Data Warehouse dan Database: Apa Perbedaannya?

By |2021-09-14T08:29:30+00:00September 15th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , |

Perusahaan yang memiliki banyak data, membutuhkan sistem penyimpanan data yang aman. Sistem penyimpanan data memiliki banyak jenis. Sebagai pemilik perusahaan, penting untuk mengetahui berbagai macam tipe penyimpanan data agar dapat mengambil langkah tepat  untuk memastikan efektivitas dan efisiensi proses bisnis dalam suatu perusahaan. Ada dua jenis penyimpanan data yang umum digunakan, yaitu data warehouse dan database. Apa perbedaan dari data warehouse dan database? Berikut penjelasan dan contoh penerapannya di perusahaan.

Perbedaan Data Warehouse dan Database

Data warehouse adalah sebuah sistem yang menggabungkan data dari berbagai sumber untuk membuat laporan dan analisis, sehingga menghasilkan keputusan manajerial yang tepat dan cepat. Data warehouse menyimpan data dari berbagai periode waktu, yang nantinya akan dianalisis serta mengambil  insight yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan. Platform data warehouse mengintegrasikan berbagai sumber, beberapa database, aplikasi analisis, dan dapat mengirim data serta dapat diakses oleh semua departemen. Data bisnis yang bersifat historical adalah salah satu data yang dapat ditangani data warehouse dan dapat menghasilkan laporan yang kompleks untuk pengambilan keputusan manajerial.

Setelah memahami pengertian data warehouse, mari temukan informasi lebih lanjut mengenai Database. Database adalah software yang berfungi sebagai sistem manajemen untuk menyimpan, mengatur, dan memproses data. Database menangani data yang sederhana dengan sangat cepat.

Data warehouse dan database merupakan sistem penyimpanan data, yang membedakannya adalah cara kedua sistem tersebut memproses data. Data warehouse mengunakan OnLine Analytical Processing (OLAP) untuk menganalisis data yang banyak dengan cepat, sedangkan database menggunakan OnLine Transactional Processing (OLTP) untuk menghapus, memasukkan, mengganti, dan memperbarui data dalam transaksi  yang banyak dalam waktu yang relatif singkat. Database merupakan salah satu komponen dari data warehouse, sehingga data warehouse dan database saling melengkapi.

 

Contoh Penerapan Data Warehouse dan Database

  1. Penerapan Data Warehouse

Data warehouse menyediakan pembuatan laporan dan analisis yang berkualitas untuk membantu bisnis pertumbuhan bisnis dengan menyediakan berbagai informasi yang diperlukan untuk pengampilan keputusan. Contoh hasil dari data warehouse adalah segmentasi pembeli ke dalam beberapa kelompok berdasarkan riwayat pembelian sebelumnya untuk mengetahui pola pembelian, memprediksi penurunan pelanggan menggunakan data 10 tahun terakhir, serta membuat prediksi permintaan dan penjualan untuk menentukan area bisnis yang akan difokuskan untuk langkah selanjutnya.

  1. Penerapan Database

Database memproses transaksi sehari-hari dalam suatu perusahaan. Beberapa contoh penerapannya adalah pendaftaran pasien rumah sakit, pemesanan tiket online, dan pembuatan pesanan dalam e-commerce.

 

Mana yang lebih baik untuk perusahaan, Data Warehouse atau Database?

Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, data warehouse membutuhkan database agar dapat menghasilkan analisis yang tepat. Jika perusahaan Anda mempunyai data yang sangat banyak, baik data yang detail atau data yang bersifat historical, perusahaan Anda perlu mempertimbangkan untuk menggunakan data warehouse sebagai tempat penyimpanan data perusahaan dan juga untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan. Jika Anda berencana memanfaatkan data warehouse untuk perusahaan, solusi data warehouse dari PhinCon dapat menjadi salah satu pilihan terbaik untuk Anda. Temukan informasi lebih lanjut mengenai data warehouse di sini. 

 

Segera hubungi kami di marketing@phintraco.com untuk mengetahui informasi lebih lanjutmengenai solusi data warehouse untuk perusahaan.

 

Referensi:

https://www.teradata.com/Trends/Data-Warehouse/Data-Warehouses-vs-Databases-Infographic

https://www.healthcatalyst.com/insights/database-vs-data-warehouse-a-comparative-review/

https://panoply.io/data-warehouse-guide/the-difference-between-a-database-and-a-data-warehouse/

https://www.xplenty.com/blog/data-warehouse-vs-database-what-are-the-key-differences/

5 Prediksi Database Management 2019

By |2021-07-25T21:04:23+00:00February 27th, 2019|Categories: Blog|Tags: , , , , |

Di tahun 2019 banyak berbagai macam prediksi di dunia teknologi dan bidang lainnya. Untuk di bidang teknologi, khususnya prediksi atas database seperti yang akan dibahas pada 5 Prediksi Database Management 2019 berikut ini.

1. Otomasi pada database maintenance akan dipercepat

Banyak tugas manajemen database secara rutin yang telah diotomatisasi dalam beberapa tahun terakhir. Di tahun-tahun mendatang, on-premises database yang masih tradisional dan lokal akan bersaing dengan adanya penyebaran cloud-native.

