Memahami Pentingnya Data Warehouse di Era Digital

Data menjadi aset penting di era digital ini. Data yang melimpah dari berbagai sumber dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategis. Namun, banyak perusahaan masih kesulitan memanfaatkan data dengan baik karena tersebar di berbagai sistem operasional. Data warehouse sangat penting untuk manajemen data yang efektif karena alasan tersebut.

Apa sebenarnya data warehouse?

Sistem yang disebut data warehouse dapat menyimpan dan memproses sejumlah besar data untuk analisis dan pelaporan. Bill Inmon mengatakan bahwa ide ini pertama kali muncul pada akhir 1980-an. Beliau mendefinisikan data warehouse adalah kumpulan data yang membantu manajemen dalam membuat keputusan strategis dengan karakteristik utama, yaitu berorientasi pada subjek, terintegrasi, berbasis waktu, dan tidak mudah berubah.

Data yang masuk ke data warehouse biasanya diambil dari berbagai sistem operasional dan kemudian diproses melalui tahap ETL. Tahap ETL mengambil data dari berbagai sumber, mengubah formatnya, dan kemudian menyimpannya di gudang untuk analisis.

databricks.com

Apa saja manfaat utama data warehouse?

Data warehouse memiliki banyak keunggulan, salah satunya adalah kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai data dari berbagai sumber operasional menjadi satu sistem terpusat, yang memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan gambaran yang luas tentang operasi mereka. 

Beberapa manfaat utama dari data warehouse, yaitu : 

1. Peningkatan pengambilan keputusan : Manajemen dapat membuat keputusan berdasarkan fakta daripada sekadar asumsi atau data yang tidak lengkap dengan data yang terorganisir dan mudah diakses.

2. Pelaporan yang akurat dan tepat waktu : Laporan yang lebih akurat dan relevan untuk analisis tren masa lalu dan masa depan lebih mudah dibuat dengan data historis yang ada di data warehouse.

3. Efisiensi operasional : Data warehouse memungkinkan perusahaan mengakses data tanpa mengganggu sistem operasional utama, yang memastikan bahwa proses bisnis dapat berjalan lancar.

Bagaimana peran data warehouse dalam analisis bisnis?

Selain menyimpan data, data warehouse memainkan peran penting dalam mendukung Business Intelligence (BI). BI adalah serangkaian proses dan teknologi yang memungkinkan perusahaan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat diolah untuk membantu pengambilan keputusan bisnis. Dalam konteks BI, data warehouse menyediakan infrastruktur utama yang memastikan bahwa data yang digunakan selalu terorganisir, bersih, dan siap untuk dianalisis.

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.

1. 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.

2. 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

Schuetz, C. G., Schausberger, S., & Schrefl, M. (2018, March 26). Building an active semantic data warehouse for precision dairy farming. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 28, 122-141. 10.1080/10919392.2018.1444344

Yulianto, A. A. (2019). Extract transform load (ETL) process in distributed database academic data warehouse. APTIKOM Journal on Computer Science and Information Technologies, 4, 61-68. 10.11591/APTIKOM.J.CSIT.36