Saat ini, mayoritas direksi sebuah perusahaan sangat mengutamakan prioritas dalam menangani pengelolaan informasi secara lebih terstruktur. Sehingga data yang diakses dapat tersimpan dan terjaga dengan baik. Pada artikel kali ini akan banyak membahas terkait fungsionalitas dari data warehouse itu sendiri, dan bagaimana proses implementasinya bagi manajemen suatu bisnis.
Apa itu Data Warehouse?
Definisi umum dari gudang data atau data warehouse adalah sistem komputer yang bertugas untuk mengarsipkan dan menganalisis sebuah data historis untuk keperluan suatu organisasi atau bisnis tertentu. Informasi yang dikelola dapat berupa data terkait penjualan, gaji, serta informasi harian lainnya.
Dengan menganalisa sebuah data secara terstruktur, maka dapat menghasilkan informasi yang lebih akurat untuk menunjang pengambilan keputusan oleh suatu perusahaan. Itulah mengapa, gudang data termasuk dalam salah satu parameter penunjang kegiatan business intelligence.
Gudang data sendiri pertama kali digunakan dan ditemukan pada tahun 1980-an yang saat itu juga banyak bisnis besar yang menerapkan DSS (Decision Support System). Hingga saat ini, banyak perusahaan yang menerapkan strategi tersebut untuk membantu dalam meningkatkan kualitas dan produktivitas kerja.
Manfaat Data Warehouse
Mengapa gudang data sangatlah penting? Berikut merupakan beberapa faktor utama, sebuah bisnis harus menjalankan data warehouse.
1. Membantu dalam Mengambil Keputusan
Fungsi pertama dari data warehouse adalah untuk dapat mengambil sistem keputusan yang tepat. Dimana, informasi tersebut haruslah kredibel dan berdasarkan fakta yang ada. Tujuannya ialah agar dapat membuat keputusan yang benar dalam segmentasi pasar, manajemen inventaris, dan manajemen keuangan (finansial).
2. Mudah dan Cepat dalam Mengakses Data
Fungsi yang kedua adalah mudah untuk diakses, dimana pengguna dapat berinteraksi dengan sumber secara cepat dan lebih efisien. Yang mana, keefektifan tersebut dapat memberikan impact pada pengambilan keputusan yang lebih cepat daripada kompetitor bisnis anda.
3. Menciptakan Konsistensi Data
Dikarenakan data warehouse merupakan sistem yang dapat mengumpulkan berbagai informasi dari platform yang berbeda, sehingga dapat diubah menjadi format tunggal agar dapat digunakan dengan baik.
Kemudian, untuk kedepannya perusahaan anda dapat memperoleh hasil yang maksimal dan konsisten satu sama lainnya. Ketika standarisasi data telah terbentuk, maka anda dapat menaruh kepercayaan yang tinggi pada tingkat keakuratan gudang data untuk dapat membuat keputusan bisnis yang jelas dan tepat.
4. Menghasilkan ROI yang Optimal
ROI (Return of Investment) adalah tingkat rasio antara jumlah laba bersih dan biaya investasi yang dihasilkan dari beberapa investasi pada resource (sumber daya) yang ada. Jika dihubungkan dengan data warehouse sendiri, memiliki fungsi khusus untuk memberikan pengembalian investasi yang lebih menguntungkan.
5. Menyediakan Historical Intelligence
Fungsi yang terakhir adalah sebagai penyedia mayoritas historical data agar anda dapat menganalisis setiap periode atau tren waktu yang berbeda, untuk dapat membuat prediksi bisnis (forecasting) di masa yang akan datang.
Karakteristik Data Warehouse
Selanjutnya, masuk pada pembahasan mengenai empat karakteristik atau ciri khas dari data warehouse, diantaranya adalah sebagai berikut.
1. Berorientasi pada Subjek
Data yang berorientasi pada subjek memiliki dimensi waktu yang saling terintegrasi. Dimana, nantinya dapat mendukung proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para manager pada tiap jenjangnya.
2. Data telah Terintegrasi
Dikarenakan gudang data merupakan kumpulan data dari berbagai sistem informasi yang ada, maka informasi yang diperoleh juga mampu untuk terintegrasi dengan baik. Sehingga, dapat membantu percepatan pengambilan keputusan secara efektif dan efisien.
3. Data Bersifat Tetap
Karakteristik yang ketiga yaitu, data yang dipakai bersifat tetap. Maksudnya disini adalah informasi yang digunakan tidak berganti dan tidak dapat diubah secara paksa. Dikarenakan, data tersebut pada umumnya berisi kumpulan informasi yang telah ada dan terdapat jangka waktu yang telah digunakan.
