
Volume
Perusahaan atau organisasi mengumpulkan datanya dari berbagai sumber, termasuk data transaksi bisnis, data perangkat pintar (IoT), data peralatan industri, video, media sosial dan sebagainya. Pada zaman dahulu, penyimpanan pasti akan menjadi sebuah masalah. Namun penyimpanan yang lebih murah pada platform seperti Data Lake dan Hadoop telah meringankan beban.
Velocity
adanya pertumbuhan internet of Things, data mengalir ke bisnis dengan kecepatan yang sebelumnya belum pernah terjadi dan harus ditangani dengan tepat waktu. Tag RFID, sensor dan smart meter memaksa kebutuhan organisasi untuk menangani torrent data dalam waktu yang hampir bersamaan.
Varietas
Data hadir dalam semua jenis format. Dari data yang tidak terstruktur seperti data numerik dalam database tradisional hingga data dokumen teks, email, video, audio, data ticker saham dan data terstruktur seperti transaksi keuangan.
Big Data, ada dua dimensi tambahan yang perlu dipertimbangkan
1. Variabilitas
Dalam big data selain kecepatan dan varietas data yang meningkat, aliran data yang tidak dapat diprediksi. Data sering berubah dan sangat bervariasi. Ini adalah sebuah tantangan, tetapi bisnis perlu tahu kapan sesuatu hal yang sedang tren di media sosial, dan bagaimana mengelola beban puncak data harian, musiman, dan yang perlu dipicu oleh peristiwa.
2. Kebenaran
Seperti yang kita ketahui, bisnis perlu menghubungkan dan mengorelasikan hubungan, hierarki, dan berbagai hubungan data. Jika tidak, maka data mereka dapat dengan cepat akan lepas kendali. Veracity mengacu pada kualitas data. Karena data berasal dari begitu banyak sumber berbeda, tidak mudah untuk menautkan, mencocokan membersihkan, dan mengubah data di seluruh sistem.
Sejarah perkembangan big data
Sekitar tahun 2005, orang orang mulai menyadari bahwa ada banyak data yang dihasilkan pengguna melalui sosial media seperti Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya. Sebuah open-source software untuk mengumpulkan dan menganalisa data yaitu Hadoop, dikembangkan pada tahun yang sama. Dan NoSQL juga mendapatkan popularitas selama ini.
Pengembangan software open-source untuk data, seperti Hadoop dan yang lebih baru, Spark memiliki peranan penting dalam pertumbuhan data karena Hadoop dan Spark membuat data besar menjadi lebih mudah digunakan dan lebih menghemat biaya penyimpanan. Semenjak tahun-tahun itu, volume data terus meningkat. Pengguna terus menghasilkan data dalam jumlah besar, tetapi itu bukan hanya manusia yang melakukannya.
Dengan munculnya Internet of Thing (IoT), lebih banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet. Produsen pun melakukan pengumpulan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produk. Munculnya machine learning juga telah menghasilkan lebih banyak data.
Big Data Penting, mengapa?
Pentingnya big data tidak tergantung kepada seberapa besar atau seberapa banyak data yang anda miliki, akan tetapi pentingnya big data itu tergantung dari apa yang anda lakukan dengan data tersebut. Data bisa diambil dari sumber apapun dan menganalisanya menganalisanya untuk menemukan jawaban yang menungkinkan.
Pengurangan biaya
Pengurangan waktu
Pengembangan produk baru dan penawaran yang dioptimalkan, serta
Pengambilan keputusan yang cerdas.
Saat anda menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, anda bisa menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan yang berkaitan dengan bisnis, seperti:
Menentukan masalah, kegagalan, dan menentukan akar penyebab kegagalan hampir secara realtime.
Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan pelanggan membeli.
Menghitung ulang seluruh daftar risiko dalam hitungan menit.
Mendeteksi perilaku mencurigakan atau perilaku curang sebelum mempengaruhi bisnis organisasi anda.
Big data, dan cara organisasi mengelola dan memperoleh wawasan darinya mengubah cara dunia menggunakan informasi bisnis. Mari kita lebih lanjut mempelajari tentang dampak big data.
Pengaruh data dalam kehidupan sehari-hari ini sudah pernah dibahas dalam sebuah Ted Talk oleh Charlie Stryker. Tonton videonya di bawah ini:
Kami akan memberikan contoh beberapa hal yang dianggap sebagai big data, diantaranya adalah:
1. Penggunaan internet
Setiap harinya kita semua terhubung dengan internet. Anda juga pasti sering menggunakan search engine seperti Google untuk mencari informasi atau berita bukan? Data-data hasil pencarian anda juga merupakan data yang disimpan oleh Google dan search engine lainnya.
2. Penggunaan smartphone
Di era digital sekarang hampir semua orang memiliki smartphone atau tablet. Sebenarnya smartphone kami itu memiliki jumlah data yang sangat besar. Smartphone menyimpan record telefon dan sms anda. Tak hanya itu, aplikasi-aplikasi yang ada di smartphone anda tentunya juga mengumpulkan banyak data untuk keperluan bisnis mereka. Aplikasi GPS seperti waze dan Google Maps pastinya juga mengumpulkan data-data yang yang terhubung dengan koordinat lokasi kamu.
