Mengenal Konsep Gudang Data (Data Warehouse) dan Manfaatnya
Apa Itu Gudang Data (Data Warehouse)?
Gudang data merujuk pada sistem manajemen data yang didesain khusus untuk mendukung aktivitas intelijen bisnis dan analitik. Fungsi utama gudang data adalah untuk memungkinkan kueri dan analisis data historis yang diperoleh dari berbagai sumber, seperti file log aplikasi dan aplikasi transaksi. Dengan mengumpulkan dan mengonsolidasikan sejumlah besar data, gudang data dapat memberikan wawasan bisnis yang berharga bagi organisasi dalam meningkatkan pengambilan keputusan. Seiring waktu, gudang data juga dapat membangun catatan sejarah yang sangat berharga bagi ilmuwan data dan analis bisnis. Oleh karena itu, gudang data sering dianggap sebagai sumber kebenaran tunggal bagi organisasi.
Umumnya, Gudang data terdiri dari beberapa elemen kunci, seperti:
- basis data relasional untuk mengelola data,
- perangkat lunak ETL (Ekstraksi, Pemuatan, dan Transformasi) untuk menyiapkan data untuk analisis,
- kemampuan analisis statistik, pelaporan, dan data mining, alat analisis klien untuk visualisasi dan presentasi data bagi pengguna bisnis,
- serta aplikasi analitik lanjutan yang menggunakan ilmu data, algoritme kecerdasan buatan (AI), fitur grafik dan spasial, dan metode analisis lainnya untuk mengeksplorasi data dalam skala besar.
Manfaat Gudang Data (Data Warehouse)
Gudang data memiliki manfaat yang unik dan luas bagi organisasi, seperti mampu menganalisis data dalam jumlah besar, menyediakan catatan sejarah, dan memberikan nilai yang signifikan dari data yang dianalisis. Ada empat karakteristik unik yang dikemukakan oleh William Inmon, seorang ilmuwan komputer yang dianggap sebagai bapak gudang data, yaitu:
1. Berorientasi subjek. Gudang data memungkinkan analisis data tentang subjek atau area fungsional tertentu seperti penjualan.
2. Terintegrasi. Gudang data menciptakan konsistensi di antara jenis data yang berbeda dari sumber yang berbeda.
3. Nonvolatile. Setelah data berada di gudang data, data tersebut stabil dan tidak berubah.
4. Variasi waktu. Analisis gudang data melihat perubahan dari waktu ke waktu.
Gudang data yang dirancang dengan baik harus dapat mengakses data dengan cepat, memberikan throughput data yang tinggi, dan memiliki fleksibilitas yang cukup bagi pengguna akhir untuk mengurangi volume data untuk pemeriksaan yang lebih dekat. Gudang data juga berfungsi sebagai dasar fungsional untuk lingkungan middleware BI, yang menyediakan laporan, dasbor, dan antarmuka lainnya kepada pengguna akhir.
Arsitektur Gudang Data (Data Warehouse)
Ada beberapa arsitektur yang digunakan dalam gudang data, tergantung pada kebutuhan spesifik organisasi. Namun, ada beberapa arsitektur umum yang digunakan dalam desain gudang data.
Pertama, ada arsitektur yang sederhana. Dalam arsitektur ini, metadata, data ringkasan, dan data mentah disimpan dalam repositori pusat gudang data yang diisi oleh sumber data di satu ujung dan diakses oleh pengguna akhir untuk analisis, pelaporan, dan penambangan di ujung lainnya.
Kedua, ada arsitektur sederhana dengan area pementasan. Dalam arsitektur ini, data operasional harus dibersihkan dan diproses sebelum dimasukkan ke dalam gudang data. Oleh karena itu, banyak gudang data menambahkan area pementasan untuk data sebelum memasuki gudang, untuk menyederhanakan persiapan data.
Ketiga, ada arsitektur yang berpusat pada hubungan dan berbicara. Dalam arsitektur ini, data mart ditambahkan antara repositori pusat dan pengguna akhir untuk memungkinkan organisasi menyesuaikan gudang data untuk melayani berbagai lini bisnis. Saat data siap digunakan, data dipindahkan ke data mart yang sesuai.
Terakhir, ada kotak pasir. Ini adalah area pribadi, aman, dan aman yang memungkinkan perusahaan menjelajahi kumpulan data baru atau cara menganalisis data tanpa harus menyesuaikan atau mematuhi aturan formal dan protokol gudang data. Dalam kotak pasir, perusahaan dapat dengan cepat dan informal menjelajahi data tanpa harus khawatir tentang melanggar aturan atau mempengaruhi data di dalam gudang data utama.
Evolusi Gudang Data—Dari Analisis Data hingga AI dan Pembelajaran Mesin
| Melangkah | Kemampuan | Nilai bisnis |
|---|---|---|
| 1 | Pelaporan transaksional | Memberikan informasi relasional untuk membuat cuplikan kinerja bisnis |
| 2 | Iris dan dadu, kueri ad hoc, alat BI | Memperluas kemampuan untuk wawasan yang lebih dalam dan analisis yang lebih kuat |
| 3 | Memprediksi kinerja masa depan (penambangan data) | Mengembangkan visualisasi dan kecerdasan bisnis berwawasan ke depan |
| 4 | Analisis taktis (spasial, statistik) | Menawarkan skenario "bagaimana-jika" untuk menginformasikan keputusan praktis berdasarkan analisis yang lebih komprehensif |
| 5 | Menyimpan data berbulan-bulan atau bertahun-tahun | Menyimpan data hanya selama berminggu-minggu atau berbulan-bulan |