Kenalan dengan Data Warehouse, Gudang Penting untuk Kemajuan Perusahaan

Diperbarui 11 Nov 2024 - Dibaca 10 mnt

Di mana perusahaan menyimpan data yang jumlahnya sangat melimpah? Data warehouse adalah salah satu jawabannya.

Katanya, warehouse ini sangat penting, lho. Sampai-sampai, mereka sudah jadi salah satu prioritas para CIO dan CTO.

Lewat fakta itu, kamu tentu harus memahaminya. Apalagi, jika kamu adalah seorang penggelut dunia data.

Nah, dalam artikel ini, Glints akan mengupas tuntas warehouse itu. Simak selengkapnya, ya!

Mengenal Data Warehouse

mengenal data warehouse

© Freepik.com

Kata Oracle, data warehouse adalah salah satu jenis sistem manajemen data. 

Di sana, ada berbagai data dalam jumlah yang besar. Dengan sumbernya yang beragam, data di dalamnya juga bermacam-macam.

Semua data itu bisa dianalisis. Nah, analisis itu bisa menghasilkan informasi penting. Nantinya, informasi itu bisa menunjang keputusan perusahaan.

Itulah mengapa, warehouse ini disebut sebagai salah satu penunjang aktivitas business intelligence.

Dalam bahasa Indonesia, istilah ini kerap disebut gudang data. Ada pula yang menyingkatnya menjadi DWH.

Kata Diyotta, gudang data ditemukan pada tahun 1980-an. Pada saat itu, bisnis besar mulai mengembangkan decision support system.

Seperti namanya, sistem ini diciptakan untuk menopang keputusan bisnis. Lambat laun, ia mulai jadi tren.

Sejak pertengahan tahun 2000-an, gudang data menjadi salah satu prioritas CTO dan CIO.

Terlebih lagi, di masa kini, ragam dan volume data semakin tinggi. Tentu saja, ia makin penting dimiliki oleh perusahaan.

Baca Juga: Kupas Tuntas Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics

Mengapa Data Warehouse Penting?

mengapa data warehouse adalah sistem yang penting

© Freepik.com

Kamu telah memahami apa itu gudang data. Lantas, mengapa istilah data science ini begitu penting?

Kata Guru99, ia punya beragam manfaat. Fungsi data warehouse itu adalah:

  • deretan data masa lalu yang lengkap
  • bisa digunakan untuk memprediksi pola masa depan
  • akses cepat dan terstruktur ke data
  • informasi yang konsisten untuk semua pihak
  • integrasi data
  • mengurangi proses analisis berulang

Ia pun tak hadir hanya untuk perusahaan startup. Ternyata, penggunannya juga sudah sangat luas, lho.

Sektor publik, penerbangan, telekomunikasi, perbankan, hingga kesehatan juga menggunakannya.

Baca Juga: Ketahui Perbedaan Data Analyst dan Business Analyst di Sini

Komponen dalam Data Warehouse

Agar dapat bekerja dengan baik, gudang data butuh beberapa komponen. Melansir Data Warehouse Information Center, hal-hal itu di antaranya adalah:

1. Gudang

komponen gudang

© Freepik.com

Tentu saja, komponen pertamanya adalah gudang itu sendiri. Bentuknya bisa berbeda-beda. 

Jenis bentuk-bentuk itu di antaranya:

  • typical relational database
  • analytics database
  • data warehouse appliance
  • cloud-hosted database

2. Tools untuk ETL

tools etl untuk data warehouse

© Freepik.com

Komponen kedua dari data warehouse adalah tool ETL. ETL merupakan singkatan dari extract, transform, dan load.

Ia merupakan sebuah proses pengambilan data. Setelah itu, data dimodifikasi formatnya. Pada akhirnya, deretan informasi itu dimasukkan ke data warehouse.

Untuk melakukan proses ini, kamu membutuhkan sebuah tool. Nantinya, ia akan memengaruhi waktu, metode, serta tipe modifikasi dari data.

3. Metadata

komponen metadata dalam data warehouse

© Freepik.com

Metadata merupakan keterangan singkat dalam data. Fungsinya adalah memberikan konteks agar informasi bisa menjadi lebih jelas.

Sebagai contoh, coba lihat data ini:

Budi 67.000 Rp3.000.000

Kamu tentu bingung, apa maksud dari data tersebut? Nah, dengan metadata, semuanya jadi lebih mudah dipahami. Misalnya:

Nama pelanggan: Budi

Jumlah pesanan: 67.000

Total pembayaran: Rp3.000.000

Selain konteks data, metadata juga memuat:

  • sumber data
  • berapa kali data diubah atau di-reload dari sumber
  • transformasi atau modifikasi dalam proses ETL
  • dan lain-lain

4. Tools untuk akses

tools akses

© Freepik.com

Coba bayangkan, ada banyak data yang berjejer di gudang data. Deretan angka dan huruf ini tentu membuatmu bingung.

Lantas, bagaimana cara membaca dan menganalisis semuanya? Apakah kamu melihat dan mencari semuanya, satu per satu?

Tentu saja tidak. Proses itu takkan efisien. Nah, tools akses data warehouse adalah solusi masalah ini. 

Lewatnya, kamu mengabaikan banyak data yang tak perlu di back end. Hanya ada berbagai data yang kamu butuhkan di front end alias tool akses.

Misalnya, kamu mencari nama pelanggan. Kamu tinggal memilih menu “Customer Name” di tool akses.

Ada beberapa jenis tool yang bisa dipilih, di antaranya adalah:

  • query dan reporting
  • data mining
  • tools untuk OLAP
  • pengembangan aplikasi sendiri

5. Manajemen gudang data

manajemen data warehouse

© Pexels.com

Dengan perannya yang penting dan isinya yang kompleks, harus ada pihak yang mengelola gudang data.

Hal-hal yang harus dipikirkan dalam mengelola gudang itu di antaranya:

  • keamanan
  • pembaruan data
  • pemilihan prioritas tugas
  • menjaga kualitas gudang data
  • mengatur backup dan disaster recovery jika terjadi hal yang tak diinginkan
  • dan lain-lain
Baca Juga: Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

Selesai sudah artikel Glints yang satu ini. Setelah menyimaknya, tentu saja, data warehouse adalah sistem yang sudah kamu kuasai.

Akan tetapi, masih banyak istilah di dunia data yang harus kamu kuasai. Apakah kamu bingung, di mana kamu bisa mempelajari semuanya?

Tenang saja, dunia data dan analisis selalu dikupas tuntas di Glints ExpertClass. Glints ExpertClass adalah seminar dengan pemateri berpengalaman.

Mereka tentu bisa menjadi sarana belajarmu. Jadi, jangan sampai ketinggalan kesempatan ini. Ikut kelasnya sekarang, yuk!

Seberapa bermanfaat artikel ini?

Klik salah satu bintang untuk menilai.

Nilai rata-rata 4.8 / 5. Jumlah vote: 4

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