3. Media Sosial
Media sosial pastinya sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Update story dan status yang anda upload ke sosial media adalah bagian dari data. Berdasarkan fakta yang kami peroleh bahwa setiap harinya ada lebih dari 400 juta tweets yang masuk ke twitter dan 72 jam video YouTube diupload dalam setiap menitnya.
Fungsi Big Data untuk Perkembangan Bisnis
Ada beberapa manfaat big data dalam dunia bisnis, diantaranya adalah:
Customer Relationship Management (CRM)
Anda mungkin sudah melakukan beberapa upaya CRM untuk menjaga hubungan dengan customer bisnis anda. Ada beberapa tools CRM diluar sana seperti Zoho atau Bitrix24 yang bisa membantu anda dan perusahaan mengelola kegiatan CRM. tools ini membantu anda mempermudah dan lebih efisien dalam mengumpulkan dan menggunakan data.
Mayoritas layanan CRM biasanya bersifat online dan membantu anda dalam melacak penjualan, leads, dan conversion rate. Tak hanya itu, anda juga bisa melacak komplain dari customer, riwayat pembelian customer, jenis-jenis customer, dan informasi yang lebih spesifik tentang customer.
Meningkatkan efisiensi operasional
Perlu diketahui bahwa saat ini, data digunakan di berbagai elemen bisnis. Di call center, sistem CRM yang dilengkapi dengan analytics dapat meninjau beberapa sumber data secara langsung untuk memberikan saran penawaran yang dapat diberikan kepada pelanggan.
Di dunia kesehatan, analitik yang diintegrasikan ke dalam aplikasi pemeliharaan kesehatan dapat meningkatkan hasil dengan menghadirkan saran yang diinformasikan kepada dokter untuk langkah selanjutnya yang perlu dipertimbangkan dalam merawat pasien.
Perusahaan asuransi, yang sejak dulu sudah mengumpulkan data customernya daka mendapatkan manfaat yang signifikan dari pengenalan big data. Analisa khusus industri bisa membantu perusahaan asuransi mempercepat proses klaim serta mengurangi biaya dan dapat menemukan potensi penipuan dengan menggunakan solusi yang didukung analitik yang bisa menentukan apakah klaim bisa diproses secara otomatis atau harus ditindaklanjuti untuk ditinjau oleh expert dulu.
Meningkatkan UX Untuk Pengguna Mobile
Penggunaan smartphone tentunya membuat semuanya menjadi lebih mudah dan cepat. Dengan kemampuan pengambilan keputusan dan kecerdasan langsung di smartphone anda, berkat ini anda bisa menerapkan proses bisnis baru yang akan mengubah cara bisnis anda sebelumnya. Karena sekarang dunia berubah dengan begitu cepat, begitu juga informasi merupakan sebuah hal yang sangat cepat berubah. Smartphone memungkinkan dalam pengumpulan data secara real time dan memberikan insights.
Sebagai contoh, perusahaan pengiriman atau expedisi dengan truk di lapangan dapat meningkatkan operasionalnya dengan menggunakan tools yang dapat mengantisipasi kondisi lalu lintas di sepanjang jalan rute tertentu dan waktu tertentu atau membuat rute tertentu bilamana ada informasi kemacetan atau kecelakaan yang baru saja terjadi bahkan informasi yang dimasukan oleh pengemudi.
Mendorong inovasi
Big data bisa membantu anda dalam berinovasi dengan mempelajari hubungan antara manusia, lembaga, entitas, dan proses, selanjutnya menentukan cara baru untuk menggunakan pengetahuan baru tersebut. Anda bisa menggunakan data insight untuk meningkatkan keputusan dalam pertimbangan dan perencanaan.
Memperhatikan tren dan apa yang sedang diinginkan oleh pelanggan pada produk dan layanan baru. Perusahaan besar menggunakan data untuk mengantisipasi keinginan pelanggannya. Para perusahaan tersebut menggunakan data dengan melihat bagaimana pelanggan mereka menggunakan produk mereka.
Berdasarkan dari analisa data tersebut, perusahaan akan mengembangkan inovasi baru untuk produk dan layanan. Selain itu beberapa perusahaan lain juga menggunakan data dan analytics dari berbagai channel seperti focus groups dan social media.
Dengan menggunakan data, anda juga bisa menentukan harga untuk sebuah produk dan layanan.
Sebagai contoh, salah satu perusahaan yang benar-benar menggunakan data untuk memperbesar perusahaannya adalah JD.com yang bila di indonesia lebih terkenal dengan JD.id. Richard Liu sebagai CEO JD.id mengatakan dia memiliki visi bahwa suatu hari perusahaannya tidak akan memerlukan tenaga manusia.
