Data memegang peranan penting bagi bisnis untuk menganalisis, membuat strategi hingga mengambil keputusan yang berdampak bagi masa depan.

Menurut survey yang dilakukan Deloitte melansir dari Forbes, sekitar 49% orang berpendapat bahwa analitik memudahkan perusahaan membuat keputusan, 16% mengatakan membantu menyusun strategi yang lebih baik, sedangkan 10% lainnya merasakan dampak dari meningkatnya hubungan dengan pelanggan serta mitra bisnis.

Salah satu komponen dalam menganalisis adalah data yakni berupa angka maupun informasi yang telah dikumpulkan dan disimpan atau dikenal dengan data warehouse. Namun, apa itu gudang data (data warehouse) dan bagaimana konsepnya? Simak pembahasan lengkap melalui artikel ini.

Pengertian Data Warehouse

Data memiliki peranan penting bagi perusahaan. Melalui data Anda bisa membuat keputusan berdasarkan informasi yang dimiliki, memahami situasi, dan memprediksi kemungkinan di masa depan. Biasanya data-data dikumpulkan dan diarsipkan di gudang data alias data warehouse.

Menurut Grow, perusahaan membutuhkan data untuk menemukan customer baru, meningkatkan retensi pelanggan, memanajemen kegiatan marketing, melacak interaksi di media sosial, dan memprediksi trend penjualan.

Istilah data warehouse berasal dari dua kata yaitu data berupa angka, kata, maupun kalimat sedangkan warehouse yang berarti gudang.

Maka secara harfiah, data warehouse merupakan gudang data yang memuat informasi dan umumnya didapat melalui proses pengumpulan dan pengarsipan.

Sementara definisi gudang data adalah pusat penyimpanan informasi yang diaplikasikan untuk membantu analisis alias sebagai referensi, sehingga seseorang dapat mengambil keputusan.

Data warehouse ibaratkan sistem yang fungsinya mengarsipkan, menganalisis data historis dan laporan, serta menyimpan input maupun output yang dapat perusahaan gunakan dalam kegiatan bisnisnya.

Lebih lanjut, data ini bisa berasal dari aktivitas penjualan, keuangan, laporan laba rugi, gaji pegawai, riset konsumen, dan bagian produk.

Sifat Data Warehouse

Data warehouse mampu memusatkan dan menghubungkan sejumlah data dari berbagai sumber. Ini membantu analis ketika ingin menjelaskan trend pada sebuah subjek. Dalam penerapannya, ada 4 karakteristik gudang data yang wajib Anda pahami.

1. Berorientasi pada subjek

Data warehouse menganalisis data tentang subjek maupun area fungsional tertentu, seperti keuangan, pemasaran hingga penjualan. Melalui informasi khusus tersebut, pemilik bisnis dapat mengambil keputusan yang tepat sesuai dengan kebutuhan.

Baca Juga: Competitive Analysis berperan Penting bagi Bisnis, Cek Cara Menganalisisnya di sini

2. Mampu mengintegrasikan data

Gudang data terintegrasi menjadi satu kesatuan dan terdiri dari beberapa database berbeda. Data di dalamnya dapat Anda bagikan untuk tujuan dan pihak-pihak yang terlibat. Lantaran setiap data saling terhubung maka kegiatan analisis jadi lebih efektif dan efisien.

3. Memiliki variasi waktu

Melansir dari Oracle, gudang data melihat perubahan dari waktu ke waktu. Semua data di sini disimpan berdasarkan waktunya seperti harian, mingguan, bulanan, hingga tahunan secara akurat sehingga memudahkan Anda saat mengelola data.

4. Keaslian data tetap terjaga

Data yang disimpan di gudang data bersifat permanen dan stabil. Artinya, saat Anda memasukkan data tambahan, maka akan jadi element baru. Jadi meminimalkan adanya duplikasi dan menjaga keaslian serta integritas data.

Tipe Data Warehouse

Konsep data warehouse dikembangkan oleh Paul Murphy dan Barry Devlin pada 1980-an dan makin populer hingga kini sebagai metode untuk membantu mengambil keputusan.

Cara kerja data warehouse adalah menempatkan data ke dalam tabel dan kolom, kemudian menambahkan deskripsi data misalnya bidang data, bilangan bulat, maupun string. Data yang dikelola akan tersimpan dalam folder yang dapat diakses dan analisis kapan pun.

Melalui Corporate Finance Institute, sekiranya ada 3 jenis gudang data yang umum diterapkan pada bisnis seperti:

1. Enterprise data warehouse

Enterprise data warehouse merupakan kumpulan data terpusat yang digunakan untuk membagi data sesuai subjeknya. Umumnya EDW berguna untuk membantu decision making, business intelligence, analisis, dan penambangan data.

2. Data mart

Data mart adalah gudang data yang fokus pada lini bisnis tertentu saja. Ini membantu Anda menemukan data spesifik tanpa harus membuang waktu mencari data di data warehouse.

3. Operational data house

Operational data store adalah pusat gudang data yang berguna untuk menunjang kegiatan pelaporan operasional sumber data untuk gudang data perusahaan. ODS diperbarui setiap saat dan merupakan bagian dari EDW.

