Volume data kini semakin membludak dari berbagai sumber di tengah berkembangnya teknologi digital. Perusahaan yang dapat mengelola dan menganalisis data masif tersebut bisa mendapatkan aset strategis yang sangat berharga. Akan tetapi, ini merupakan tantangan besar bagi banyak perusahaan tentang bagaimana mengubah tumpukan data mentah tersebut menjadi wawasan berharga yang dapat ditindaklanjuti. Gudang data atau data warehouse adalah salah satu konsep yang dapat menjadi solusi atas tantangan tersebut.

Secara konsep fundamental, konsep ini merupakan sistem yang dirancang khusus untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, serta menganalisis data dalam jumlah dan skala besar. Semua data inilah yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.

Artikel ini akan membahas berbagai aspek detail tentang gudang data, mulai dari definisi, karakteristik, tujuan, perbedaannya dengan database, jenis-jenis, komponen utamanya, serta manfaat signifikannya bagi pertumbuhan bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui jawaban selengkapnya!

Apa itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah sebuah sistem penyimpanan data terpusat yang dapat mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber operasional serta eksternal.  Tidak seperti database operasional yang berfungsi untuk menangani transaksi harian, gudang data dioptimalkan untuk kueri, analisis, dan pelaporan.

Karakteristik data warehouse dapat dilihat dari fokusnya yang berorientasi pada subjek-subjek utama bisnis, seperti pelanggan, produk, penjualan, atau karyawan. Selain itu, informasi yang masuk ke warehouse juga terintegrasi, dibersihkan, sesuai standar dan dikonsolidasikan. Data dalam warehouse memiliki elemen waktu yang jelas dan bersifat stabil serta tidak diubah setelah dimuat.

Tujuan utama data warehouse adalah untuk memberikan perusahaan informasi yang akurat, relevan, dan tepat waktu untuk berbagai keputusan yang harus diambil. Gudang data berperan sebagai single source of truth yang mendukung proses Business Intelligence (BI) yang efektif.

Data Warehouse vs Data Base, Apa Perbedaannya?

Secara konsep, kedua istilah tersebut merujuk pada sistem penyimpanan data. Akan tetapi, data warehouse dan database memiliki perbedaan mendasar dalam hal tujuan, desain, dan penggunaannya. Tujuan utama dari warehouse meliputi analisis data, pelaporan, serta pendukung keputusan strategis. Sementara itu, database memiliki tujuan untuk menjalankan operasional bisnis sehari-hari dan transaksi.

Desain data yang digunakan dalam data warehouse juga sering didenormalisasi untuk query yang cepat. Di sisi lain, data dalam database umumnya dinormalisasi untuk integritas dan efisiensi transaksi. Fokus dalam warehouse meliputi informasi historis, agregat, ringkasan, dan multidimensi. Sementara itu, database berfokus pada data terkini, detail, serta operasional.

Ukuran dan volume data dalam data warehouse juga jauh lebih besar (terabyte hingga petabyte) dibanding database (gigabyte hingga terabyte). Data warehouse sering digunakan oleh analis bisnis, manajer, ilmuwan data, serta eksekutif. Database lebih sering digunakan oleh staf operasional, dan pelanggan melalui aplikasi.

Apa Saja Jenis Data Warehouse?

Berikut ini adalah beberapa contoh data warehouse yang sering digunakan dan terus berkembang seiring dengan kebutuhan:

Enterprise Data Warehouse (EDW)

EDW merupakan pendekatan di mana sebuah warehouse tunggal dan terpusat dibangun untuk memenuhi kebutuhan informasi seluruh perusahaan/organisasi. Jenis warehouse ini memberikan pandangan yang terintegrasi dan lebih holistik untuk semua aspek bisnis.

Operational Data Store (ODS)

ODS kerap digunakan sebagai tahap staging sebelum data dimuat ke EDW. Sebagai penyimpanan data operasional yang terintegrasi, ODS mendukung pelaporan operasional sehari-hari secara real time, namun tidak sekompleks analisis di EDW.

Data Mart

Data mart adalah bagian kecil dari gudang data yang dikhususkan untuk satu departemen atau lini bisnis tertentu, misalnya marketing, sales, atau finance. Subset ini bisa bergerak sendiri (independen) atau bersumber dari EDW, ukurannya pun lebih kecil dan mudah dikelola.