Untuk membangun perusahaan agar lebih unggul dibandingkan dengan kompetitor, JD.id berencana akan menggunakan big data, artificial intelligence (AI), Internet of Things, dan robot.
Perusahaan JD.id telah bekerjasama dengan perusahaan AI di China dalam melakukan retail research. Proses ini dilakukan untuk mempelajari pola belanja pelanggan mereka baik yang online maupun offline. Perusahaan JD.id juga mempunyai rencana untuk menggunakan blockchain dalam proses pembayarannya
Masih banyak lagi rencana JD.id untuk menggabungkan semua teknologi terbaru ini demi kepuasan pelanggan mereka, bahkan JD.id sudah membuka gerai tanpa kasir pertama di indonesia yang berlokasi di PIK avenue.
Anda perlu scan QR Code di aplikasi JD.id saat hendak belanja. Lalu anda bisa memilih barang yang ingin dibeli. Semua produk di toko sudah dilengkapi dengan Radio Frequency Identification (RFID) yang akan memberitahu mereka bahwa barang apa saja yang sudah anda ambil dan bawa. Untuk proses pembayarannya perlu dilakukan scan wajah anda di mesin Facial Recognition mereka.
Canggihnya lagi di JD.id, hasil belanja anda akan di charge ke kartu kredit yang terhubung dengan aplikasi JD.id.
Tantangan Dalam Menggunakan Big Data
Meskipun big data memberi banyak kemudahan dalam kehidupan dan bisnis, bukan berarti tidak ada tantangan dalam penggunaanya. Salah satu kesalahan yang sering terjadi adalah perusahaan atau organisasi hanya menggunakan data tanpa melibatkan manusia. Padahal diperlukan campur tangan manusia dalam mempelajari data tersebut untuk bisa digunakan dengan baik dan benar.
Anda bisa mengetahui lebih banyak tentang tantangan dalam menggunakan big data di video di bawah ini:
Yang paling perlu diingat, big data adalah informasi yang terkumpul dalam jumlah besar. Volume data terus meningkat setiap tahunnya, meskipun sudah ada tools yang bisa membantu untuk menyimpan data-data ini. Kenyataannya masih banyak organisasi dan perusahaan yang kesulitan menampung data-datanya.
Beberapa tahun terakhir ini, bekerja di industri data memang memiliki prospek yang sangat menarik. Jika anda tertarik berkarir di bidang tersebut, NoSQL adalah salah satu skill yang harus anda kuasai terlebih dahulu.
Selain SQL, terdapat beberapa istilah lain diantaranya NoSQL yang juga tidak kalah pentingnya untuk dipahami bagi anda yang berkecimpung di bidang data.
Berdasarkan informasi dari geeksforgeeks No AQL sudah ada sejak akhir 1960-an. Namun baru mendapatkan perhatian dunia pada awal tahun 2000-an, karena di tahun itu kebutuhan data dalam jumlah yang besar sedang meningkat.
Dibawah ini akan kami jelaskan apa sebenarnya NoSQL dan apa saja kelebihan dan kekurangannya NoSQL bila dibandingkan dengan SQL.
#baca juga : Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Penting …
Apa Itu NoSQL?
NoSQL adalah singkatan dari Not Only SQL atau Not SQL. hal ini sesungguhnya bukanlah sebuah bahasa layaknya SQL, karena NoSQL adalah sebuah sistem manajemen data non-rasional yang tidak membutuhkan skema tetap. Dengan menggunakan NoSQL maka akan menghindari gabungan data sehingga lebih mudah dalam proses implementasi.
Database NoSQL dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema fleksibel untuk membuat aplikasi modern. Kemudahan pengembangan, fungsional, dan kinerja dalam berbagai skala, ini lah yang membuat database NoSQL dikenal secara luas.
Dan Tujuan utama dari penggunaan database NoSQL adalah untuk penyimpanan data yang terdistribusi dengan kebutuhan penyimpanan data yang besar.Ini menjawab sebagai solusi untuk perusahaan yang memerlukan data dengan volume yang besar, penggunaan NoSQL untuk mengumpulkan datanya.
Secara umum NoSQL digunakan untuk kebutuhan big data dan aplikasi web yang real-time. Google dan Social Media seperti Facebook, Twitter, dan Instagram pasti akan mengumpulkan data usernya dalam jumlah yang sangat besar setiap harinya.
Jenis Database NoSQL
Terdapat 5 jenis database NoSQL, berikut ini penjelasan lengkapnya.
1. Key-value database
Database ini dapat di partisi dan memungkinkan pengembangan horizontal pada skala yang tidak dapat dicapai oleh jenis database lain. Ini lebih sederhana karena setiap item berisi key dan value sebagai tempat akses data. Biasanya sebuah value diambil hanya dengan mereferensikan key-nya. Jika seperti ini, untuk mempelajari cara membuat query untuk key-value database pastinya akan lebih sederhana. Key-value database ini lebih sesuai untuk penyimpanan data dalam jumlah besar yang tidak perlu query rumit untuk pengambilannya. Metode ini cukup baik khusus penggunaan seperti gaming, teknologi iklan, dan IoT.
