Database dan Data Warehouse sebagai Sumber Pengambilan Keputusan

Dalam dunia yang semakin terhubung dan penuh data saat ini, pengambilan keputusan yang efektif menjadi kunci utama bagi keberhasilan organisasi. Keputusan yang tepat dapat mendorong inovasi, efisiensi, dan pertumbuhan, sementara keputusan yang salah berpotensi merugikan sumber daya dan reputasi. Salah satu faktor yang memainkan peran vital dalam proses pengambilan keputusan adalah ketersediaan informasi yang akurat, tepat waktu, dan relevan. Di sinilah konsep database dan data warehouse menjadi sangat penting. Berkaitan dengan perkembangan zaman, memang teknologi sangat dibutuhkan untuk memudahkan akan segala aktivitas seseorang.

Artikel ini akan membahas bagaimana database dan data warehouse berfungsi sebagai sumber daya utama dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan memahami peran kedua elemen ini, organisasi dapat memaksimalkan pemanfaatan data untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan membuat keputusan yang lebih baik di berbagai level operasional dan strategis.

A. Pengertian Database (Basis Data) dan Data Warehouse (Gudang Data)

Database atau basis data merupakan kumpulan data yang terorganisir dalam sebuah aplikasi yang memudahkan sebuah organisasi mendapatkan informasi secara berkala (real time). Database terdiri dari berbagai jenis informasi yang bisa disajikan dengan tabel juga bisa saling berkaitan dan tersimpan dalam sistem komputer atau server dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang disebut sistem manajemen basis data (DBMS). Sementara, gudang data (data warehouse) menyimpan data dengan kapasitas lebih besar dari waktu ke waktu. Data yang disimpan merupakan data masa lalu sampai yang terbaru. Pada data warehouse, data yang tersimpan merupakan data yang telah diolah dari berbagai sumber data termasuk database sebuah perusahaan.

Database sebagai tempat penyimpanan data operasional sehari-hari, memungkinkan organisasi untuk mengelola data secara terstruktur dan efisien (pelayanan). Namun, untuk pengambilan keputusan strategis yang lebih mendalam, dibutuhkan platform yang mampu menyimpan dan mengintegrasikan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber yang berbeda, yaitu data warehouse. Data warehouse tidak hanya menyimpan data historis, tetapi juga memfasilitasi analisis dan pelaporan yang lebih kompleks, yang sangat diperlukan untuk merumuskan kebijakan dan strategi jangka panjang.

B. Komponen-Komponen Database (Basis Data) dan Warehouse (Gudang Data):

• Perangkat Keras (hardware): digunakan untuk menjalankan aplikasi database ataupun data warehouse, seperti computer, laptop, server, dan lain-lain.
• Operating System: program yang mengaktifkan sistem computer dan mengendalikan semua sumber daya yang ada pada computer. Contoh: Ms Windows, Linux, MacOS.
• Basis Data: kumpulan data yang dibutuhkan. Contoh: data nama siswa pada sebuah sekolah dan data produk tersedia pada sebuah perusahaan.
• Database Manajemen Sistem (DBMS): perangkat lunak yang digunakan untuk mengolah data yang masuk. Contoh: MySQL, Microsoft Access, PostgreSQL, dll.
• User: pengguna aplikasi maupun pemrogram aplikasi yang menunjang jalannya pengolahan data pada database maupun data warehouse.
• Extract, Transformation, Load (ETL): merupakan proses pengolahan dari berbagai data untuk dianalisis pada data warehouse. 

Extract: pengambilan data dari berbagai sumber tanpa mengubah data secara langsung.

Contoh: mengambil data penjualan dari sistem ERP, data pelanggan dari CRM, dan data inventaris dari sistem manajemen gudang.

Transformation: menyiapkan dan memformat data agar siap untuk disimpan dan dianalisis. Ini termasuk menghapus duplikasi (redundant) data, penggabungan data, maupun mengubah format data sesuai dengan yang dibutuhkan.

Contoh: mengubah format tanggal, menghitung total penjualan per produk dan per wilayah, mengelompokkan data berdasarkan kategori produk.

Load: pemindahan data yang telah ditranform ke dalam data warehouse.

Contoh: memindahkan data transaksi penjualan yang telah diproses ke dalam tabel fakta penjualan di data warehouse.

