Pergudangan data mengacu pada proses membangun dan menggunakan gudang data. Gudang data adalah sistem yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data, sering kali digunakan untuk mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. Hal ini memainkan peran penting dalam intelijen bisnis, memungkinkan bisnis untuk memeriksa dan menganalisis data mereka untuk memperoleh wawasan, mengoptimalkan operasi, dan membuat keputusan strategis yang tepat.
Asal Usul Pergudangan Data
Konsep data warehouse pertama kali dikemukakan oleh Bill Inmon pada tahun 1970an. Inmon dikenal luas sebagai “bapak pergudangan data,” dan ia mendefinisikan gudang data sebagai kumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, varian waktu, dan non-volatil yang mendukung proses pengambilan keputusan manajemen. Penyebutan pertama dari “gudang data” adalah dalam makalah tahun 1988 oleh Barry Devlin dan Paul Murphy di mana mereka menguraikan arsitektur gudang data di jantung sistem informasi.
Menjelajahi Data Warehousing Secara Detail
Gudang data terutama digunakan untuk menyimpan data dari berbagai sumber dalam format yang kondusif untuk kueri dan analisis. Data yang masuk ke sistem data warehouse berasal dari berbagai sistem operasional seperti ERP, CRM, atau aplikasi transaksi bisnis lainnya. Data ini kemudian diproses, diubah, dan dimuat ke dalam gudang data, yang kemudian dapat dianalisis dan digunakan untuk tujuan intelijen bisnis.
Pergudangan data mencakup proses pembersihan data, integrasi data, dan konsolidasi data. Proses ini digunakan untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk kueri analitis dan pelaporan. Gudang ini juga menyimpan data historis sehingga bisnis dapat menganalisis periode waktu dan tren yang berbeda untuk membuat prediksi di masa depan.
Struktur Internal dan Fungsi Gudang Data
Struktur gudang data terdiri dari beberapa komponen utama:
-
Sistem Sumber: Ini adalah database tempat data diekstraksi untuk digunakan di gudang data.
-
Area Pementasan Data: Di sinilah data yang diekstrak dibersihkan dan diubah menjadi format yang dapat dimuat ke dalam gudang data.
-
Penyimpanan data: Di sinilah data disimpan setelah dibersihkan, diubah, dan diintegrasikan.
-
Data Mart: Bagian dari gudang data yang berhubungan dengan area bisnis tertentu, seperti penjualan, keuangan, atau pemasaran.
-
Alat Pengguna Akhir: Aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk menanyakan data dan menghasilkan laporan, seperti alat intelijen bisnis.
Gudang data bekerja dengan mengekstraksi data dari sistem sumber yang berbeda, membersihkan dan mengubahnya, lalu memuatnya ke dalam gudang untuk ditanyakan dan dianalisis.
Fitur Utama Pergudangan Data
Fitur utama dari data warehousing meliputi:
-
Berorientasi Subjek: Gudang data diatur berdasarkan subjek tertentu seperti pelanggan, produk, penjualan, dll.
-
Terintegrasi: Gudang data mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam struktur terpadu.
-
Non-Volatil: Setelah data berada di gudang data, data tersebut tidak dapat diubah.
-
Variasi Waktu: Gudang data menyimpan data historis, memungkinkan pengguna menganalisis periode waktu yang berbeda.
Jenis Gudang Data
Pada dasarnya ada tiga jenis gudang data:
-
Gudang Data Perusahaan (EDW): Ini menyediakan repositori terpusat untuk seluruh data organisasi.
-
Penyimpanan Data Operasional (ODS): Ini menyediakan tempat penyimpanan data operasional untuk dianalisis.
-
Pasar Data: Ini adalah gudang data yang lebih kecil dan lebih fokus yang biasanya berhubungan dengan area bisnis tertentu.
| Jenis | Karakteristik |
|---|---|
| Gudang Data Perusahaan | Terpusat, menangani semua jenis data, digunakan oleh organisasi besar |
| Penyimpanan Data Operasional | Data operasional real-time, digunakan untuk aktivitas rutin |
| Pasar Data | Berfokus pada bidang bisnis tertentu, lebih cepat, lebih murah |
Aplikasi, Masalah, dan Solusi dalam Data Warehousing
Gudang data digunakan di berbagai industri seperti perbankan, ritel, e-commerce, layanan kesehatan, dll., untuk pelaporan, deteksi tren, dan dukungan keputusan bisnis.
Namun, data warehousing mempunyai tantangan tersendiri:
-
Integrasi data: Proses mengintegrasikan data dari berbagai sumber bisa jadi rumit dan memakan waktu.
-
Kualitas data: Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan pelaporan dan analisis yang tidak akurat.
-
Skalabilitas dan Kinerja: Seiring dengan meningkatnya volume data, mempertahankan kinerja dapat menjadi sebuah tantangan.
Solusinya mencakup penggunaan alat integrasi data, alat pembersihan data, dan investasi pada perangkat keras berkinerja tinggi.
Karakteristik Data Warehouse dan Perbandingannya dengan Istilah Serupa
| Ketentuan | Definisi | Karakteristik Utama |
|---|---|---|
| Gudang data | Sistem yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data | Terintegrasi, non-volatil, varian waktu, berorientasi subjek |
| Basis data | Kumpulan data yang terorganisir | Mendukung operasi CRUD, digunakan untuk operasi sehari-hari |
| Danau Data | Sebuah sistem atau repositori yang menyimpan data mentah dan belum diproses | Tanpa skema, menyimpan data mentah, cocok untuk analisis data besar |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan dalam Data Warehousing
Masa depan data warehousing dipengaruhi oleh evolusi teknologi dan kebutuhan bisnis. Hal ini mencakup pertumbuhan gudang data real-time, peningkatan penggunaan AI dan pembelajaran mesin untuk pengelolaan data, dan peralihan ke gudang data berbasis cloud, yang menawarkan skalabilitas, pengurangan biaya, dan peningkatan kinerja.
Persimpangan Server Proxy dan Pergudangan Data
Server proxy dapat berperan dalam pergudangan data dengan bertindak sebagai perantara permintaan dari klien yang mencari sumber daya dari server lain. Mereka dapat meningkatkan keamanan dengan menutupi alamat IP klien dan dapat membantu menyeimbangkan beban untuk mengelola lalu lintas tinggi ke gudang data. Selain itu, server proxy dapat berguna dalam aktivitas pengikisan data untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk gudang data.