2. Document Database
Di Dalam kode aplikasi, data sering diwakilkan sebagai sebuah objek atau dokumen seperti JSON karena ini merupakan model data yang efisien dan intuitif untuk developer. Database dokumen memudahkan developer dalam menyimpan dana membuat query data dalam database dengan menggunakan format model dokumen yang sama dengan yang mereka gunakan dalam kode aplikasi. Lebih fleksibel dan efisien, program akan lebih mudah dikembangkan karena document database akan menyesuaikan penyimpanan data berdasarkan kebutuhan aplikasi.
3. Graph Database
Graph Database adalah sebuah model penyimpanan data yang menggunakan prinsip Teori Graph, yang dimana entri data dilambangkan sebagai Node dan Edge yang menjadi penghubung setiap Node. Node biasanya menyimpan data informasi, tempat, dan benda-benda. Sedangkan Edge menyimpan informasi tentang hubungan antar Node. Graph database bertujuan supaya proses membuat dan menjalankan aplikasi yang berjalan dengan dataset yang selalu terhubung menjadi lebih mudah. Kasus umum penggunaan jenis database yang satu ini diantaranya untuk social network, deteksi penipuan, logistik, dan rekomendasi. Karena graph database lebih unggul dalam penggunaan untuk mencari tahu hubungan atau pola.
4. In Memory
Kasus penggunaan seperti leaderboard, penyimpanan sesi, dana analytics real-time yang memerlukan waktu respons milidetik dan dapat setiap saat memiliki puncak lalu lintas yang besar, seperti yang dimiliki aplikasi gaming dan teknologi iklan. In Memory bertujuan khusus untuk memberikan performa dan daya tahan yang sangat cepat sehingga anda bisa menggunakannya sebagai basis data primer untuk aplikasi layanan micro yang modern.
5. Search
Beberapa output aplikasi dicatat untuk membantu pengembangan dalam memecahkan masalah. Jenis database ini dibuat khusus untuk memberi visualisasi hampir secara real-time dan analisis data, membuat indeks, mengumpulkan, dan mencari log matrik yang semistruktur.
Kelebihan Dan Kekurangan Database NoSQL
pinterest.com
Hampir semua hal di dunia ini memiliki kekurangan dan kelebihan, begitu juga jenis database NoSQL, berikut kekurangan dan kelebihannya.
Kelebihan
Performa
Database NoSQL dianggap memiliki performa yang lebih unggul jika dibandingkan dengan database SQL, hal ini dikarenakan informasi yang ada di database NoSQL terdapat di dalam satu database saja.
Sedangkan di dalam database SQL pengguna harus meng query data di beberapa tabel terlebih dahulu. Berbeda dengan database NoSQL, semua data berada di dalam satu tabel sehingga mengambil dara bisa dilakukan dengan lebih cepat. Bahkan beberapa bentuk database NoSQL dapat melakukannya hingga sepuluh query per detik.
Skalabilitas
Selanjutnya kelebihan dari database NoSQL adalah dari skalabilitasnya. Database ini menggunakan pembandingan horizontal dengan membagi data dan menempatkannya di beberapa mesin. Dipadankan dengan pembandingan vertikal yang berarti menambahkan lebih banyak sumber daya ke mesin. Sehingga bisa disebut lebih mahal dan membutuhkan banyak sumberdaya.
Selain itu untuk penskalaan vertikal juga tidak mudah diterapkan seperti penskalaan horizontal. Maka dari itu bisa disimpulkan bahwa penggunaan NoSQL bisa menjadi lebih mudah dan murah dibandingkan dengan SQL.
Fleksibilitas
NoSQL lebih fleksibel sehingga jauh lebih mudah untuk menguji ide dan melakukan pembaruan, dikutip dari Altexsoft.
Hal tersebut adalah hal penting dalam aplikasi modern dimana sering terjadi perubahan struktur data yang diharuskan cepat dan mudah.
Kekurangan
Membutuhkan banyak database
Penggunaan NoSQL sangat terspesialisasi, dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema yang fleksibel. Hal ini berbeda dengan SQL database yang sejatinya lebih umum dan bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Maka untuk NoSQL diperlukan beberapa jenis database dan model data untuk penggunaanya. Dan bahkan mungkin beberapa bentuk SQL masih diperlukan untuk membantu mempersingkat prosesnya.
Ukuran database menjadi sangat besar
NoSQL tidak dirancang untuk menghapus atau membuang duplikasi data sehingga ukuran database bisa menjadi sangat besar karena duplikasi data dari proses yang terjadi. Hal ini menyebabkan kebutuhan tempat penyimpanan data menjadi lebih banyak yang harus dipersiapkan jika menggunakan NoSQL.
