data warehouse adalah

Data Warehouse: Pengertian, Kegunaan, dan Komponennya

Bagi orang-orang yang berkarir di bidang data, tentu data warehouse bukan nama yang asing. Kamu pun mungkin pernah mendengar istilah ini saat sedang mempelajari data science.

Pertanyaannya, apa itu data warehouse? Mengapa para praktisi di bidang data menganggap bahwa data warehouse itu penting?

Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, kita akan mengupas tuntas tentang apa itu data warehouse di artikel ini. Mulai dari pengertian data warehouse, kegunaan, hingga komponen-komponennya.

Ingin tahu lebih lanjut? Yuk simak selengkapnya!

Apa itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah sistem penyimpanan data secara digital. Sesuai namanya, kamu bisa membayangkan data warehouse seperti gudang data. Nantinya, data yang disimpan di sini dapat digunakan sebagai dasar untuk membuat keputusan bisnis yang tepat dan kredibel.

ilustrasi analogi gudang dan data warehouse

Cara mengambil data di data warehouse sendiri bermacam-macam. Mulai dari menggunakan klien SQL, alat Business Intelligence (BI), atau alat analytics lainnya.

Dengan menggunakan data warehouse, bisnis dapat mengakses informasi yang mereka butuhkan secara lebih mudah. Sehingga, mereka bisa dengan cepat mendapatkan wawasan yang kelak bisa dijadikan bekal untuk mengungguli kompetitor.

Alat data warehousing yang biasa digunakan di pasaran pun cukup bervariasi. Beberapa contoh yang cukup populer adalah Microsoft Azure dan Google BigQuery.

Baca juga: Apa itu Big Data?

6 Kegunaan Data Warehouse

Sekarang mungkin kamu bertanya-tanya, kenapa sih data scientist perlu menggunakan data warehouse? Nah, berikut adalah beberapa manfaat data warehouse yang paling penting:

  1. Menganalisis data dalam jumlah yang besar, dan mengambil informasi penting di dalamnya.
  2. Menyimpan rekam jejak penyimpanan data.
  3. Menganalisis data pada subjek atau topik tertentu.
  4. Memastikan bahwa jenis data yang berbeda dari sumber yang berbeda tetap bisa diakses secara konsisten.
  5. Memastikan bahwa data yang disimpan di dalam data warehouse tetap stabil dan tidak mengalami perubahan.
  6. Menyimpan setiap perubahan yang dilakukan pada datanya dari waktu ke waktu.

Melihat keenam manfaat di atas, tak heran jika data warehouse menjadi salah satu komponen penting yang harus dipelajari di bidang data.

Bayangkan jika kamu harus mengelola data, tapi tak mampu menganalisis banyak data sekaligus. Atau bahkan tak mampu menyimpan rekam jejak datanya. Tentu akan sangat merepotkan, bukan?

ilustrasi gudang server

Nah, setelah mengetahui berbagai manfaat data warehouse. Selanjutnya mari kita bahas tentang beberapa karakteristik data warehouse!

Karakteristik Data Warehouse

Apa yang membuat data warehouse unik? Berikut adalah beberapa karakteristik data warehouse yang membuatnya mampu memenuhi kebutuhan data scientist:

1. Berorientasi pada Subjek

Data warehouse tidak hanya menyediakan data secara keseluruhan, tapi membaginya berdasarkan subjek juga. Contohnya seperti “penjualan”, “rantai suplai”, “pemasaran”, dan sejenisnya.

Dengan begitu, penggunanya bisa mengelola data secara lebih mudah. Karena analisis data bisa dilakukan pada subjek tertentu tanpa harus melibatkan subjek lain.

Pengguna data juga jadi bisa membuat keputusan secara lebih spesifik. Karena data yang tidak relevan dengan subjeknya tidak akan ikut dianalisis. Sehingga hasil pengolahan datanya akan jadi lebih akurat.

2. Terintegrasi

Data warehouse pasti menyimpan data dari banyak sumber. Contohnya seperti relational database, cloud, data terstruktur, data semi terstruktur, metadata, dan sumber data lainnya.

Nah, dengan karakternya yang terintegrasi, data warehouse mampu menyimpan seluruh data tersebut secara konsisten dan valid. Sehingga, pengguna data tak perlu ragu dengan kredibilitas datanya.

Dengan data yang kredibel, pengguna data warehouse jadi tak perlu khawatir saat menganalisis jenis data yang berbeda dari sumber yang berbeda pula.

3. Berbasis Waktu

Analisis yang dilakukan melalui data warehouse tetap memperhatikan perubahan data dari waktu ke waktu. Sehingga, rekam jejak perubahan data bisa dilacak dengan mudah.

Rentang waktunya pun bervariasi, seperti mingguan, bulanan, tahunan, dan sejenisnya. Jadi, jika data disimpan pada waktu tertentu, info terkait waktunya akan tersimpan secara otomatis.

Karakteristik ini tentunya dapat membantu data scientist dalam melakukan analisis berbasis perspektif historis.

4. Stabil dan Konsisten

Kamu tak perlu khawatir kehilangan data saat melakukan update atau modifikasi data. Karena data yang tersimpan di dalam data warehouse akan tersimpan secara permanen.

