Apa itu Data Warehouse: Gambaran Umum, Konsep, dan Cara Kerjanya
Admin
Di Googling - Dalam lingkungan perusahaan yang berkembang dengan cepat saat ini, organisasi beralih ke teknologi cloud-based untuk pengumpulan, pelaporan, dan analisis data yang nyaman. Di sinilah Data Warehousing hadir sebagai komponen inti dari intelijen bisnis yang memungkinkan bisnis untuk meningkatkan kinerjanya. Penting untuk memahami apa itu Data Warehousing dan mengapa sangat berkembang di pasar global.
Pada artikel ini, kami akan ulas tentang Data Warehouse – membahas konsep penting seperti arsitektur data warehouse, karakteristik data warehouse, apa itu manajemen data, manfaat data warehouse, dan aplikasi data warehouse.
Apa itu Data Warehouse
Data warehous berfungsi sebagai pusat penyimpanan untuk menyimpan dan menganalisis informasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. Data warehouse organisasi menerima data dari berbagai sumber, biasanya secara teratur, termasuk sistem transaksional, database relasional, dan sumber lainnya.
Data warehouse adalah sistem penyimpanan terpusat yang memungkinkan penyimpanan, analisis, dan interpretasi data untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik. Sistem transaksional, basis data relasional, dan sumber lain menyediakan data ke data warehouse secara teratur.
Data warehous adalah jenis sistem manajemen data yang memfasilitasi dan mendukung aktivitas intelijen bisnis (BI) , khususnya analisis. Data warehouse terutama dirancang untuk memfasilitasi pencarian dan analisis dan biasanya berisi data historis dalam jumlah besar.
Data warehouse dapat didefinisikan sebagai kumpulan data dan informasi organisasi yang diambil dari sumber operasional dan sumber data eksternal. Data diambil secara berkala dari berbagai aplikasi internal seperti penjualan, pemasaran, dan keuangan; aplikasi antarmuka pelanggan; serta sistem mitra eksternal. Data ini kemudian tersedia bagi para pembuat keputusan untuk diakses dan dianalisis.
Jadi apa itu Data Warehouse? Sebagai permulaan, ini adalah tempat penyimpanan lengkap informasi terkini dan historis yang dirancang untuk meningkatkan kinerja organisasi.
Karakteristik Utama Data Warehouse
Karakteristik utama dari data warehouse adalah sebagai berikut:
1. Subject-Oriented
Data warehouse berorientasi pada subjek karena menyediakan informasi berdasarkan topik dari pada keseluruhan proses bisnis. Subjek tersebut dapat berupa penjualan, promosi, inventaris, dll. Misalnya, jika anda ingin menganalisis data penjualan perusahaan anda, anda perlu membangun data warehouse yang berkonsentrasi pada penjualan. Warehouse seperti itu akan memberikan informasi berharga seperti 'siapa pelanggan terbaik anda tahun lalu?' atau 'siapa yang mungkin menjadi pelanggan terbaik anda di tahun mendatang?'
2. Integrated
Data warehouse dikembangkan dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam format yang konsisten. Data harus disimpan di warehouse dengan cara yang konsisten dan dapat diterima secara universal dalam hal penamaan, format, dan pengkodean. Ini memfasilitasi analisis data yang efektif .
3. Non-Volatile
Data sekali dimasukkan ke data warehouse harus tetap tidak berubah. Semua data bersifat hanya-baca. Data sebelumnya tidak terhapus saat data saat ini dimasukkan. Ini membantu anda menganalisis apa yang telah terjadi dan kapan.
4. Time-Variant
Data yang disimpan dalam data warehouse didokumentasikan dengan elemen waktu, baik secara eksplisit maupun implisit. Contoh varian waktu di Data Warehouse ditampilkan di Primary Key, yang harus memiliki elemen waktu seperti hari, minggu, atau bulan.
Database vs. Data warehouse
Meskipun data warehouse dan database tradisional memiliki beberapa kesamaan, mereka tidak harus memiliki ide yang sama. Perbedaan utamanya adalah bahwa dalam database, data dikumpulkan untuk berbagai keperluan transaksional. Namun, di data warehouse, data dikumpulkan dalam skala luas untuk melakukan analitik. Database menyediakan data waktu nyata, sementara warehouse menyimpan data untuk diakses untuk kueri analitik besar.
data warehouse adalah contoh sistem OLAP atau sistem penjawab kueri basis data online. OLTP adalah sistem pengubah database online, misalnya ATM. Pelajari lebih lanjut perbedaan OLTP vs. OLAP .
Arsitektur Data Warehouse
Biasanya, arsitektur data warehouse terdiri dari struktur tiga tingkat.
A. Tingkat Bawah
Tingkat bawah atau server data warehouse, biasanya mewakili sistem basis data relasional. Alat back-end digunakan untuk membersihkan, mengubah, dan memasukkan data ke lapisan ini.
B. Tingkat Tengah
Tingkat menengah mewakili server OLAP yang dapat diimplementasikan dalam dua cara.
Model ROLAP atau Relational OLAP adalah sistem manajemen basis data relasional yang diperluas yang memetakan proses data multidimensi ke proses relasional standar.
MOLAP atau OLAP multidimensi secara langsung bekerja pada data dan operasi multidimensi.
C. Tingkat atas
Ini adalah antarmuka klien front-end yang mengeluarkan data dari data warehouse. Ini menampung berbagai alat seperti alat kueri, alat analisis, alat pelaporan, dan alat data mining.