Pengelolaan data tidak mudah
Proses mengelola data dalam jumlah yang sangat besar bukanlah sebuah hal yang mudah. Itulah sebabnya pengelolaan data di NoSQL menjadi lebih kompleks. Meskipun penggunaan database ini bertujuan untuk mengelola database dalam jumlah besar menjadi lebih sederhana, akan tetapi hal tersebut bukanlah sebuah proses yang mudah.
Karena itu, dalam mengelola database NoSQL ini dibutuhkan lebih banyak usaha ekstra karena memang cukup sulit.
Baca Juga….
Demikian beberapa penjelasan mengenai NoSQL mulai dari penjelasan, jenis jenis database yang ada ni NoSQL, hingga kelebihan dan kekurangan dalam penggunaannya.
MIgrasi Data diperlukan oleh sebuah perusahaan dalam proses pembaharuan teknologi bisnis untuk mengikuti perkembangan teknologi saat ini.
Menyimpan data itu merupakan hal yang sudah lumrah dalam sebuah industri dan bisnis, namun bagaimana jika sebuah perusahaan ingin memindahkan data-data tersebut?
Pengertian migrasi data
Migrasi data adalah suatu proses memindahkan data dalam jumlah besar dari satu lokasi penyimpanan ke lokasi penyimpanan lain. Sebagai contoh anda memindahkan file PC anda ke hard drive eksternal karena beberapa alasan, hal tersebut adalah bentuk dari migrasi data yang paling sederhana. Namun pada umumnya migrasi data terjadi dalam skala data yang jauh lebih besar.
Kebutuhan migrasi data untuk bisnis
Pasti anda bertanya-tanya, misal saja, seberapa penting memindahkan data? Baik, kita akan membahasnya disini.
Dalam sebuah perusahaan sudah sepatutnya ada pembaharuan teknologi bisnis, entah itu untuk efisiensi atau untuk keamanan. Nah, untuk hal ini dibutuhkan proses migrasi data. Dikutip dari moore’s law bahwa setiap jangka waktu dua tahun kecepatan dan kemampuan teknologi berkembang secara signifikan, ini artinya pelaku bisnis harus terus mengikuti perkembangan dengan menjadi yang terdepan.
Dalam bisnis modern, memperbarui teknologi bisnis dan meninggalkan sistem yang lama adalah bagian yang tidak bisa dihindari. Ini artinya pelaku bisnis harus mengambil semua data dari satu sistem dan memindahkannya ke sistem yang lain, proses inilah yang dinamakan migrasi data.
Jenis-jenis migrasi data
Migrasi penyimpanan
Yang dimaksud dengan jenis migrasi penyimpanan ini adalah proses memindahkan data dari format penyimpanan ke format lainnya, sebagai contoh mendigitisasi dokumen kantor atau catatan kertas untuk dokumen digital atau penyimpanan online (cloud storage)
Migrasi aplikasi
Migrasi aplikasi adalah ketika pelaku bisnis ingin mengganti aplikasi bisnis mereka dengan aplikasi yang baru. Misalkan saja sebuah perusahaan ingin beralih dari aplikasi bisnis yang lama ke Xero untuk keuangan.
Migrasi basis data
Ini dilakukan ketika sebuah perusahaan memindahkan seluruh databasenya ke lokasi baru, contohnya misal database anda yang ada di PC lokal dipindahkan ke penyimpanan yang sepenuhnya berbasis awan atau cloud storage.
Perencanaan Migrasi Data
Perencanaan eksekusi adalah hal yang sangat penting sebelum melakukan migrasi data. Jika tidak melakukan perencanaan sebelumnya akan ada resiko yang harus anda terima. Resiko kehilangan data, atau resiko terkecilnya adalah aktivitas anda akan terhenti, ini merupakan hal yang sangat dihindari dalam dunia bisnis.
Ada langkah-langkah penting yang harus anda lakukan sebelum melakukannya.
Pahami mutu data
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memahami mutu data dengan melihat status data anda saat ini. Kesensitifan data, format data, apakah migrasi data akan mempengaruhi format data. Langkah ini bertujuan untuk mengenali potensi masalah sebelum terjadi, dengan begitu anda bisa mengadaptasikan rencana migrasi untuk mencegah resiko yang berbahaya seperti kehilangan data.
Backup data
Migrasi data adalah langkah yang sangat penting, jika terjadi masalah yang tidak bisa dihindari anda dan tim masih bisa memastikan data bisnis perusahaan masih aman dan bisa membantu proses recovery data.
Maka, backup data harus dipersiapkan, dan jika belum maka perusahaan harus membuatnya. Misalnya setiap tim melakukan file transfer ke cloud storage.
Sesuaikan waktu operasional tim
Proses migrasi data adalah pekerjaan yang besar, bukan semata anda mengerjakan proses ini di pagi hari dan menyelesaikannya saat makan siang.
Perlu diingat, proses migrasi data adalah memindahkan seluruh data bisnis yang ada di perusahaan, yang artinya setiap tim yang menggunakan data bisnis tersebut akan terkena dampaknya ketika proses ini berjalan.
