Manajemen data yang efektif sangat penting bagi sebuah organisasi untuk mendapatkan wawasan yang tepat dan membuat keputusan yang dapat dipertahankan di era transformasi digital yang cepat. Data Warehouse dan Data Mart adalah dua teknologi terpenting dalam manajemen data. Keduanya menyimpan dan menangani data bisnis, namun keduanya memiliki tujuan yang berbeda dan memiliki fitur yang berbeda pula.
Pengertian Data Warehouse dan Data Mart
Data Warehouse adalah sebuah sistem yang dirancang untuk membantu dalam pelaporan serta pengambilan keputusan manajemen sebuah organisasi. Sistem ini memungkinkan stakeholder maupun pengguna dapat mengamambil sebuah keputusan yang strategis berdasarkan tren atau pola yang muncul dari data historis. Dengan melakukan pengumpulan data yang berorientasi pada subjek, terintegrasi, bervariasi dalam waktu, dan tidak mudah berubah berdasarkan berbagai macam sumber, menjadi prinsip utama dalam Data Warehouse (Ponnusamy, 2023). Sedangkan, Data Mart merupakan sebuah bagian kecil dari Data Warehouse yang hanya terbatas pada sebuah unit atau departemen dalam sebuah organisasi. Karena lingkupnya yang lebih kecil dari pada Data Warehouse, Data Mart memiliki kemudahan dalam akses dan bersifat strategis (Maurya, 2018).
Perbedaan Utama Keduanya
Data Warehouse dan Data Mart merupakan dua sistem yang berbeda namun, saling berkaitan. Berdasarkan pembahasan sebelumnya, Data Mart merupakan bagian kecil dari sebuah Data Warehouse. Dapat dikatakan bahwa dalam sebuah Data Warehouse terdapat beberapa atau bahkan banyak Data Mart berdasarkan unit dari sebuah organisasi Data Warehouse tersebut.
Jika diibaratkan, Data Warehouse merupakan sebuah Gudang besar yang menyimpan seluruh barang, sedangkan Data Mark merupakan hanya sebatas rak display pada toko yang hanya menampilkan barang-barang yang relevan. Dengan perumpamaan tersebut, sudah terbayangkan bahwasannya hal yang paling berbeda antara keduanya adalah penyimpanan. Data Warehouse tentu membutuhkan penyimpanan yang besar, sedangkan Data Mart tidak membutuhkan penyimpanan yang sebesar itu.
Perbedaan lain yang paling utama adalah perbedaan fungsional antara keduanya. Data Warehouse digunakan untuk menyimpan data yang sudah terintegrasi dari seluruh departemen dalam organisasi, dimana daya yang tercakup merupakan data historis dan real-time. Data Warehouse dirancang dengan pendekatan Bill Inmonn yaitu top-down, artinya pengumpulan data terpusat dari berbagai sumber yang kemudian dinormalisasikan. Sedangkan, Data Mart dirancang dengan pendekatan Ralph Kimball yaitu bottom-up, dimana focus pada departemen tertentu untuk keperluan analisis sederhana yang kemudian dapat dikombinasikan dan membentuk Data Warehouse (Didik, 2016).
Lalu, Kapan Memilih Data Warehouse vs Data Mart?
Keputusan memilih antara Data Warehouse dan Data Mart bergantung pada kebutuhan bisnis dan skala operasional masing-masing organisasi. Pada sebuah organisasi yang besar pasti membutuhkan analisis tingkat lanjut dimana data yang digunakan sudah mencakup lintas departemen dalam organisasi, Data Warehouse menjadi solusi atas tingkat kompleksitas yang tinggi ini untuk sebuah organisasi besar seperti perusahaan. Sedangkan, untuk organisasi kecil atau lingkup departemen dalam sebuah organisasi, lebih cocok untuk menerapkan Data Mart karena hanya kebutuhan data yang relevan dengan dirinya sendiri. Selain itu, dengan hanya menerapkan Data Mart pada organisasi kecil, kemudahan akses dan budget infrastruktur dapat ditekan.
Kesimpulan
Data Warehouse dan Data Mart memiliki tugas dan peran masing-masing yang saling melengkapi dalam sebuah organisasi. Data Warehouse melakukan analisis holistic dan pemahaman global mengenai tren jangka panjang, sedangkan Data Mart memberikan akses cepat dan akurat untuk tujuan yang lebih spesifik. Kedua solusi ini berperan penting dalam pengelolaan data perusahaan, dan memahami perbedaan serta manfaatnya akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat.
REFERENCE
Didik, E. (2016, December 15). PERBEDAAN DATA WAREHOUSE MENURUT KIMBALL VS INMON. School of Information Systems. https://sis.binus.ac.id/2016/12/15/perbedaan-data-warehouse-menurut-kimball-vs-inmon/
Maurya, P. (2018). Conceptual Study on Data Marts -- A Building Block of Data  Warehouse. International Journal of Computational Engineering Research (IJCER), 08(4).
Ponnusamy, S. (2023). Evolution of Enterprise Data Warehouse: Past Trends and Future Prospects. International Journal of Computer Trends and Technology, 71(9), 1--6. https://doi.org/10.14445/22312803/ijctt-v71i9p101
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H