Proses analisis dan pengambilan keputusan yang dilakukan menggunakan data warehouse adalah langkah-langkah penting dalam mendukung aktivitas bisnis berbasis data. Data warehouse berfungsi sebagai repositori pusat yang menyimpan data yang telah diproses dan dipersiapkan untuk analisis, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, akurat, dan berbasis bukti. Berikut adalah penjelasan tentang proses analisis dan pengambilan keputusan dari data warehouse:

1. Analisis Data

Setelah data siap, berbagai teknik analisis dapat diterapkan untuk memperoleh wawasan yang relevan dan mendalam. Berikut adalah beberapa metode analisis yang umum digunakan di dalam data warehouse:

a. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif bertujuan untuk menjelaskan apa yang telah terjadi di masa lalu berdasarkan data yang ada. Analisis ini memberikan gambaran umum terkait kinerja sebuah perusahaan ataupun kondisi yang terjadi.

Contoh:

• Menyusun laporan penjualan bulanan atau tahunan.
• Mengidentifikasi tren penjualan berdasarkan produk atau wilayah.

b. Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik digunakan untuk menggali mengapa suatu kejadian atau peristiwa terjadi, berdasarkan data yang ada. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah dari apa yang terjadi dan menemukan hubungan sebab-akibat.

Contoh:

• Menggunakan data untuk memahami mengapa penjualan menurun pada bulan tertentu (misalnya, dengan menganalisis data kampanye pemasaran, musim, atau faktor eksternal seperti krisis ekonomi).

c. Analisis Prediktif

Analisis prediktif menggunakan teknik statistik untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan pola dan tren yang ada dalam data historis. Analisis ini dilakukan setelah melakukan analisis deskriptif dan diagnostik untuk memberikan sebuah masukkan terkait apa yang harus dilakukan dimasa mendatang.

Contoh:

• Menghitung berapa penjualan harian untuk satu bulan ke depan atau menganalisa pelanggan mana yang akan membeli banyak jika diberikan diskon.
• Memprediksi perilaku pelanggan, seperti kemungkinan churn (pelanggan yang akan berhenti menggunakan layanan).

d. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif lebih lanjut memberikan rekomendasi apa yang harus dilakukan berdasarkan hasil analisis prediktif atau data historis. Analisis ini bertujuan menyediakan rekomendasi tindakan berdasarkan hal yang ditemukan dari proses analisis sebelumnya.

Contoh:

• Merekomendasikan perubahan harga atau penawaran produk untuk meningkatkan penjualan.
• Menentukan jadwal produksi yang optimal berdasarkan permintaan pasar yang diprediksi.

2. Visualisasi Data dan Report 

Dalam proses pengambilan Keputusan, setelah analisis data dibutuhkan visualisasi data untuk memudahkan pemahaman bagi pegambil keputusan terkait data kondisi suatu perusahaan. Visualisasi data dapat disajikan dengan table, grafik, dan aplikasi lainnya. Setelah visualisasi data dilakukan, laporan dan dashboard adalah cara yang umum digunakan untuk mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan. Dengan laporan atau dashboard yang dirancang dengan baik, pengambil keputusan bisa mendapatkan gambaran yang jelas tentang kinerja bisnis, tren, dan area-area yang perlu perhatian lebih.

3. Pengambilan Keputusan dan Aksi

Setelah menganalisis data dan melihat visualisasi atau laporan yang relevan, pihak manajemen atau pemangku kepentingan akan mengambil tindakan berbasis data untuk mencapai tujuan. Pengambilan keputusan yang berbasis data dapat mengarah pada perubahan kebijakan, perbaikan proses, atau inovasi produk/layanan yang lebih relevan dengan kebutuhan pasar. Proses analisis dan pengambilan keputusan berbasis data warehouse memberikan berbagai keuntungan, antara lain:

• Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.
• Kemampuan untuk menganalisis tren dan pola dari data historis.
• Kemudahan dalam meramalkan hasil di masa depan untuk perencanaan yang lebih baik.
• Kemampuan untuk memberikan rekomendasi yang berbasis pada data (analisis preskriptif).

Dengan menggunakan data warehouse, organisasi dapat mengolah dan menganalisis data dalam skala besar dan menghasilkan keputusan yang lebih terinformasi, efektif, dan efisien.