Data warehouse adalah sistem penyimpanan data yang umumnya dipakai oleh perusahaan-perusahaan dalam mengelola data berjumlah besar agar lebih terstruktur dan juga terpusat.

Namun sebenarnya, kegunaan dan fungsi data warehouse tak hanya sebagai penyimpanan informasi semata. Sistem ini akhirnya akan mempengaruhi aktivitas manajemen suatu perusahaan, seperti dalam hal pengambilan keputusan. Kok bisa? Langsung saja simak penjelasannya di bawah yuk!

Pengertian Data Warehouse

data warehouse adalah
Photo by Christina Morillo from Pexels

Sama seperti artinya, warehouse (gudang) menjadi tempat khusus dalam menyimpan berbagai macam hal yang nantinya akan didistribusikan ke berbagai tempat sesuai dengan kebutuhannya. Hal ini juga diterapkan pada data warehouse. Data warehouse adalah sistem yang membantu banyak pihak dalam mengorganisir berbagai macam dokumen berskala besar.

Tak hanya sekadar menyimpan data-data saja, di dalam data warehouse juga terdapat proses analisa supaya data lebih terstruktur. Sehingga, pihak yang memanfaatkan data warehouse bisa dengan mudah sekaligus terarah dalam mengambil keputusan saat ingin menggunakan rangkaian data.

Namun, sampai saat ini, masih banyak orang yang menyalah artikan pengertian data warehouse sebagai data operasional. Padahal, terdapat perbedaan di antara keduanya. Apa itu? Nah, perbedaan data operasional dan data warehouse adalah:

  • Data operasional mencakup isian detail dan rincian data, sedangkan data warehouse adalah sistem yang berfokus pada desain dan model data.
  • Data operasional juga lebih difokuskan pada aplikasi-aplikasi tertentu. Berbeda dengan data warehouse yang mencakup subjek utama pada sebuah sistem data.
  • Data operasional menampilkan rincian data dan data warehouse menampilkan history dalam proses pengolahannya.

Karakteristik Data Warehouse

data warehouse adalah
data warehouse adalah

Data warehouse adalah sistem dengan beragam karakteristik. Apa maksudnya? Langsung saja simak beberapa karakteristik data warehouse adalah:

1.  Integrated

Meskipun banyak ragam data yang terkumpul di data warehouse, setiap komponennya tetap saling terintegrasi satu sama lain, sehingga tercipta satu kesatuan yang membentuk konsep data warehouse itu sendiri.

Maksudnya, proses integrasi antar data di data warehouse tidak mampu dipecah karena dibutuhkan sebuah konsistensi yang menjadikan setiap bagiannya saling terhubung satu sama lain. Hal ini dapat ditunjang dengan cara menerapkan konsistensi dalam pemberian nama variabel, atribut fisik, ukuran variabel, dan struktur pengkodean.

Baca juga: Apa itu Big Data? Kenali Manfaat dan Pentingnya untuk Bisnis

2.  Subject Oriented

Selanjutnya dari karakteristik data warehouse adalah subject oriented. Sebagai tempat penyimpanan data dan berperan melakukan proses analisa, data warehouse mempunyai karakteristik subject oriented (berorientasi pada subjek). Dalam sebuah desain sistem, data warehouse akan menerapkan analisa secara detail terkait subyek-subyek utama.

Misalnya saja seperti pengelolaan sistem penjualan. Nantinya, data warehouse akan melakukan analisa secara satu per satu mengenai subyek utamanya, seperti produk-produk yang dijual, jumlah transaksi penjualan dan pemasukan, serta biaya operasional jika bisnis tersebut membuka cabang toko lainnya.

3.  Non-Volatile

Sebenarnya, setiap kumpulan data di data warehouse tidak dapat dilakukan pembaharuan karena mempunyai karakteristik non-volatile (tidak berubah). Jika ada beberapa data baru yang akan ditambahkan, data warehouse hanya akan disatukan dengan file sebelumnya.

Hal ini dikarenakan data warehouse hanya mampu melakukan manipulasi data pada bagian access dan load data saja. Nantinya, data-data baru yang diinput dimasukan pada sebuah database, setelah itu data warehouse akan secara otomatis melakukan proses penambahan data.

4.  Time Variant 

Salah satu penunjang validitas sebuah data adalah berdasarkan waktu input  ke dalam sistem. Bisa dipastikan keseluruhan data pada data warehouse terbukti akurat, bahkan kamu dapat mengetahui waktu data warehouse tersebut diciptakan hingga data terbaru yang terakhir diinput.

Tentunya rentang waktu (time variant) pada data warehouse menjadi elemen sangat penting ketika sistem akan melakukan proses penganalisaan data, terutama jika analisa yang dilakukan menganut sistem periodik.

Fungsi Data Warehouse

Kegunaan dan fungsi data warehouse memang sangat penting, terutama bagi para penggiat bisnis atau pemilik perusahaan yang membutuhkan media penyimpanan data berskala besar untuk dilakukan proses analisis secara mendalam.