Itulah mengapa data warehouse disebut stabil dan konsisten, karena data di dalamnya akan tetap ada. Jadi, jika kamu melakukan update data, data yang lama tidak akan terhapus dan data yang baru akan tersimpan di record yang berbeda.

Selain bermanfaat untuk melakukan analisis historis, data scientist juga jadi bisa dengan mudah melakukan perbandingan data untuk menemukan pola atau perubahan tren dari waktu ke waktu.

Baca juga: Studi Kasus Walmart: Meningkatkan Penjualan dengan Bantuan Big Data

Apa Saja Komponen Data Warehouse?

Data warehouse bisa berfungsi dengan baik karena didukung beberapa komponen penting. Nah, berikut adalah beberapa komponen data warehouse yang perlu kamu ketahui:

1. Central Database

Central database adalah fondasi dari data warehouse. Jadi, tanpa central database, ekosistem data warehouse tidak bisa dibentuk.

Umumnya, central database menggunakan teknologi RDBMS (Relational Database Management System). Padahal, sistem RDBMS lebih sering digunakan untuk melakukan transactional database processing.

Jadi, agar bisa digunakan secara lebih optimal untuk data warehouse, central database biasanya diatur untuk menjalankan fungsinya secara paralel. Jenis database yang digunakan sendiri adalah parallel relational database atau multidimensional database. 

2. ETL Tools

ETL tools adalah alat yang digunakan untuk mengambil, merangkum, dan mengubah data yang diterima menjadi format yang sama. ETL sendiri merupakan singkatan dari Extract, Transform, dan Load.

Ada berbagai fungsi yang ditawarkan ETL tools, seperti menghapus data yang diinginkan di data warehouse, memperbaiki nama dan definisi data yang masuk ke dalam warehouse, membasmi data duplikat, dan lain sebagainya.

Beberapa contoh ETL tools yang bisa kamu coba di antaranya seperti MarkLogic, Oracle, dan Amazon RedShift.

logo amazon redshift

3. Metadata

Metadata adalah data tentang data yang kamu miliki. Contohnya seperti sumber datanya, nilai datanya, dan juga fitur-fitur yang ada di dalam datanya.

Peran metadata sangat penting, karena komponen ini dapat membantu pengguna data warehouse untuk mengetahui dari mana datanya berasal dan juga berbagai atribut yang dimiliki datanya.

Metadata sendiri dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu:

  • Technical Metadata – Metadata yang mengandung informasi terkait warehouse. Data ini dapat digunakan oleh administrator dan juga desainer data warehouse.
  • Business Metadata – Metadata yang mengandung informasi detail terkait data yang tersimpan di dalam data warehouse. Jenis metadata ini biasanya digunakan end user untuk memahami konteks datanya secara lebih mudah.

4. Query Tools

Query tools adalah alat-alat yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan sistem data warehouse. Contohnya seperti Query & Reporting Tools, Application Development Tools, dan Data Mining Tools.

Query & Reporting Tools berfungsi sesuai dengan namanya, yaitu melakukan analisis dan juga membuat laporan hasil analisis data. Sedangkan Application Development Tools umumnya digunakan untuk membuat custom report.

Terakhir, data mining tools digunakan untuk mengumpulkan data dalam jumlah yang besar. Sehingga, pengguna bisa menemukan suatu pola atau perubahan tren dari datanya.

5. Data Mart

Data mart adalah cabang dari data warehouse. Biasanya, data mart digunakan untuk menyajikan data dalam jumlah yang besar dalam bagian-bagian yang terpisah. Tujuannya, agar pengguna bisa mengidentifikasi datanya secara lebih mudah.

Mengapa data mart dibutuhkan? Alasannya karena data mart dapat menjadi alternatif data warehouse yang berukuran besar. Sebab pembuatan data mart lebih hemat dari sisi waktu dan biaya dibandingkan pembuatan data warehouse.

Baca juga: Studi Kasus Netflix: Raih Ratusan Juta Pengguna Berkat Big Data

Sudah Siap Menggunakan Data Warehouse?

Oke, kita sudah membahas apa itu data warehouse secara mendalam. Intinya, data warehouse adalah suatu sistem yang digunakan untuk menyimpan data secara digital.

Apabila kamu ingin terjun ke bidang data, memahami pengertian data warehouse saja tidak cukup. Cara menggunakan data warehouse adalah juga suatu keharusan. Belum lagi berbagai skill lain yang mesti kamu kuasai, mulai dari bahasa pemrograman hingga visualisasi data.

Untungnya, kamu bisa mempelajari itu semua di Data Analysis Career Acceleration Program Bitlabs! Di sini kamu akan belajar studi kasus dan berbagai projek data analyst dari perusahaan-perusahaan top global.

Selain itu, kamu juga akan dibimbing oleh mentor-mentor yang sudah berpengalaman di bidangnya. Penasaran? Yuk klik tombol di bawah untuk kepoin kelasnya:

Agar wawasanmu semakin lengkap, kamu juga bisa bergabung ke Grup Belajar Data Science Bitlabs di Discord, di mana kamu bisa saling berbagi wawasan dengan para data enthusiast.

Tertarik untuk bergabung? Yuk klik tombol di bawah ini!

Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Loading…

0
social media marketing

Social Media Marketing: Pengertian, Contoh, dan Strateginya

cara membuat CV menarik

5+ Cara Membuat CV yang Menarik HRD agar Cepat Direkrut