Mengenal Data Mart, Pasar Database untuk Akses Data Mudah dan Cepat

Diperbarui 18 Des 2020 - Dibaca 7 mnt

Isi Artikel

    Salah satu hal yang wajib dimengerti para business analyst adalah data mart.

    Data mart merupakan subset data yang digunakan untuk analisis dan memberikan para pengguna data yang tepat dalam waktu singkat.

    Dengan data mart, permintaan kelompok tertentu dapat dipenuhi.

    Kedengaran penting, bukan? 

    Nah, jika ingin tahu lebih mendalam mengenai data mart, kamu harus baca artikel Glints berikut ini!

    Baca Juga: 5 Tips Belajar Data Science Secara Efektif dan Mudah

    Apa Itu Data Mart?

    data mart adalah

    © Unsplash.com

    Data mart atau pasar data adalah subset data yang disimpan dalam data warehouse.

    Pasar data berorientasi subjek yang berisi repositori data ringkasan.

    Dikumpulkannya data-data ini adalah untuk analisis yang bermanfaat bagi bisnis, misalnya dalam bidang penjualan, keuangan, maupun marketing.

    Jadi, arsip pusat akan menyimpan data bisnis secara keseluruhan, sementara data mart hanya meliputi subset data spesifik untuk kelompok pengguna tertentu.

    Kumpulan data spesifik ini sangat berguna untuk mengisolasi set atau kumpulan data yang lebih kecil sehingga aksesnya lebih mudah bagi para end-user.

    Jadi, tentunya pencarian dan pengambilan data akan menjadi lebih cepat.

    Selain itu, Sisense menyatakan bahwa data mart juga mampu menghindarkan departemen-departemen dalam suatu perusahaan mengganggu data satu sama lain.

    Jenis-Jenis Data Mart

    data mart adalah

    © Unsplash.com

    Ada dua cara sebuah bisnis bisa membangun data mart, yaitu:

    • Membuat data mart dari data warehouse yang sudah ada.
    • Membuat data mart independen dari data sumber dan menyusun data warehouse berdasarkan data tersebut.

    Nah, ada beberapa jenis data mart yang bisa kamu susun.

    Berikut penjelasannya:

    1. Dependen

    Data mart dependen mengambil sumber data organisasi dari data warehouse tunggal. 

    Jenis yang satu ini sifatnya tersentralisasi.

    Menurut IBM, data mart dependen mengekstraksi subset dari primary data kapan pun dibutuhkan untuk analisis.

    Ada dua pendekatan untuk menyusun data warehouse dependen.

    Pertama, pengguna bisa mengakses data warehouse dan data mart-nya secara bebas, tergantung kebutuhannya.

    Alternatif kedua yaitu pengguna hanya diberi akses pada data mart saja.

    Cara yang kedua sering dianggap kurang bagus karena menghasilkan banyak data junkyard.

    2. Independen

    Jenis pasar data idependen dibuat tanpa menggunakan data warehouse sebagai pusat data.

    Dibanding jenis dependen, data mart independen lebih sesuai untuk kelompok-kelompok kecil dalam sebuah organisasi.

    Indicative menyatakan bahwa data mart independen biasanya berfokus pada satu fungsi bisnis saja.

    Data untuk jenis data mart ini dimasukkan secara terpisah dan diperoleh dari sumber data internal maupun eksternal.

    Sayangnya, data mart jenis independen cukup sulit untuk didesain dan dikembangkan.

    Jenis ini berguna untuk mencapai tujuan dalam jangka pendek, meski cukup kompleks untuk diatur.

    3. Hybrid

    Data mart hybrid adalah jenis yang menggabungkan sumber-sumber selain dari data warehouse.

    Jenis data mart ini sangat berguna jika ingin menambahkan kelompok baru ke dalam organisasi.

    Baca Juga: 6 Pekerjaan Big Data Terpopuler dan Paling Banyak Dicari oleh Perusahaan

    Merancang Data Mart

    data mart adalah

    © Freepik.com

    Data mart adalah salah satu cara atau sarana bisnis untuk membuat keputusan yang tepat.

    Misalnya, tim marketing bisa menggunakan data mart sebagi proses menganalisis perilaku konsumen.

    Data mart biasanya dibuat dan diatur oleh departemen bisnis yang akan menggunakannya

    Nah, ada beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk mendesain data mart, yakni:

    1. Pencatatan kebutuhan yang penting

    Dalam tahap ini, kamu perlu menuliskan dan mencatat semua kebutuhan bisnis serta teknis untuk data mart yang dibuat.

    2. Identifikasi sumber data

    Dari mana data yang akan kamu gunakan untuk membangun data mart?

    Hal ini perlu dipertimbangkan agar informasi yang digunakan untuk data mart adalah yang benar-benar tepat.

    3. Tentukan data subset

    Tetapkan subset data untuk data mart, contohnya adalah informasi yang akan digunakan spesifik pada bidang tertentu atau cenderung umum.

    4. Desain logical layout

    Logical layout dalam data mart dapat dilakukan dengan memilih schema yang sesuai dengan data warehouse-nya.

    Setelah keempat tahap tersebut dilakukan, kamu bisa menggunakan tool-tool business intelligence seperti Qlik atau SiSense agar pemahaman data semakin mudah.

    Baca Juga: 5 Pertanyaan Interview Business Analyst yang Sering Ditanyakan

    Itu dia sekilas mengenai data mart oleh Glints.

    Walaupun mungkin membingungkan, kamu pasti bisa mengeuasainya jika mulai dari sekarang.

    Nah, agar tidak ketinggalan berita-berita dan tips-tips teknologi menarik lainnya, jangan lupa untuk berlangganan newsletter blog Glints!

    Dengan berlanggnan, kamu akan selalu mendapat rekomendasi artikel seru langsung di kotak masuk emailmu.

    Yuk, buat akun sekarang dan segera berlangganan.

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 2 / 5. Jumlah vote: 1

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Comments are closed.

    Artikel Terkait