Maka menyesuaikan waktu harus dikoordinasikan dengan seluruh tim yang yang berkepentingan dengan data bisnis. Misal anda dan tim menentukan weekend sebagai waktu untuk melakukan proses migrasi data.
Penting! Jangan melakukan proses migrasi data sebelum anda menemukan waktu yang sesuai dan atau berdampak buruk kepada tim yang terkait.
Kami mempunyai beberapa tips bagi anda yang sudah siap untuk melakukan migrasi data bisnis untuk perusahaan.
Credential Akses
Beberapa pelaku proses migrasi data sering melewatkan hal ini, seharusnya bagian paling pertama dari migrasi data adalah menentukan pihak siapa saja yang terlibat dan tidak terlibat untuk memberikan akses melakukan rangkaian proses ini.
Langkah ini untuk mencegah orang sembarangan secara tidak sengaja melakukan kesalahan di tengah-tengah proses migrasi data. Dan anda harus pastikan setiap tim mengetahui perannya masing-masing dengan tools yang mereka perlukan.
Monitoring
Migrasi data, jika proses ini dilakukan dengan baik dan benar maka seharusnya proses ini akan berjalan dengan lancar, namun anda jangan berasumsi seperti itu.
Harus ada tim yang melakukan monitoring atau mengawasi, dan bisa mengatasi setiap masalah yang terjadi selama proses migrasi data berlangsung. Seperti memberikan informasi apakah proses migrasi data berdampak pada tugas sehari-hari.
Pemeliharaan dan Simpan Backup
Dari serangkaian langkah dalam proses ini sebagian masalah mungkin saja tidak langsung diketahui, maka itu sebabnya anda harus memiliki file backup. Dan jika anda dan tim sudah yakin bahwa proses migrasi data sudah benar-benar sukses, dan semua masalah sudah teratasi. Update file backup anda mengikuti format file yang ada saat ini, hal ini dilakukan untuk kesiapan proses migrasi berikutnya.
Bagi kamu yang tengah menggeluti dunia big data analytics, pasti akan bertemu dengan istilah ETL. Namun, apakah kamu sudah memahaminya? Selain itu, apa fungsinya? Dan bagaimana prosesnya?
Berikut adalah informasi yang sudah kami rangkum tentang ETL dan kaitannya dengan Big Data.
Apa itu ETL?
ETL adalah sebuah singkatan dari extract, transform, dan load. Dari penjelasan IBM, ETL merupakan proses integrasi data yang menggabungkan berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan yang konsisten (extract, transform) dan dimuat (load) ke dalam gudang data yang disebut data warehouse (DWH), atau dimuat untuk proses lainnya.
Bisa dikatakan sistem ETL adalah dasar dari pengolahan data, khususnya big data.
Ada beberapa Tools yang bisa kamu gunakan. Misalnya, Oracle, MarkLogic, Amazon Redshift, dan yg lainnya.
Menurut beberapa sumber, ETL mulai diperkenalkan pada tahun 1970-an untuk kebutuhan integrasi proses pemuatan data ke dalam superkomputer untuk dianalisis lebih lanjut. Di Masa akhir 1980 hingga pertengahan tahun 2000, langkah ini menjadi proses utama untuk membuat gudang data (data warehouse) yang mendukung aplikasi business intelligence (BI).
Saat ini, ETL lebih direkomendasikan untuk menyimpan data yang lebih kecil dan tidak memerlukan update terlalu sering.
Untuk kebutuhan mengolah data real-time dan selalu berubah, kamu bisa menggunakan data integrasi lain seperti CDC, ELT, dan virtualisasi data.
Mengapa ETL itu penting?
freepik.com
Kini kamu telah memahami apa ETL. lantas, apa yang membuat proses ini begitu penting?
Dikutip dari Xplenty bahwa proses ini sangat berkaitan dengan penerapan data scientist dalam bisnis.
Seperti yang sudah kita ketahui, di masa kini big data adalah bagian yang penting untuk perusahaan. Berbagai pihak sangat membutuhkannya. Dari team sales untuk data pelanggan potensial, tim marketing untuk mengetahui konversi rate dari campaign yang sudah dilakukannya.
ETL adalah salah satu proses yang bisa membantu mereka untuk menemukan jawabannya. Dengan proses ini, berbagai informasi bisa diambil dan dimanfaatkan.
Maka keputusan bisnis bisa diambil dengan tepat dan tidak ada lagi pihak atau departemen perusahaan yang asal tebak dalam mengambil keputusan. Terlebih lagi ETL memungkinkan perusahaan melakukan data governance, proses pengumpulan data informasi menjadi satu.
Proses ETL
ETL Proses
Setelah kamu memahami pengertian dan kegunaan dari ETL, selanjutnya, bagaimana teknis dari proses ini?
