Cara Data Warehouse Membantu Bisnis dalam Memprediksi Tren di Masa Depan

Dalam era digital saat ini, dunia bisnis berjalan dengan sangat cepat dan efektif. Setiap keputusan yang diambil dapat berpengaruh besar pada kelangsungan bisnis di masa depan. DI balik setiap transaksi dan interaksi dengan pelanggan, terdapat data yang dapat disimpan. Nah, dari hal tersebut bayangkan jika semua data itu dikumpulkan dan diolah untuk membantu memprediksi tren pelanggan di masa depan. Inilah peran utama data warehouse dalam bisnis modern saat ini.

Sebelum itu, mari kita berkenalan dengan data warehouse.

Apa sih Data Warehouse itu?

Berdasarkan historinya, database mulai ada di tahun 1960-an dan terus berkembang sampai sekarang. Data warehouse sendiri adalah sistem penyimpanan data yang pertama kali diperkenalkan oleh Bill Inmon pada tahun 1980-an. Menurut Bill Inmon (2005), data warehouse merupakan sekumpulan data yang beroirentasi subjek, terintegrasi, non-volatile dan time-variant untuk mendukung pengambilan keputusan oleh pihak manajemen. Menurut Ralp Kimball (2004), data warehouse adalah sistem yang mengambil, membersihkan, menyesuaikan, dan mengirimkan sumber data ke dalam penyimpanan data dimensional dan kemudian menganalisis untuk tujuan pengambilan keputusan.

Fungsi data warehous sendiri adalah untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengorganisir data dari berbagai sumber, seperti database operasional, flat file, dan lain sebagainya. Namun, tidak seperti Online Transaction Processing (OLTP) yang berfokus pada transaksi harian, data warehouse ini lebih fokus pada analisis data dan membantu pengambilan keputusan strategis dengan pendekeatan Online Analytical processing (OLAP).

Menurut Inmon, data warehouse memiliki beberapa karakteristik utama, yaitu:

• Subject-oriented: Data disusun berdasarkan subjek tertentu seperti penjualan, pelanggan, atau produk.
• Integrated: Data dari berbagai sumber disatukan dalam format yang seragam.
• Non-volatile: Data tidak berubah setelah dimasukkan, sehingga tetap tersedia untuk kebutuhan analisis historis.
• Time-variant: Data mencakup aspek waktu, sehingga memungkinkan analisis tren dari waktu ke waktu.

Bagaimana Data Warehouse Membantu dalam Memprediksi Tren pada Bisnis?

Dengan adanya data warehouse, bisnis tidak hanya bisa mengumpulkan data saja, tetapi juga menggunakan dan memanfaatkannya untuk memahami pola dari data historis dan memprediksi kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi ke depannya. Jadi, misalnya sebuah perusahaan bidang ritel bisa menganalisis data penjualan selama tiga tahun terakhir. Nah, dari situ mereka bisa melihat pola seperti produk-produk mana yang paling laris di waktu-waktu tertentu atau bagaimana pengaruh harga produk terhadap penjualan.

Selain itu, data warehouse memungkinkan sebuah bisnis untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber-sumber lain, termasuk data semi terstruktur dari email atau laporan perusahaan. Semua data ini bisa dianalisis lebih mendalam menggunakan Teknik business intelligence, yang pada akhirnya membantu stakeholder dalam membuat keputusan yang lebih baik.

Kenapa Data Warehouse Dibutuhkan dalam melakukan prediksi?

Data Warehouse dibutuhkan dalam melakukan prediksi karena fungsi utama data warehouse adalah memberikan pandangan mendalam tentang informasi bisnis tanpa mengganggu sistem operasional harian. Misalnya perusahaan bisa menggunakan data penjualan dari tahun ke tahun. Dengan bantuan machine learning dan sebagainya dapat memprediksi permintaan produk di masa depan. Dengan data yang sudah tersimpan dan terstruktur dengan baik, perusahaan bisa membuat keputusan yang lebih cepat dan efisien, misalnya kapan harus meningkatkan stok produk atau kapan waktu terbaik untuk melakukan pemasaran kepada masyarakat.

Selain itu, data warehouse juga menjaga agar data tetap konsisten dan siap digunakan kapanpun untuk analisis. Karena data di dalamnya sudah terfilter dan terorganisir, prediksi yang dibuat lebih akurat dan bisa diandalkan. Data operasional yang sering berubah-ubah secara real-time tidak memengaruhi kualitas data yang digunakan untuk analisis jangka panjang perusahaan.

Apa perbedaannya dengan Database Operasional?

Mungkin sebagian pembaca ada yang bertanya-tanya, apa sih bedanya data warehouse dengan dataase operasional biasa yang juga menyimpat data-data bisnis?. Sederhananya, keduanya mempunyai tujuan yang berbeda. Database operasional (OLTP) dirancang untuk mendukung aktivitas harian perusahaan, seperti transaksi penjualan produk atau pemrosesan pesanan pelanggan. Di sisi lain, data warehouse lebih ditujukan untuk analisis berdasarkan data historis. 

Contohnya, data warehouse menyimpan data yang telah diproses selama bertahun-tahun, sehingga memungkinkan pengguna seperti stakeholder atau analis untuk menelusuri tren jangka Panjang, bukan hanya dari data saat ini saja. Desain data warehouse juga sering kali dibuat lebih sederhana untuk mempermudah analisis, sementara database operasional biasanya lebih rumit dan kompleks agar efisien dan cepat dalam menangani transaksi.

Kesimpulan

Dengan kemajuan teknologi saat ini, data warehouse kini menjadi lingkungan (environment) yang sangat penting dalam membantu bisnis menganalisis masa lalu dan merencanakan strategi masa depan. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, menganalisis, tren, dan memanfaatkan metode algoritma untuk prediksi, data warehouse memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan strategis. Jadi, di dunia bisnis yang semakin bergantung pada data, data warehouse adalah salah satu kunci untuk mengambil Langkah yang lebih proaktif dalam menghadapi perubahan pasar pelanggan.

Referensi:

W. H. Inmon, "Building the Data Warehouse. 4th Edition," 2005.

R. Kimball, The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning Conforming, and Delivering Data. Wiley, 2004.

Nama Pengarang:

Richo Wignyo Aji Saputra - 164221013 - Mahasiswa S1 Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga