Komponen Data Warehouse dan Perbedaaannya dengan Database

data warehouse adalah

Perusahaan tentu memiliki tempat penyimpanan data atau data warehouse untuk menyimpan semua data yang mereka miliki dari berbagai sumber. Mulai dari data pelanggan, data produk, data sistem perusahaan, data mitra bisnis, bahkan data pesaing dan lain sebagainya.

Gudang data ini memungkinkan perusahaan untuk bisa mengakses dan menganalisis semua data. Tujuannya adalah untuk mendapatkan model forecasting hingga business insight yang akurat guna perkembangan bisnis kedepannya. Nantinya, hasil analisis data tersebut akan bermanfaat untuk pelaporan dan analisis bisnis, hingga membantu membuat keputusan penting untuk perusahaan.

Namun perlu Anda ketahui, meskipun berada dalam satu sistem, data warehouse memiliki berbagai komponen agar bisa digunakan secara akurat. Inilah sebabnya, ada banyak yang menyamakan data warehouse dengan database. Lantas, apa perbedaan keduanya?

Apa Itu Data Warehouse?

Gudang data atau data warehouse adalah sistem yang menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu penyimpanan data tunggal. Data tersebut bersifat terpusat dan konsisten untuk mendukung analisa bisnis, data mining, Artificial Intelligence dan machine learning.

Dalam penerapannya, data warehouse akan menyimpan banyak data dari berbagai sumber operasional dalam perusahaan ke dalam satu database yang komprehensif. Nantinya, hasil pemrosesan data tersebut akan berguna untuk analisa data.

Misalnya, gudang data dalam bisnis yang berfungsi untuk menggabungkan informasi pelanggan dari situs, sistem point of sale perusahaan, list email marketing, dan lain-lain. Gudang data ini juga bisa menggabungkan informasi tentang data demografi karyawan, informasi gaji, waktu kehadiran, dan lain sebagainya.

Dengan menggabungkan semua informasi dalam gudang data tersebut, perusahaan dapat melakukan analisa dengan pendekatan yang menyuruh dan mempertimbangkan semua informasi yang tersedia.

Bukan hanya itu saja. Anda juga membutuhkan data warehouse untuk melakukan data mining. Tujuannya adalah melihat pola dalam data guna merancang strategi bisnis yang mendorong peningkatan penjualan dan profit perusahaan.

digital marketing agency

Semua data yang tersimpan dalam warehouse ini siap untuk diakses oleh business analyst, data scientist, data engineer, atau pembuat keputusan dalam perusahaan.

Baca Juga :

Jenis-Jenis Data Warehouse

Data warehouse terbagi menjadi tiga jenis utama. Antara lain:

  • Enterprise data warehouse. Merupakan basis data pusat untuk dukungan keputusan di dalam seluruh perusahaan.
  • Data Mart. Adalah bagian dari warehouse yang khusus untuk lini bisnis tertentu seperti sales atau finance. Dalam jenis data ini, biasanya data berasal langsung dari sumber.
  • Operational Data Store. Jenis ini memiliki ruang lingkup perusahaan yang luas tapi tidak seperti seperti jenis yang pertama. Sebab data di dalamnya ter-update secara real time dan berguna untuk kegiatan bisnis yang rutin.

Manfaat Data Warehouse

manfaat data warehouse

Keberadaan data warehouse dapat membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan analisa dari data kompleks yang sudah terintegrasi secara terpusat. Selain itu, beberapa manfaat lain yang bisa Anda dapatkan adalah:

1. Mendukung Business Intelligence

Manfaat yang pertama adalah mendukung business intelligence. Data warehouse menawarkan akses bisnis yang lebih baik ke informasi. Sehingga, bisnis bisa membuat perencanaan (business plan), serta keputusan strategis dan operasional yang lebih baik.

2. Menawarkan Kecepatan

Pada dasarnya, warehouse berfungsi untuk proses analisa data dan pengambilan keputusan yang cepat. Sehingga, penggunanya pun membuat proses bisnis menjadi lebih efektif dan efisien. Sebab bisnis akan lebih cepat dalam hal akses data yang relevan.

3. Lebih Hemat Biaya dan Meningkatkan Pendapatan

Melansir dari stitchdata, analisa data memiliki dampak positif pada bisnis. Perusahaan yang mengimplementasikan keputusan berdasarkan data bisa mengalami pertumbuhan bisnis (growth rate) rata-rata lebih dari 30% per tahun. Hasil ini tentunya akan membuat bisnis mengalami peningkatan pendapatan dan pertumbuhan tahunan (year over year growth).

Baca Juga :

4. Menjamin Ketersediaan dan Kualitas

Gudang data dapat menggabungkan informasi dari berbagai sumber menjadi satu. Sehingga, perusahaan bisa merapikan data dan mengubah informasi dari berbagai sumber untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi. Hasilnya, data akan tersedia untuk semua jenis laporan.

5. Membuat Forecast yang Akurat

Manfaat selanjutnya adalah dapat membantu membuat prediksi atau forecast bisnis yang lebih akurat. Sebab dengan warehouse, Anda dapat menganalisis data bisnis untuk membuat prediksi pasar, identifikasi KPI (key performance indicator) yang potensial, dan merumuskan perencanaan bisnis berdasarkan prediksi tersebut.

Komponen Data Warehouse

komponen data warehouse

Data warehouse terdiri dari beberapa komponen penting yang perlu Anda pahami. Komponen-komponen tersebut antara lain:

1. Warehouse

Komponen utama dalam gudang data tentunya adalah “gudang” untuk penyimpanan data itu sendiri. Secara sistematis, gudang merupakan tempat di mana data terkumpul untuk Anda proses sesuai dengan kebutuhan.

2. Warehouse Management

Yang kedua adalah warehouse management atau pengelolaan gudang. Komponen ini berkaitan dengan proses analisis data guna memastikan tingkat konsistensi, normalisasi, transformasi data, hingga pembuatan indeks. Pengelolaan gudang data ini juga memungkinkan adanya pengelolaan data query yang terkait dengan penjadwalan eksekusi data.

3. Metadata

Komponen ketiga adalah metadata, yang bertindak sebagai katalog data dalam sistem manajemen basis data. Tujuan dari adanya komponen metadata ini adalah meringkas cakupan informasi tentang isi utama warehouse beserta struktur dan lokasinya.

Baca Juga :

4. Akses Tools

Komponen ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data di dalam warehouse. Alat akses data warehouse ini umumnya meliputi query and reporting tools, application development tools, data mining, dan online analytical processing (OLAP).

5. Tools ETL

Komponen yang terakhir adalah tools ETL (Extract, Transform, and Load) yang bertugas untuk ekstraksi, transformasi, dan memuat data. ETL bertugas mengumpulkan, membaca, dan memindahkan data mentah dalam volume besar dari berbagai sumber data ke lintas platform yang berbeda.

Komponen ini juga memungkinkan adanya pengurutan, penggabungan, format ulang, dan penyaringan data. Komponen ETL dalam warehouse juga bisa menyertakan grafis antarmuka. Misalnya CRM, ERP, hingga supply chain management.

Perbedaan Database dengan Data Warehouse

Secara gamblang, baik data warehouse maupun database memang sama-sama berfungsi untuk menyimpan data dalam jumlah besar (big data). Namun, keduanya sebenarnya memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Beberapa di antaranya adalah:

  • Tujuan. Database untuk merekam data, sedangkan gudang data lebih berfungsi untuk analisa data.
  • Ketersediaan. Data pada database tersedia secara real-time sementara data dalam gudang data diambil dari sistem sumber jika diperlukan.
  • Metode pemrosesan. Database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP), sementara gudang data menggunakan Online Analytical Processing (OLAP).
  • Penggunaan. Database untuk membantu operasional standar bisnis, sementara gudang data untuk membantu analisis dalam bisnis.
  • Storage. Database umumnya terbatas pada satu aplikasi sementara gudang data dapat menyimpan data dari sejumlah aplikasi sekaligus.
  • Tipe data. Data dalam database adalah yang paling terbaru. Sementara gudang data menyimpan data saat ini maupun historis.
  • Orientasi. Database berorientasi pada aplikasi, sementara gudang data berorientasi pada subjek.
  • Ringkasan data. Database cenderung memberi data terperinci, sementara gudang data menyimpan data yang sangat ringkas.
  • Tipe query. Database menggunakan query transaksi sederhana, sementara gudang data menggunakan query yang kompleks untuk tujuan analisa.

Demikian adalah beberapa hal yang perlu Anda ketahui tentang data warehouse beserta jenis dan komponennya. Menyimpan data dengan efektif bisa membantu perusahaan untuk menentukan pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan data.

Di sisi lain, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.