2. Database Security akan menjadi lebih penting

Kita semua tahu bahwa banyak berita utama tentang adanya pelanggaran atas keamanan. Ancaman terhadap keamanan akan menjadi lebih umum ketika pemain lain menyadari nilai data dan bagaimana mereka dapat mengubahnya untuk keuntungan mereka sendiri.

Jika hal itu terjadi, tidak mungkin lagi bagi manusia untuk mendeteksi, mengkorelasikan, menganalisis, dan kemudian mengatasi semua ancaman secara tepat waktu. Jadi apa yang dapat dilakukan oleh para profesional IT tentang hal ini? Banyak dari mereka yang beralih ke solusi otonom (autonomous solutions).

Autonomous monitoring dan auditing dapat mengidentifikasi banyak masalah dan ancaman terhadap database. Ia dapat memonitor pengaturan layanan cloud dan mencegah penyimpangan konfigurasi.

Ketika Anda memiliki Autonomous Database yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi ancaman dan menghentikannya, Anda dapat menggali lebih banyak nilai dari data untuk membantu mendorong hasil bisnis yang lebih baik.

3. Standar untuk Keandalan, Ketersediaan dan Kinerja Database Akan Meningkat

Database reliability, availability, dan performance selalu penting dan akan sama di tahun 2019. Autonomous data management (manajemen data yang otonom) akan membawa kapabilitas tersebut ke level selanjutnya.

Misalnya, kemampuan machine learning dari Autonomous Database dapat secara otomatis menambal sistem saat kerentanan ditemukan. Selain itu, manajemen data yang otonom akan meningkatkan waktu kerja dan juga meningkatkan keamanan.

4. Volume data akan terus meledak

Data terus bertumbuh yang dapat mengakibatkan munculnya ledakan data, baik yang berasal dari media sosial maupun video serta IoT dan ribuan sumber lain yang tidak umum bahkan 10 tahun yang lalu.

Bagaimana cara mengelola semua data ini dengan cara yang efisien? Ini akan menjadi faktor yang kuat untuk pindah ke cloud, karena sebagian besar cloud databases dapat disediakan dalam waktu kurang lebih 40 menit atau lebih sedikit, dibandingkan berminggu-minggu yang menggunakan metode on-premises yang lama.

5. Penyediaan database akan menjadi lebih otomatis

Poin terakhir adalah, di tahun 2019 penyediaan database akan menjadi lebih otomatis. Automated database provisioning menjadi lebih populer karena meningkatkan setiap iterasi baru.

Tentunya seiring bertambahnya data dan kebutuhan akan analitik yang didorong oleh data, bisnis sangat membutuhkan data yang lebih cepat untuk memenuhi tuntutan bisnis.

Source: https://blogs.oracle.com/5-database-management-predictions-for-2019

Cara Mempertahankan Database yang Lebih Aman

By |2021-07-25T21:08:31+00:00December 29th, 2017|Categories: Blog|Tags: , , , , , , |

Dengan mempelajari tentang cara meningkatkan keamanan atau melindungi data di cloud, akan memungkinkan bisnis dalam meminimalkan potensi risiko terhadap jaringan, data, dan sistem mereka. Lalu bagaimana cara mempertahankan database yang lebih aman?

Establishing effective security protocols

Bahkan protokol keamanan dasar pun bisa membuat perbedaan nyata ketika harus menyimpan data dan informasi sensitif yang tersimpan di dalam cloud yang aman. Kata sandi yang buruk, kecerobohan dalam melakukan pembaharuan, dapat meningkatkan risiko dari malware atau menyebabkan adanya jenis gangguan jaringan lainnya.

Limiting data use and exposure

Membatasi akses pengguna dan akun adalah cara yang efektif lainnya untuk memastikan agar data yang tersimpan di cloud tidak terganggu. Bahkan upaya keamanan yang paling baik mungkin tidak hanya cukup untuk mencegah terjadinya pelanggaran atau serangan cyber, namun pebisnis masih dapat melindungi diri dan data mereka dengan membatasi akses mereka sendiri.

Utilizing Security Applications

Ada berbagai pilihan perangkat lunak, program, dan aplikasi keamanan digital yang memungkinkan usaha untuk meminimalkan sebuah ancaman. Dari aplikasi yang secara otomatis memonitor patch perangkat lunak mereka yang dirancang untuk mendeteksi dan menanggapi ancaman potensial secepat mungkin.

Monitoring data transfers and network activity

Dengan mengawasi dan memantau transfer data dan aktivitas jaringan lainnya yang mungkin sedang berlangsung dapat menjadi upaya yang bermanfaat. Mengotomasi upaya pemantauan pada cloud atau menghubungi petugas keamanan atau layanan TI untuk menangani tugas semacam itu memastikan bahwa usaha kecil dapat meningkatkan keamanan mereka tanpa harus mempekerjakan staf yang ada atau membebani karyawan mereka yang sudah ada dengan tanggung jawab tambahan.

Seeking Professional Security Services

Sumber daya yang dibutuhkan untuk mengamankan database atau melindungi jaringan dari gangguan atau pelanggaran mungkin tidak selalu tersedia. Namun dengan mencari bantuan profesional dapat memungkinkan perusahaan untuk menilai dengan lebih baik infrastruktur mereka saat ini, garis besar masalah atau masalah apa pun yang dapat menempatkan mereka pada risiko yang meningkat, dan menerapkan sumber daya apa pun yang mungkin sesuai dengan kebutuhan, anggaran, atau situasinya.

Go to Top