Berikut penjelasan cara kerjanya, dirangkum dari Geeks for Geeks :
Extraction
Untuk langkah pertama dari adalah extraction. Padal langkah ini, proses exstraction dilakukan karena kamu mengambil data dari berbagai sumber dan berbagai format seperti SQL, NoSQL, XML, dan flat files. Dan selanjutnya data disimpan di staging area
Penyimpanan data di staging area ini setelah proses extraction. Mengapa tidak langsung saja data di proses ke data warehouse? Karena proses extraction data dari berbagai format yang berbeda-beda bisa saja ada kemungkinan data corrupt. Maka dari itu jika memuat data langsung ke data warehouse akan beresiko merusak data dan mengembalikannya akan jauh lebih sulit. Maka dari itu, ini adalah adalah salah satu langkah penting dalam proses ETL.
Transformation
Selanjutnya, langkah kedua adalah transformation. Dalam langkah ini, data dari berbagai format akan diolah sehingga menjadi satu format yang sama.
Terdapat beberapa hal dalam langkah transformation data :
Filtering – hanya memuat atribut tertentu ke dalam data warehouse.
Cleaning – menyesuaikan atau mengisi format NULL dengan nilai default, misalnya “Amerika Serikat” menjadi “AS” atau sebaliknya.
Joining – menggabungkan beberapa atribut data yang sama menjadi satu.
Splitting – memecah atribut data yang berbeda menjadi beberapa atribut data.
Sorting – mengurutkan data berdasarkan beberapa atribut, umunya key- attribute.
Loading
Dan langkah terakhir adalah loading. Pada langkah ini data yang diubah akhirnya dimuat ke data warehouse. Kadang kadang, proses ini terjadi dengan sangat cepat. Tiap kali data selesai dolah, data langsung menjalani proses loading.
Meski demikian, kamu bisa mengatur proses ini menjadi beberapa saat sekali. Yang artinya, tingkat keseringannya bisa kamu atur.
ETL Pipeline
Perlu kamu ketahui, satu data mentah tak hanya menjadi satu data matang saja. Kamu bisa “mengambil” data itu di tengah proses, kemudian mengolahnya menjadi data lain. Proses ini yang dinamakan ETL pipeline.
Sebagai contoh misalnya kamu sudah mengambil dan mengolah data A. Awalnya kamu berencana data A akan diubah menjadi data B.
Akan tetapi, data A yang masih dalam tahap setengah jadi, bisa kamu copy data tersebut dan mengolahnya menjadi data baru. Misalnya data A setengah jadi tadi diolah menjadi data C.
Jadi sekarang kamu sudah paham kan. demikian penjelasan dari kami.
Masih banyak istilah dari big data analytics, ETL adalah salah satunya. Masih banyak lagi proses dan metode yang perlu kamu ketahui.
Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Pentingnya
freepik.com
Data warehouse, pada dasarnya adalah suatu tempat penyimpanan data yang sumbernya dari berbagai tempat berbeda supaya nantinya bisa digunakan untuk pelaporan dan analisis bisnis.
Berdasarkan data yang disimpan tersebut, perusahaan bisa membuat keputusan penting untuk bisnis saat ini dan masa depan.
Meskipun berada di dalam satu sistem, data warehouse ini di support oleh berbagai komponen supaya data bisa digunakan dengan tepat. Salah satu contoh data warehouse adalah Amazon Redshift.
Untuk kamu yang masih penasaran tentang pengertian data warehouse, artikel ini akan menjelaskan lengkap tentang pengertian data warehouse.
Pengertian Data Warehouse
Data warehouse atau gudang data sendiri pertama kali ditemukan dan digunakan pada tahun 1980-an yang mana pada saat itu juga banyak bisnis besar yang menerapkan DSS (Decision Support System). Hingga saat ini, banyak perusahaan yang menerapkan strategi tersebut untuk membantu dalam meningkatkan kualitas dan produktivitas kerja.
Data warehouse adalah suatu tempat penyimpanan data yang berasal dari berbagai sumber atau resource. Data warehouse dengan karakteristiknya yang terintegrasi, berorientasi lebih pada subjek, memiliki dimensi waktu dan lebih konsisten.
Data warehouse mampu membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan berdasarkan data-data yang tersimpan.
Data warehouse mampu mengintegrasikan berbagai tipe data yang bersumber dari berbagai sistem atau aplikasi yang berbeda. Ini memberikan kemudahan untuk perusahaan dalam mengakses datanya, karena berada di dalam satu pintu.
Fungsi Data Warehouse
1. Laporan Perusahaan
Data warehouse mampu mempermudah pekerjaan pihak yang bertanggung jawab pada data perusahaan dalam upaya membuat laporan. Sebelum melakukan proses analisis, data yang tersimpan harus dipastikan secara tepat dan tidak rusak untuk mempermudah proses dan membuat keputusan yang tepat untuk bisnis masa depan.
2. Online Analytical Processing (OLAP)
Data warehouse mampu membantu proses analisis data menjadi lebih mudah karena semua informasi data sudah tersimpan dengan baik dan mudah diakses.
OLAP adalah konsep data multidimensi yang mana mampu mempermudah proses analisis data yang sangat detail tanpa menggunakan SQL, konsep ini bisa dilakukan oleh semua pengguna data tersebut.