Cloud Data Warehouse

Dengan semakin populernya cloud computing, cloud data warehouse juga semakin populer digunakan sebagai platform yang di-hosting dan dikelola oleh penyedia cloud. Jenis ini lebih fleksibel, dapat diskalakan, dan memiliki model pay-as-you-go.

Apa Saja Komponen Data Warehouse?

Arsitektur data warehouse yang lengkap umumnya terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:

Sumber Data

Komponen ini merupakan asal muasal data. Sumbernya dapat berupa sistem internal seperti ERP, CRM< SCM, database transaksional, atau eksternal seperti media sosial atau third party.

Proses ETL (Extract, Transform, Load)

Extract dalam ETL artinya adalah pengambilan data dari sumber. Lalu Transform adalah tahap pembersihan, validasi, dan konversi format agar sesuai dengan model di warehouse. Setelah itu, Load adalah tahap pemuatan data yang sudah ditransformasi.

Data Warehouse Storage

Komponen ini adalah database fisik tempat data yang bersih dan terintegrasi disimpan. Storage ini kerap menggunakan sistem manajemen basis data yang optimal untuk kueri analitik dan volume data besar.

Metadata Repository

Repositori ini menyimpan informasi tentang data itu sendiri, termasuk definisi, sumber, aturan transformasi, skema, lineage, serta aturan bisnis data. Metadata sangat penting untuk pengelolaan, pemahaman, dan penggunaan warehouse yang efektif.

Alat Akses dan Analisis

Komponen terakhir adalah interface yang digunakan oleh end user untuk berinteraksi dengan warehouse. Beberapa alat ini meliputi alat kueri SQL untuk user teknis, alat pelaporan dan dashboard, aplikasi Business Intelligence, serta alat analisis statistik dan data mining untuk analisis lebih lanjut.

Apa Saja Manfaat Data Warehouse untuk Bisnis?

Implementasi data warehouse dapat memberikan banyak manfaat signifikan untuk bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat utamanya:

Pengambilan Keputusan Lebih Tepat

Akses ke data historis yang terintegrasi dan akurat dapat membantu para pemangku kepentingan untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan berbasis data. Hal ini juga mengurangi ketergantung mengambil keputusan pada intuisi semata.

Peningkatan Kualitas Data

Kualitas data dalam gudang data juga lebih bersih dan konsisten. Proses ETL memastikan setiap data yang disimpan dan dihasilkan dapat dijadikan sumber yang optimal.

Single Source of Truth

Gudang data dapat menghilangkan silo data serta informasi yang inkonsisten antar departemen. Hal ini memastikan semua orang bekerja dengan data dari sumber yang sama.

Wawasan Mendalam tentang Pelanggan dan Pasar

Analisis data yang komprehensif dan terintegrasi dari berbagai sumber dapat memberikan wawasan yang mendalam tentang pelanggan dan pasar kepada perusahaan. Hasil analisis ini dapat memungkinkan segmentasi pelanggan, personalisasi layanan, dan identifikasi peluang baru.

Peningkatan Efisiensi Operasional

Secara keseluruhan, analisis data operasional historis bisnis dapat membantu perusahaan mengidentifikasi area yang inefisien, bottlenecks, dan peluang optimalisasi. Hal ini dapat mendorong efisiensi operasional secara pesat.

Tingkatkan Pengelolaan Data Bisnis Anda dengan Solusi Data Management dari PhinCon!

Data warehouse adalah pondasi penting untuk menjalankan bisnis yang efisien dan terus berkembang di era digital. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengimplementasikan solusi yang tepat.

PhinCon, sebagai perusahaan IT consulting & solution terpercaya, dapat menyediakan platform data management terbaik untuk bisnis Anda. Solusi manajemen data kami memiliki fitur analitik yang canggih, skalabilitas tinggi, performa tinggi dalam kueri kompleks, integrasi data yang mulus, serta dukungan multi-cloud.

Hubungi marketing@phintraco.com sekarang untuk informasi selengkapnya mengenai solusi data management dari PhinCon!

Editor: Irnadia Fardila