Data Warehouse: Pengertian, Jenis, Tujuan, dan Tool Pendukungnya

Dalam era digital saat ini, bisnis dan organisasi membutuhkan akses yang cepat dan mudah ke data untuk membuat keputusan yang tepat waktu. Data Warehouse adalah salah satu solusi yang dapat membantu organisasi dalam memenuhi kebutuhan ini. Data Warehouse adalah sistem penyimpanan data yang dirancang untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber dan kemudian menyajikannya dalam bentuk terstruktur yang mudah digunakan. Dalam artikel ini, akan dibahas lebih detail tentang apa itu Data Warehouse, mengapa penting bagi organisasi, dan bagaimana Data Warehouse dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Artikel ini juga akan membahas beberapa teknik dan konsep penting yang terkait dengan Data Warehouse 

Pengertian Data Warehouse

Data warehouse adalah sebuah sistem atau platform yang dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan mengelola data dari berbagai sumber yang berbeda untuk tujuan analisis bisnis dan pengambilan keputusan.DW sering dikaitkan dengan topik kecerdasan bisnis karena DW merupakan salah satu sumber data untuk membuat analisis bisnis. DW dirancang untuk menyediakan data analisis bisnis, bukan untuk proses transaksi/operasional bisnis. DW disebut juga database Online Analytical Processing (OLAP) karena fungsinya sebagai basis data untuk menjawab kebutuhan analitik.

Pengertian Data Warehouse menurut para ahli

Feri and Dominikus

Data warehouse adalah kumpulan data dari berbagai sumber yang ditempatkan menjadi satu dalam tempat penyimpanan berukuran besar lalu diproses menjadi bentuk penyimpanan multi-dimensional dan didesain untuk querying dan reporting.

Williams and Sawyer

Data warehouse adalah salinan atau reproduksi data yang mirip dengan data yang ada pada mainframe

Inmon

Mendeskripsikan data warehouse sebagai kumpulan data untuk mendukung keputusan manajerial dengan sifat berorientasi pada subjek (subject-oriented), terintegrasi (integrated), tidak mudah berubah (nonvolatile), dan berdasarkan waktu (time-variant)

Lane dan Potineni

data warehouse adalah sebuah basis data yang didesain untuk dapat digunakan pada aktivitas kecerdasan bisnis, di mana DW membantu penggunanya memahami dan meningkatkan kinerja dari organisasinya

Karakteristik Data Warehouse

Empat karakteristik utama dari Data Warehouse (DW) adalah subject-oriented, integrated, non volatile, dan time-variant. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing karakteristik:

1. Subject-oriented

Data Warehouse berfokus pada subjek bisnis tertentu, seperti penjualan, persediaan, atau pelanggan. Data warehouse menyimpan data yang relevan dengan subjek bisnis tersebut dalam satu tempat terpusat, sehingga memudahkan analisis dan pengambilan keputusan yang berhubungan dengan subjek bisnis tersebut.

2. Integrated

Data Warehouse mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang berbeda, termasuk sistem operasional, basis data terdistribusi, dan sumber data lainnya. Data dari sumber yang berbeda diubah menjadi format yang konsisten dan terstandarisasi sehingga dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan.

3. Nonvolatile

Data Warehouse bersifat nonvolatile, artinya data tidak berubah atau tidak dihapus setelah dimasukkan ke dalam Data Warehouse. Sebaliknya, data lama tetap disimpan dan dicadangkan di DW untuk tujuan pembandingan atau analisis historis. Data yang masuk ke dalam Data Warehouse selalu dianggap sebagai data “sejarah” yang tidak dapat diubah atau dihapus.

4. Time-variant

Data Warehouse mencatat perubahan data dari waktu ke waktu dan mempertahankan catatan perubahan tersebut. Data Warehouse dapat digunakan untuk menganalisis tren, pola, dan perubahan dalam waktu tertentu dan memungkinkan pengguna untuk melacak data yang ada di masa lalu. Karakteristik ini juga memungkinkan pengguna untuk membandingkan data dari waktu ke waktu dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik berdasarkan tren historis dan prediksi masa depan.

Tujuan Data Warehouse

Tujuan utama dari data warehouse adalah untuk menyediakan akses yang mudah dan cepat ke data bisnis dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Berikut adalah beberapa tujuan lain dari data warehouse:

1. Integrasi data – Data warehouse menggabungkan data dari berbagai sumber dan sistem sehingga menjadi satu sumber data yang utuh dan terpadu.
2. Meningkatkan kualitas data – Data warehouse memiliki proses yang ketat untuk memastikan kualitas data yang disimpan di dalamnya. Hal ini membuat data yang tersedia di dalam data warehouse lebih akurat dan dapat diandalkan.
3. Analisis data – Data warehouse menyediakan platform untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam dan menyeluruh. Analisis data ini dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
4. Mendukung pengambilan keputusan – Data warehouse menyediakan data historis dan aktual yang dapat membantu manajer dan pengambil keputusan dalam menentukan strategi bisnis dan keputusan-keputusan penting lainnya.
5. Meningkatkan efisiensi bisnis – Data warehouse memungkinkan organisasi untuk memantau kinerja bisnis mereka secara real-time. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan membuat perubahan yang diperlukan untuk meningkatkan efisiensi bisnis.