Dalam konsep multidimensi, OLAP bisa menyajikan data dengan menggunakan fungsi yang berbeda meski data tersebut berasal dari fakta yang sama.
Fitur lain yang terdapat di dalam OLAP adalah roll-up yang mana kamu tidak bisa melihat informasi data secara detail, dan fitur roll-down kamu bisa melihat semua informasi data dengan detail.
3. Data Mining
Pada umumnya data mining dikenal sebagai proses menggali informasi dan pengetahuan dari data yang di dalam data warehouse. Proses ini menggunakan teknologi AI, ilmu statistika, dan juga matematika.
Data mining mampu menganalisa data target dengan cara mengelompokan model dan disklasifikasi data yang sesuai dengan karakteristik yang diperlukan pengguna data.
4. Pendukung pengambilan keputusan
Data yang sudah tersimpan di dalam Data warehouse bisa digunakan sebagai informasi dasar dalam membuat keputusan tanpa harus melakukan proses eksplorasi data keseluruhan.
Manajemen perusahaan akan menggunakan laporan yang berdasarkan ringkasan data yang ada di dalam Data warehouse untuk membuat keputusan jangka panjang yang diharapkan mampu memberikan dampak baik untuk perkembangan bisnis perusahaan.
Karakteristik Data Warehouse
Seperti yang sudah dijelaskan diatas, ada empat karakteristik atau ciri khas yang melekat dalam data warehouse. berorientasi pada subjek, terintegrasi, memiliki dimensi waktu dan dikoleksi secara tetap. Dibawah ini penjelasan lengkapnya
1. Berorientasi pada subjek
Data warehouse akan sangat diperlukan untuk banyak subyek seperti data penjualan, pelanggan, dan produksi. Tidak hanya berfokus pada kegiatan operasi dan transaksi yang berlangsung setiap hari saja, namun juga fokus kepada data dan analisa supaya bisa menentukan keputusan yang penting untuk perkembangan bisnis.
Data data yang tidak sesuai untuk pembuatan keputusan akan diabaikan. Jadi data sudah tersaji secara lebih sederhana dan juga ringkas. Jadi ini lebih mempermudah proses pengambilan keputusan ataupun perusahaan yang lebih baik.
2. Terintegrasi
Perusahaan harus memastikan datanya terintegrasi dengan baik. Dari data source yang berbeda, seperti flat files, relational database, dan online transactional, semua jenis data ini akan diintegrasikan ke dalam satu sistem penyimpanan, ini akan lebih efisien dan menghemat waktu.
3. Non-Volatile (Koleksi Tetap)
Secara fisik, data warehouse adalah sebuah sistem yang memisahkan data dari aplikasi dalam kegiatan operasi. Proses pemisahan ini hanya membutuhkan access of data dan juga initial loading.
4. Memiliki Dimensi Waktu
Semua data yang ada di dalam warehouse memiliki dimensi waktu secara eksplisit maupun implisit. Jadi semua data memiliki informasi secara historis.
Komponen Data Warehouse
Data warehouse terdiri dari beberapa komponen, diantaranya adalah
1. warehouse
Warehouse atau gudang, ini adalah komponen utama data warehouse. Warehouse adalah tempat penyimpanan database yang akan diproses secara transaksional. Warehouse juga memiliki memori yang sudah terintegrasi pada bagian konfigurasi utama.
2. Warehouse Management
Warehouse management adalah merupakan bentuk pengoperasian data. Dengan komponen ini data akan bisa digabungkan dengan berbagai sumber dan dibuat pengarsipannya secara baik.
Data query yang ada di dalam warehouse management juga bisa dikelola sesuai dengan permintaan pengguna hingga eksekusi data dilakukan.
3. Akses Tools
Ini adalah komponen yang membantu pengguna melakukan interaksi dengan data yang ada di dalam data warehouse. Akses tools yang bisa digunakan pengguna berbentuk OLAP, query and reporting tools, data mining dan application development tools.
4. Metadata
Komponen ini bertugas sebagai katalog yang mampu menyimpan data secara lebih logis, terstruktur, berdasarkan indeks, dan berbagai hal lainnya. Tujuan adanya metadata adalah demi meringkas informasi yang berhubungan dengan data yang ada di dalam data warehouse berdasarkan struktur dan juga lokasi.
Metadata bisa juga diartikan sebagai suatu potongan informasi yang tersimpan di satu repository atau lebih.
5. Tools ETL
ETLtools membantu proses pemindahan dan juga loading ke dalam satu database dan juga menyimpan data.
Dengan ETL tools data dapat diurutkan dengan baik, diformat, digabungkan, dan di filter berdasarkan kebutuhan pengguna.
Jadi dalam menggunakan data warehouse, pastikan kamu telah menyusun dan mengelola database dengan baik serta membangun kebutuhan sistem perusahaan yang optimal.
Gunakan metode yang sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan. Kemudian, manfaatkan tools yang bisa mendukung proses manajemen data kamu dengan lebih baik dan optimal.