Di bawah ini terdapat ragam fungsi data warehouse adalah:

  • Kegunaan data warehouse adalah mempercepat proses-proses pengaksesan data, sehingga lebih efisien dari segi waktu. Tentu saja cepatnya pengaksesan data akan mempengaruhi analisa yang nantinya akan mempermudah kamu dalam proses pengambilan keputusan secara tepat.
  • Mengambil keputusan yang tepat pada suatu hal juga dipengaruhi oleh fakta valid dan terbukti kredibilitasnya. Hal ini menjadi fungsi data warehouse yang menyajikan informasi secara akurat dan terperinci.
  • Adanya historical intelligence yang memudahkan kamu ketika akan melakukan proses analisa data dalam periode tertentu, sehingga mampu melakukan forecasting (prediksi bisnis) yang lebih akurat.
  • Fungsi dan kegunaan data warehouse adalah mempertahankan konsistensi data karena memanfaatkan satu format tunggal setelah mengumpulkan ragam data dari berbagai macam sumber. Tujuan dari penggunaan satu format tunggal adalah supaya semua data mempunyai standar yang serupa dan terjaga konsistensinya.

Baca juga: Ini Cara Mengembalikan Data yang Terhapus di Laptop dan Android

Komponen Data Warehouse

data warehouse adalah
Photo by ThisIsEngineering from Pexels

Data warehouse mampu menjadi tempat penyimpanan data-data berskala besar karena adanya komponen penyusun di dalamnya. Setiap komponen tersebut mempunyai perannya tersendiri untuk memaksimalkan kinerja data warehouse supaya lebih optimal dalam proses analisis data.

1.    Warehouse Data Management

Warehouse data management  adalah bagian paling kompleks karena harus mengatur banyaknya data dalam sebuah sistem. Pengolahan data juga tidak bisa sembarangan sebab ada beberapa aspek yang wajib untuk diperhatikan, seperti pengelolaan recovery dan backup, pembaharuan hingga keamanan data.

2.    Warehouse

Menjadi tempat utama dalam penyimpanan data-data, warehouse pun mempunyai ragam bentuk yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan, seperti bentuk warehouse  cloud hosted, analytic, dan appliance.

3.    Access Tool

Tak hanya dua komponen di atas, selanjutnya dari komponen data warehouse adalah access tool. Jika memanfaatkan tim developer dalam mengelola data warehouse, tentunya access tool sangat bermanfaat karena dapat dikembangkan dan diterapkan pada OLAP dan data mining.

4.    Metadata

Metadata adalah komponen data warehouse yang memberikan gambaran secara singkat terkait sebuah data. Tujuan penggunaan metadata supaya kamu dapat melihat konteks informasi yang disuguhkan, sehingga bisa lebih terorganisir dan selaras dengan data-data lainnya.

5.    Tools ETL

Extract-Transform-Load (ETL) mampu melakukan proses pengambilan data dari berbagai macam sumber dan diubah formatnya supaya sesuai dengan standarisasi yang diterapkan pada sebuah data warehouse.

Tools ETL mempengaruhi beberapa aspek, seperti metode, tipe, dan waktu dari pengolahan data tersebut.

Baca juga: Data Mining : Definis, Fungsi, Metode dan Penerapannya

Schema Data Warehouse

data warehouse adalah

Data warehouse mempunyai tiga ragam skema yang paling populer, yakni skema snowflakestarfact constellations. Apa saja yang membedakan antara tiga skema tersebut, ya?

1.    Skema Snowflake

Sama seperti struktur dari sebuah snowflake (kepingan salju) yang dimulai dari susunan terbesar hingga terkecil, skema data warehouse tipe ini memanfaatkan tabel dimensi yang bentuknya lebih kecil di sekitar tabel utama.

2.    Skema Star

Skema star memanfaatkan tabel utama di bagian tengah, lalu di sisi atas-bawah dan kanan-kiri terdapat tabel penjelasan dari berbagai aspek yang dibahas secara singkat di tabel utama, sehingga penjabarannya lebih spesifik.

3.    Skema Fact Constellations

Strukturnya jauh lebih kompleks dibandingkan snowflake dan star. Hal ini disebabkan oleh banyak fakta yang terhubung oleh ragam dimensi dan tercakup dalam beberapa tabel.

Bagaimana? Sekarang sudah tahu kan kenapa banyak perusahaan menerapkan data warehouse untuk pengelolaan data mereka? 

Yup, data warehouse adalah metode yang bisa kamu andalkan jika ingin informasi-informasi penting di perusahaan tetap tersimpan dengan baik serta bisa diakses kapan saja dalam waktu cepat.

Di mana pada akhirnya sistem ini akan memberi efek baik terhadap perusahaan itu sendiri, mulai dari pengambilan keputusan yang tepat hingga prediksi bisnis secara akurat. Jadi, sudahkah perusahaan kamu memanfaatkan data warehouse?

Jika kamu membutuhkan media penyimpanan berskala besar yang proses pengaturan datanya mudah dan cepat, manfaatkan layanan VPS Indonesia dari Jagoan Hosting, yakni VPS X yang memberikan solusi dalam menggunakan media penyimpanan online secara pribadi.

Selain itu, layanan VPS X juga mendukung berbagai macam kebutuhan seperti learning management, financial, web dan apps hosting. Tak luput juga, VPS X cocok untuk penyimpanan dan pengolahan data warehouse. Nikmati layanan VPS X dari Jagoan Hosting mulai dari Rp80.000-an saja per bulannya dengan cara klik di sini.

0 Shares:
Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

You May Also Like