Pilih platform data warehouse yang kompatibel dengan infrastruktur IT perusahaan dan dapat menangani volume data yang besar.
3. Desain Arsitektur Data
Rencanakan bagaimana data akan dikumpulkan, diubah, dan disimpan. Pastikan bahwa struktur data mendukung integrasi dan analisis yang diinginkan.
4. Implementasi ETL (Extract, Transform, Load)
Gunakan proses ETL untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi format yang konsisten, dan memuatnya ke dalam data warehouse.
5. Pengujian dan Validasi
Pastikan bahwa data telah terintegrasi dengan benar dan sistem berjalan sesuai harapan sebelum digunakan secara luas.
6. Pelatihan Pengguna
Latih staf dan manajemen dalam menggunakan sistem baru untuk memastikan adopsi yang sukses.
Tantangan dalam Implementasi
- Kompleksitas Teknis: Integrasi data dari sistem yang berbeda dapat menjadi rumit dan memerlukan keahlian khusus.
- Biaya: Investasi awal untuk teknologi dan sumber daya manusia mungkin tinggi.
- Perubahan Budaya: Memerlukan perubahan dalam cara kerja dan pola pikir staf terhadap penggunaan data.
Studi Kasus: Keberhasilan Implementasi Data Warehouse Terintegrasi