Bagaimana Cara Kerja Data Warehouse
Data Warehousing mengintegrasikan data dan informasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber ke dalam satu database yang komprehensif. Misalnya, data warehouse mungkin menggabungkan informasi pelanggan dari sistem titik penjualan organisasi, milis, situs web, dan kartu komentarnya. Itu mungkin juga memasukkan informasi rahasia tentang karyawan, informasi gaji, dll. Bisnis menggunakan komponen data warehouse seperti itu untuk menganalisis pelanggan.
Data mining adalah salah satu fitur data warehouse yang melibatkan pencarian pola data yang bermakna dalam volume data yang sangat besar dan menyusun strategi inovatif untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan.
Jenis Data Warehouse
Ada tiga jenis utama data warehouse.
1. Enterprise Data Warehouse (EDW)
Jenis warehouse ini berfungsi sebagai database kunci atau pusat yang memfasilitasi layanan pendukung keputusan di seluruh perusahaan. Keuntungan dari jenis warehause ini adalah menyediakan akses ke informasi lintas organisasi, menawarkan pendekatan terpadu untuk representasi data, dan memungkinkan menjalankan kueri yang kompleks.
2. Operational Data Store (ODS)
Jenis gudang data ini disegarkan secara real-time. Ini sering lebih disukai untuk aktivitas rutin seperti menyimpan catatan karyawan. Diperlukan ketika sistem data warehause tidak mendukung kebutuhan pelaporan bisnis.
3. Data Mart
Data mart adalah bagian dari data warehause yang dibangun untuk mempertahankan departemen, wilayah, atau unit bisnis tertentu. Setiap departemen bisnis memiliki repositori pusat atau data mart untuk menyimpan data. Data dari data mart disimpan di ODS secara berkala. ODS kemudian mengirimkan data ke EDW, tempat data disimpan dan digunakan.
Mari kita lihat beberapa contoh bagaimana perusahaan menggunakan data warehause sebagai bagian integral dari operasi sehari-hari mereka.
Perusahaan Investasi dan Asuransi menggunakan data warehause terutama untuk menganalisis tren pelanggan dan pasar serta pola data terkait. Di sub-sektor seperti Forex dan pasar saham, data warehause memainkan peran penting karena perbedaan satu poin dapat mengakibatkan kerugian besar secara keseluruhan.
Rantai ritel menggunakan data warehause untuk pemasaran dan distribusi, sehingga mereka dapat melacak item, memeriksa kebijakan penetapan harga, dan menganalisis tren pembelian pelanggan. Mereka menggunakan model data warehause untuk kecerdasan bisnis dan kebutuhan peramalan.
Perusahaan kesehatan, di sisi lain, menggunakan konsep data warehause untuk menghasilkan laporan pengobatan, berbagi data dengan perusahaan asuransi dan unit penelitian dan medis. Sistem perawatan kesehatan sangat bergantung pada gudang data perusahaan karena mereka memerlukan informasi perawatan terbaru dan terbaru untuk menyelamatkan nyawa.
Tools Data Warehause
Ingin tahu apa itu alat data warehause? Nah, ini adalah komponen perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan beberapa operasi pada kumpulan data yang luas. Alat-alat ini membantu mengumpulkan, membaca, menulis, dan mentransfer data dari berbagai sumber. Apa yang didukung gudang data? Mereka dirancang untuk mendukung operasi seperti penyortiran data, pemfilteran, penggabungan, dll.
Aplikasi data warehause dapat dikategorikan sebagai:
- Query dan reporting tools
- Application Development tools
- Data mining tools
- OLAP tools
Beberapa alat data warehause yang populer adalah Xplenty, Amazon Redshift, Teradata, Oracle 12c, Informatica, IBM Infosphere, Cloudera, dan Panoply.
Manfaat Data Warehause
Ingin tahu mengapa bisnis membutuhkan data warehauses? Nah, ada beberapa manfaat data warehause bagi pengguna akhir.
- Peningkatan konsistensi data
- Keputusan bisnis yang lebih baik
- Akses yang lebih mudah ke data perusahaan untuk pengguna akhir
- Dokumentasi data yang lebih baik
- Mengurangi biaya komputer dan produktivitas yang lebih tinggi
- Mengaktifkan pengguna akhir untuk mengajukan kueri atau laporan ad-hoc tanpa menghalangi kinerja sistem operasional
- Pengumpulan data terkait dari berbagai sumber ke dalam suatu tempat
Perusahaan yang memiliki tim Data Warehouse khusus muncul lebih dulu dari yang lain dalam bidang utama pengembangan produk, penetapan harga, pemasaran, waktu produksi, analisis historis, peramalan, dan kepuasan pelanggan. Meskipun gudang data bisa sedikit mahal, mereka membayar dalam jangka panjang.
Jika Anda ingin bekerja sebagai profesional Business Intelligence (BI) atau mempelajari data warehauses, Anda memiliki banyak pilihan karir menarik yang tersedia. Data architects, database administrators, coders, dan analysts adalah beberapa profesional BI yang paling dicari.
Dengan sumber data yang semakin besar, bisnis di masa depan perlu merancang wawasan data dan analisis data yang lebih baik.
Itulah pembahasan Apa itu Data Warehouse: Gambaran Umum, Konsep, dan Cara Kerjanya yang disajikan website digoogling.com ini. Jika ada kelasalah dalam artikel ini mohon maaf dan trimakasih.
