Mengenal Data Warehouse, OLAP dan OLTP Database serta Kaitannya dengan Big Data Analytics

Meskipun OLAP dan OLTP memiliki peran penting dalam big data analytics, keduanya juga memiliki kelemahan yang perlu diperhatikan, antara lain:

1. Keterbatasan dalam mengelola data yang tidak terstruktur: OLAP dan OLTP dirancang untuk mengelola data yang terstruktur, sehingga keduanya memiliki keterbatasan dalam mengelola data yang tidak terstruktur seperti data teks, audio, dan video.

2. Keterbatasan dalam waktu respon: OLAP dan OLTP memiliki keterbatasan dalam waktu respon, terutama ketika harus mengakses data dalam skala besar. OLAP memerlukan waktu yang lebih lama untuk memproses data karena melibatkan proses analisis yang mendalam, sedangkan OLTP memerlukan waktu yang lebih cepat untuk memproses transaksi secara real-time.

3. Keterbatasan dalam pengelolaan data real-time: OLAP dan OLTP memiliki keterbatasan dalam pengelolaan data real-time. OLAP biasanya memuat ulang data pada interval yang jauh lebih lambat, tergantung pada kebutuhan bisnis, sehingga tidak cocok untuk tanggapan langsung terhadap perubahan. Sedangkan OLTP memproses transaksi secara real-time, tetapi tidak cocok untuk analisis data yang kompleks.

4. Keterbatasan dalam pengelolaan data yang sangat besar: OLAP dan OLTP memiliki keterbatasan dalam pengelolaan data yang sangat besar. OLAP memerlukan infrastruktur yang kuat untuk mengelola data dalam skala besar, sedangkan OLTP memerlukan desain database yang efisien untuk mengelola data dalam jumlah besar.

Dalam kesimpulannya, data warehouse berperan penting dalam sistem OLAP dan big data analytics. Data warehouse menyimpan data dalam format multidimensional yang memungkinkan analisis multidimensional dan memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data dalam berbagai dimensi. Fungsi data warehouse meliputi pengumpulan, integrasi, dan penyimpanan data dari berbagai sumber. Dalam pengembangan data warehouse, pemodelan skema yang dipilih harus mempertimbangkan kebutuhan bisnis dan tujuan analisis.