Di era saat ini, data sering kali disebut sebagai sebuah sumber daya yang sangat berharga. Mereka yang mengelola data dengan baik akan mendapatkan wawasan yang mendalam serta ide untuk mendorong inovasi. Berbagai organisasi pun harus beradaptasi dengan kemajuan dunia dengan ikut beralih ke pendekatan berbasis data, data warehouse muncul sebagai salah satu opsi komponen infrastruktur yang dapat digunakan.Â
Namun, perlu diketahui juga bahwa repositori ini bukan hanya sebagai tempat penyimpanan, melainkan juga fondasi dari perkembangan ilmu data dan evolusi industri dalam manajemen data.
Data warehouse telah digunakan pada berbagai industri sebagai repositori terpusat yang memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah dari berbagai sumber. Sedikit berbeda dengan database tradisional yang dirancang untuk menangani transaksi sehari-hari, data warehouse dirancang khusus untuk mengoptimalkan pengambilan dan analisis dataset yang besar.Â
Dalam data warehouse, data biasanya diorganisir berdasarkan area subjek seperti: penjualan, keuangan, insight pelanggan, dsb. Informasi seputar subjek tersebut nantinya dapat diubah dan diolah secara lebih lanjut agar lebih mudah dianalisis.Â
Arsitektur data warehouse ini memungkinkan berbagai sumber data untuk berkumpul di satu tempat, serta memberikan analyst dan scientist data akses ke semua informasi relevan yang diperlukan untuk melakukan penyusunan strategi dan pengambilan keputusan yang tepat.
Seiring dengan perkembangan industri, masalah dalam menghadapi lonjakan data juga semakin meningkat. Oleh karena itu, sangat penting bagi mereka untuk dapat memanajemen data secara efisien. Di sinilah peran data warehouse menjadi krusial, dengan fungsinya sebagai platform terpusat di mana data yang beragam disimpan, diproses, dan disediakan untuk analisis.Â
Data pada warehouse akan sangat berguna ketika perlu dilakukan pengambilan keputusan, terutama jika dibutuhkan informasi yang hanya akan didapatkan setelah dilakukan analisis data historis.
Sebagai contoh, dalam sektor manufaktur, data mengalir tanpa henti dari sensor, log peralatan, lini produksi, dan catatan keuangan. Data warehouse akan mengharmonisasikan beragam informasi ini menjadi suatu struktur.Â
Hal ini memungkinkan analyst untuk memantau kinerja peralatan, menyempurnakan jadwal produksi, dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan. Dengan mengkonsolidasikan data, warehouse ini mengubah wawasan yang terfragmentasi menjadi suatu narasi yang utuh.
Fitur sentral yang membuat data warehouse dapat menyimpan data secara efektif adalah prosesnya yang berbasis ETL(Extract, Transform, Load). Proses ini memungkinkan data warehouse untuk menangani kompleksitas dan keragaman sumber data dengan aturannya yang ketat dalam menjaga struktur data.
- Extract:
 Data diambil dari berbagai sumber, termasuk sensor mesin, sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), dan jalur produksi. Proses ekstraksi sangat penting untuk mengumpulkan data yang bervariasi ke dalam unit yang kohesif. - Transform:
 Setelah ekstraksi, data melalui proses pembersihan, ditransformasi, diformat, dan distandarisasi untuk mengubah data mentah yang berantakan menjadi aset analitis yang siap digunakan, serta untuk memastikan penyimpanan data yang rapi dan terstruktur. - Load:
 Setelah diperhalus, data dimuat ke dalam warehouse, siap digunakan untuk tugas seperti pemeliharaan prediktif, analisis efisiensi, atau manajemen inventaris. Perjalanan ini mengubah data yang tidak teratur menjadi sumber yang penting untuk pengambilan keputusan yang berbasis informasi.
Untuk memahami signifikansi dari data warehouse, kita perlu mengenali perbedaannya dibandingkan dengan database tradisional. Data warehouse beroperasi di bawah model SELECT, yang lebih fokus pada pengambilan dan analisis data historis. Sementara itu, database tradisional beroperasi di bawah model SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, yang mencakup berbagai operasi untuk menangani transaksi secara real-time dengan penekanan lebih pada pembaruan dan penghapusan data.