Jenis  Data Warehouse

tiga jenis utama dari data warehouse adalah enterprise data warehouse (EDW), operational data store (ODS), dan data mart.

1. Enterprise Data Warehouse (EDW) – Ini adalah tipe data warehouse yang paling umum dan terdiri dari semua data yang dihasilkan oleh organisasi. EDW dirancang untuk melayani kebutuhan pelaporan dan analisis dari seluruh organisasi. Data yang disimpan dalam EDW biasanya bersifat historis dan berorientasi subjek.
2. Operational Data Store (ODS) – ODS adalah database yang dirancang untuk melayani kebutuhan operasional organisasi. Data yang disimpan dalam ODS biasanya berasal dari sistem operasional organisasi, dan disimpan dengan cara yang lebih terstruktur. ODS umumnya digunakan untuk mendukung aplikasi bisnis yang memerlukan akses real-time ke data operasional.
3. Data Mart – Data mart adalah subset dari EDW yang fokus pada subjek bisnis tertentu atau unit bisnis tertentu. Data mart sering digunakan oleh departemen bisnis tertentu atau tim analis untuk melakukan analisis dan pelaporan yang lebih terfokus pada area bisnis tertentu. Data yang disimpan dalam data mart biasanya bersifat historis dan digunakan untuk tujuan analisis bisnis.

Arsitektur Data Warehouse

Pada umumnya, arsitektur Data Warehouse terdiri dari empat bagian utama, Yaitu:

1. Sumber Data. Ini adalah sumber data asli atau sumber data operasional organisasi, seperti database OLTP, flat files, web services, atau aplikasi lainnya. Data ini mewakili data transaksional yang dikumpulkan oleh organisasi dalam operasi sehari-hari mereka.
2. Extract Transform Load (ETL). Ini adalah proses yang digunakan untuk mengambil data dari sumber data dan memuatnya ke dalam database Data Warehouse. Proses ETL meliputi tahapan pembersihan data (cleaning), penggabungan data (merging), transformasi data (transforming), dan validasi data (validating). Proses ETL biasanya menggunakan staging area sebagai tempat penyimpanan sementara sebelum data dimuat ke database Data Warehouse.
3. Database Data Warehouse. Ini adalah tempat penyimpanan data yang digunakan untuk menganalisis dan membuat laporan dari data yang telah diolah melalui proses ETL. Database Data Warehouse dirancang khusus untuk mendukung analisis data dan membantu organisasi dalam membuat keputusan bisnis.
4. Information Delivery. Ini adalah bagian dari arsitektur Data Warehouse yang mengambil data yang tersimpan di database Data Warehouse dan mengolahnya menjadi laporan dan visualisasi yang mudah dimengerti oleh pengguna bisnis. Informasi ini dapat disajikan dalam berbagai format, seperti dashboard, laporan, grafik, atau tabel. Informasi ini dapat diakses oleh pengguna melalui berbagai platform, seperti aplikasi desktop, aplikasi seluler, atau melalui web.

7 Tools Data Warehouse 

1. Amazon Redshift – Layanan data warehouse yang dimiliki oleh Amazon Web Services (AWS). Alat ini memungkinkan Anda untuk menganalisis data Anda secara cepat dan hemat biaya.
2. Snowflake – Platform data warehouse yang menawarkan integrasi dengan berbagai alat analisis dan integrasi data.
3. Google BigQuery – Layanan data warehouse yang dimiliki oleh Google Cloud Platform. Alat ini memungkinkan pengguna untuk menganalisis data dengan cepat dan mudah menggunakan SQL.
4. Microsoft Azure Synapse Analytics – Alat data warehouse yang menyatukan analisis big data dan data warehousing ke dalam satu platform.
5. Oracle Autonomous Data Warehouse – Platform data warehouse yang menawarkan tingkat keamanan dan kinerja yang tinggi, serta kemampuan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber.
6. IBM Db2 Warehouse – Alat data warehouse yang menawarkan skalabilitas tinggi dan kinerja yang cepat.
7. Teradata Vantage – Platform data warehouse yang menyediakan analisis data real-time dan integrasi data dari berbagai sumber.