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

Data Warehouse sebagai Landasan OLAP

Data warehouse adalah sistem manajemen data yang dirancang untuk mendukung aktivitas business intelligence (BI), khususnya analisis data. Data warehouse berfungsi sebagai gudang data yang menyimpan informasi berharga seperti data pelanggan dan penjualan untuk tujuan analisis dan pelaporan. Data warehouse seringkali berisi kombinasi data saat ini dan historis yang telah diekstraksi, diubah, dan dimuat (ETL) dari berbagai sumber, termasuk basis data internal dan eksternal.

Data warehouse berperan sebagai basis untuk sistem OLAP (Online Analytical Processing) karena data warehouse menyimpan data dalam format multidimensional yang memungkinkan analisis multidimensional. OLAP memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data dalam berbagai dimensi dan melihat data dari berbagai sudut pandang. Dalam sistem OLAP, data warehouse digunakan sebagai sumber data untuk analisis dan pelaporan.

Dalam pengembangan data warehouse, pemodelan skema yang dipilih harus mempertimbangkan kebutuhan bisnis dan tujuan analisis. Ada dua sistem dalam suatu data warehouse, yaitu OLTP (Online Transaction Processing) yang berfungsi sebagai penyedia data untuk data warehouse, dan OLAP yang melakukan analisis terhadap data-data tersebut. Selain itu, data warehouse juga dapat diintegrasikan dengan teknologi-teknologi baru seperti big data analytics dan machine learning untuk meningkatkan kemampuan analisis dan integrasi data.

OLAP (Online Analytical Processing) dan OLTP (Online Transaction Processing) adalah dua jenis sistem pemrosesan data yang digunakan untuk tujuan yang berbeda. OLAP digunakan untuk analisis data dan pengambilan keputusan, sedangkan OLTP digunakan untuk mengelola transaksi bisnis sehari-hari seperti penjualan, pemesanan, dan pengiriman.

Perbedaan OLAP vs OLTP

Perbedaan utama antara OLAP dan OLTP adalah sebagai berikut:

1. Struktur Data: OLAP menggunakan struktur data multidimensi, sering kali dalam bentuk kubus data, yang memungkinkan analisis multidimensi. Di sisi lain, OLTP menggunakan struktur data relasional untuk mendukung transaksi.

2. Jenis Query: OLAP digunakan untuk kueri kompleks yang melibatkan agregasi, drill-down, dan analisis data historis. OLTP digunakan untuk kueri sederhana yang terkait dengan operasi transaksional.

3. Beban Kerja: Beban kerja OLAP cenderung lebih berat karena melibatkan proses analisis yang mendalam, sedangkan beban kerja OLTP cenderung lebih ringan namun lebih sering.

Dalam konteks big data analytics, OLAP merupakan alat yang efektif untuk menganalisis data yang besar dan kompleks karena kemampuannya dalam mengelola data dalam skala besar dan mendukung query yang kompleks. OLAP dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan dari data yang besar dan berantakan, membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan data. OLTP juga berperan dalam analisis big data dengan mendukung transaksi bisnis yang menghasilkan data untuk dianalisis. Dalam konteks big data, OLTP sering kali menjadi sumber data yang penting.

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.