Fungsi data warehouse

Data warehouse merupakan sistem yang berguna untuk menunjang kegiatan bisnis dalam upaya menentukan strategi dan keputusan berdasarkan fakta yang akurat. Fungsi adanya gudang data bervariasi diantaranya:

1. Membantu pengambilan keputusan

Data warehouse berfungsi sebagai referensi perusahaan dalam setiap langkah. Pengambilan keputusan berdasarkan data dan fakta di lapangan, sehingga hasilnya dapat terukur dan sesuai dengan harapan.

2. Menyediakan data yang konsisten

Cara kerja gudang data adalah mengubah data mentah yang tidak terstruktur jadi lebih terstruktur dan konsisten yang dibutuhkan dalam proses analisis. Di samping itu, gudang data menjamin kualitas dan standar dari data yang tersimpan.

3. Memudahkan akses data yang cepat

Fungsi selanjutnya adalah memungkinkan business intelligence dan data scientist mengumpulkan data dari berbagai sumber dengan cepat. Anda bisa mengakses data dalam jumlah besar tanpa memakan waktu.

4. Memberikan data historical

Data historis yang besar dan kuat merupakan aset berharga yang berguna untuk mempertahankan bisnis, meliputi informasi penjualan, inventaris, karyawan, konsumen hingga kekayaan intelektual.

Historical data ini merupakan catatan yang mencatat rekam jejak perusahaan dari waktu ke waktu. Kegunaan historical data yakni sebagai bahan pertimbangan agar Anda dapat mengutamakan dan mengambil keputusan tepat di masa mendatang.

5. Mengoptimalkan ROI

Gudang data yang terstandarisasi, akurat, dan berkualitas membantu perusahaan menghitung akurasi pengembalian investasi sehingga lebih menguntungkan perusahaan dan berpengaruh pada return of investment.

Komponen data warehouse

Data warehouse merupakan kumpulan data terintegrasi yang berasal dari database operasional, historical hingga external yang diklasifikasikan untuk menganalisis dan menyajikan informasi yang dibutuhkan bagi business intelligence dan decision making.

Dalam mata kuliah data warehouse terdapat beberapa komponen yang wajib ada saat membangun gudang data yakni:

• Warehouse: Warehouse adalah gudang tempat data disimpan dan diproses. Ini merupakan fondasi dan basis data relasional yang berada di penyimpanan.
• Warehouse management: Pengopersian data yang akan digabungkan dengan berbagai sumber dan diarsipkan. Data query di dalamnya dapat Anda kelola sesuai keinginan dan menurut jadwal.
• Metadata: merupakan potongan informasi yang berada di satu repository. Tugasnya menyimpan data secara logis, terstruktur, dan sesuai indeks, agar informasi yang ada jadi lebih ringkas dan berdasarkan urutan.
• Acces tools: memberikan Anda mengakses data menggunakan beberapa tools seperti OLAP, application development tools, reporting tools, dan data mining.
• Tools ETL: Anda dapat memanfaatkan tools extract, transform, dan load untuk membaca, mengumpulkan, dan memindahkan data mentah yang berasal dari berbagai sumber ke platform berbeda dalam jumlah besar. Keunggulan ETL tools, Anda bisa memindahkan, memproses, mengurutkan, membuat format, menggabungkan, dan menyimpan data sesuai kebutuhan perusahaan.

Kelebihan dan kekurangan data warehouse

Sejauh ini data warehouse telah digunakan banyak perusahaan di berbagai industri. Hal ini karena gudang data memberikan dampak positif dan berpengaruh pada kelangsungan bisnis. Akan tetapi, Anda tetap perlu memahami kelebihan dan kekurangan data warehouse sebagai berikut.

Kelebihan data warehouse meliputi:

• Proses pengambilan data sangat cepat
• Mampu mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan sehingga meningkatkan akurasi data yang perusahaan miliki
• Mudah terintegrasi

Sementara dari sisi kekurangan, gudang data cukup menguras dana untuk perawatannya, penggunaan informasi terbatas karena kerahasiaan, dan persiapan penyimpanan data bisa memakan waktu lama.

Beda database dan data warehouse

Sama-sama berkaitan dengan data, apa bedanya dan mana yang lebih baik antara data warehouse vs database?

Secara definisi, gudang data merupakan sistem yang mampu mengumpulkan data dari banyak sumber sebagai referensi dalam pembuatan analisis, laporan, dan decision making.

Informasi yang sudah terkumpul kemudian disimpan dan dianalisis sehingga memberikan insight baru bagi perusahaan.

Sementara database adalah perangkat lunak yang berfungsi untuk menyimpan, mengatur, memproses, dan memanajemen data dengan cepat.

Perbedaan dari keduanya adalah cara pemrosesan datanya. Data warehouse lebih banyak menggunakan OLAP untuk menganalisis, sedangkan database memanfaatkan OLTP untuk melakukan perintah seperti menghapus, input, memperbarui, dan mengubah data.

Keduanya saling melengkapi dalam membantu perusahaan mendapatkan dan menyimpan data yang akurat, sehingga berguna di masa mendatang.

Adapun contoh data warehouse yaitu bisa berasal dari marketplace dan social media yang terkumpul dan dianalisis untuk kegiatan promosi pemasaran.
Data warehouse merupakan sistem yang menunjang proses analitis dan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, spesialis gudang data perlu memiliki pengetahuan mendalam di bidang tersebut. Baca artikel menarik lainnya di Blog .