4. Dibuat dalam Rentang Waktu Tertentu
Sistem basis data (database) yang digunakan tentunya memiliki rentang waktu tertentu sesuai dengan kebutuhan anda. Dimana, hal tersebut akan berpengaruh pada pemakaian untuk setiap strategi bisnis yang anda jalankan. Sehingga, basis data yang terbentuk akan selalu diikuti dengan interval waktu penggunaannya.
Baca juga: Pengenalan Big Data: Pengertian, Fungsi, Manfaat, dan Tools
Komponen Data Warehouse
Komponen apa saja yang tersedia dalam sebuah data warehouse? Berikut merupakan lima komponen utama penyusun database tersebut.
1. Gudang
Komponen yang pertama adalah gudang atau tempat penyimpanan dari data tersebut. Bentuknya pun bisa berbeda – beda disesuaikan dengan kebutuhan anda, diantaranya adalah meliputi data warehouse appliance, analytics, cloud – hosted, dan typical relational database.
2. Manajemen Gudang Data
Peran dari manajemen gudang data sangatlah kompleks, dimana harus ada pihak yang mampu untuk mengelola gudang data dengan baik. Hal yang harus diperhatikan dalam pengelolaan gudang data antara lain, dari segi keamanan, pembaharuan data, pemilihan prioritas tugas, serta mengelola backup dan recovery apabila terdapat suatu keadaan yang dianggap mendesak.
3. Metadata
Komponen yang ketiga adalah metadata, yaitu sebuah keterangan singkat dalam data tersebut. Fungsi dari metadata sendiri adalah memberikan konteks atau gambaran mengenai sebuah informasi agar tampak lebih jelas dan selaras.
4. Tools Akses
Terdapat beberapa tools yang dapat anda manfaatkan untuk mendukung strategi bisnis anda menggunakan data warehouse. Pertama, anda dapat menggunakan konsep data mining dan OLAP.
Untuk lebih jelasnya, anda dapat mencari beberapa referensi yang ada dalam internet. Kedua, anda dapat menggunakan query reporting atau mengembangkan tools analytics sendiri apabila anda memiliki tim developer atau pengembang aplikasi.
Baca juga: Mengenal Konsep Data Mining Beserta Contoh Implementasinya
5. Tools ETL
ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, and load, yang berarti sebuah proses pengambilan data yang nantinya dapat dimodifikasi formatnya. Dan pada akhirnya, deretan informasi tersebut akan dimasukkan ke dalam data warehouse. Tools tersebut nantinya akan mempengaruhi waktu, metode, dan tipe modifikasi dari data tersebut.
Star Schema Data Warehouse
Banyak sekali skema yang dapat anda gunakan untuk memudahkan dalam memproses kebutuhan data warehouse. Salah satunya dengan menggunakan metode star schema yang cukup efektif dalam mengolah sebuah database.
Skema ini terbilang sederhana dan susunan tabelnya membentuk pola bintang yang di dalamnya tersusun atas dua entitas, yaitu tabel fakta dan dimensi. Berikut merupakan beberapa penjelasan terkait kedua istilah tersebut.
1. Tabel Fakta
Tabel fakta atau fact table berisi metrik mengenai proses bisnis sebuah perusahaan atau organisasi. Data yang termuat dalam tabel tersebut bersifat numerik (angka) dan dapat ditambah. Yang perlu diperhatikan adalah dalam data tersebut harus termuat hal – hal yang berhubungan dengan tabel di sekitarnya, yaitu tabel dimensi.
2. Tabel Dimensi
Tabel dimensi atau dimension table memuat beberapa informasi terkait kapan, di mana, apa, dan informasi yang lainnya. Berbanding terbalik dengan tabel fakta, dimension table berisi informasi yang bersifat kualitatif. Dimana, dalam metode star schema sendiri terdapat beberapa tabel dimensi sekaligus yang mengelilingi tabel fakta.
Kesimpulan
Dalam menggunakan data warehouse, pastikan anda telah menyusun dan mengelola database dengan baik serta membangun kebutuhan sistem perusahaan yang optimal. Gunakan metode yang sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan anda. Kemudian, pergunakan juga tools yang dapat mendukung proses manajemen data anda dengan lebih baik dan optimal.
Sekawan Media membuka jasa pembuatan software profesional dengan mengutamakan pada proses optimalisasi kebutuhan produk yang responsif, aman, dan user friendly.
