Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Pentingnya
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
ETL tools 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.
Baca juga: Apa Itu Big Data | Pengertian, Fungsi, Manfaat, dan Tools
Kesimpulan
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.
Sumber: