Dengan menggunakan Online Analytical Processing (OLAP), data warehouse juga mendukung analisis kompleks, yang memungkinkan pengguna melakukan query atau melakukan analisis mendalam terhadap data. OLAP sangat bermanfaat untuk pengambilan keputusan strategis, terutama bagi perusahaan yang ingin mendapatkan pemahaman tentang bisnis mereka dari data historis dan tren pasar.
Pendekatan Pengembangan Data Warehouse
Terdapat dua pendekatan utama dalam mengembangkan data warehouse, yaitu Top-Down dan Bottom-Up.
Pendekatan Top-Down : Diawali dengan membuat data warehouse terpusat yang besar. Metode ini memungkinkan organisasi untuk memiliki kontrol penuh atas data mereka dan menghasilkan integrasi antar departemen yang lebih baik. Namun, proses pengembangan ini memerlukan lebih banyak waktu dan biaya.
Pendekatan Bottom-Up : Metode ini berbeda dari metode sebelumnya. Ini dimulai dengan membangun sebuah data mart kecil, yang berkonsentrasi pada topik tertentu, seperti keuangan atau penjualan. Kemudian, data mart ini digabungkan untuk membentuk data warehouse yang lebih besar. Metode ini memiliki keuntungan karena dapat dilaksanakan lebih cepat dan memiliki risiko kegagalan proyek yang lebih rendah.
Bagaimana Masa Depan Data Warehouse dan Tantangannya?
Data warehouse terus mengalami inovasi seiring kemajuan teknologi, salah satunya adalah penggunaan Big Data dan teknologi semantik yang memungkinkan integrasi data yang lebih kompleks. Misalnya, penggunaan teknologi semantik dalam pengelolaan data besar membantu mengatasi masalah yang dihadapi ketika menggabungkan data dari berbagai sumber NoSQL dan sumber yang terkait.
Namun, masalah masih ada saat mengembangkan dan memelihara data warehouse. Salah satu masalah terbesar adalah proses ETL yang membutuhkannya banyak sumber daya dan memakan waktu yang lama. Selain itu, integrasi data dari berbagai sumber yang heterogen dapat menjadi sulit, terutama bagi bisnis yang memiliki berbagai sistem operasional.
References
Ali, S. S., Kaur, R., Gupta, H., Ahmad, Z., & Jebahi, K. (2024, July 10). A decision-making framework for determinants of an organisation’s readiness for smart warehouse. Production Planning & Control, 35:14, 1887-1908. 10.1080/09537287.2024.2372359
Guerra, J., & Andrews, D. (2008). Why You Need a Data Warehouse : A Special Report for JD Edwards Customers. Andrews Consulting Group. www.andrewscg.com
Pal, B. (2010, July-December). COMPARISON OF DATAWAREHOUSE ARCHITECTURE BASED ON DATA MODEL. International Journal of Information Technology and Knowledge Management, 2, 303-304.
Ptiček, M., Vrdoljak, B., & Gulić, M. (2019, July 26). The potential of semantic paradigm in warehousing of big data. Automatika, 60, 393-403. 10.1080/00051144.2019.1630582
