Kami menggunakan cookies

Situs ini menggunakan cookies dari cmlabs untuk memberikan dan meningkatkan kualitas layanannya serta menganalisis lalu lintas..

Dimana Anda dapat melihat hasil karya kami?
Tempat kecil membuat kombinasi, namun persilangan yang terjadi didalamnya tidak memberikan banyak kombinasi. Jadi, berhati-hatilah dalam membuat justifikasi, terutama SEO.

Data Warehouse: Definisi, Jenis, Fungsi dan Karakteristiknya

Terakhir diperbarui: Oct 17, 2023

Data Warehouse: Definisi, Jenis, Fungsi dan Karakteristiknya
Cover Image: Ilustrasi Sebuah Data Warehouse

Apa itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah konsep penting di dunia teknologi informasi dan analisis bisnis. 

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan besar dapat mengelola data mereka dengan efisien dan menghasilkan wawasan bisnis yang mendalam? Inilah salah satu peran krusial dari data warehouse. 

Data warehouse adalah sebuah sistem penyimpanan data terpusat yang dirancang khusus untuk mengumpulkan, menyimpan, serta mengelola data dari berbagai sumber. 

Pada hakikatnya, data warehouse digunakan dalam mengambil keputusan untuk mencapai tujuan analisis bisnis.

Secara umum, data yang terkumpul dalam data warehouse telah diolah dan diubah ke dalam format yang mudah diakses. 

Adapun pengertian data warehouse menurut para ahli antara lain:

  • Menurut Inmon: Data warehouse adalah sekumpulan data yang berfungsi mendukung keputusan manajerial, khususnya yang berorientasi pada subjek (subject-oriented). 
  • Menurut Labe dan Potineni: Sebuah basis data yang dimanfaatkan pada seluruh aktivitas bisnis guna membantu memahami dan meningkatkan kinerja. 
  • Menurut Feri dan Dominikus: Data warehouse adalah sekumpulan data di suatu penyimpanan berukuran besar yang diambil dari berbagai sumber kemudian diproses ke dalam bentuk penyimpanan multi-dimensional.

 

Konsep Dasar Data Warehouse

Setelah mengetahui apa itu data warehouse, Anda juga perlu mempelajari konsep-konsep dasar di dalamnya. 

Secara keseluruhan, konsep dasar ini telah menjadi tahapan yang krusial dalam mengumpulkan, membangun, serta mengelola data di dalam data warehouse. 

Adapun 4 konsep dasar data warehouse adalah:

1. Load Manager (Pengelola Beban)

Load manager (komponen depan) bertanggung jawab atas semua operasi terkait proses memuat data untuk disimpan di dalam gudang data (warehouse).

Adapun tugasnya meliputi ekstraksi data, mempersiapkan data dengan melakukan transformasi, dan menyimpan data yang sudah disiapkan ke dalam gudang data.

2. Warehouse Manager (Pengelola Gudang Data)

Seperti namanya, warehouse manager bertugas mengelola data di dalam gudang data. Sehingga, operasinya mencakup analisis data untuk memastikan konsistensi, pembuatan indeks dan tampilan, denormalisasi dan agregasi data, transformasi, penggabungan data dari berbagai sumber, hingga pengarsipan dan penyimpanan data.

3. Query Manager (Pengelola Kueri)

Query manager adalah salah satu komponen backend yang bertanggung jawab atas semua operasi terkait pengelolaan permintaan pengguna. 

Proses ini termasuk menjadwalkan eksekusi kueri yang diajukan oleh pengguna dan melakukan operasi kueri ke tabel yang sesuai di data warehouse. 

4. End-User Access Tools

Dalam konsep ini, terdapat 5 tool End-User Access yang perlu Anda pahami, yaitu:

  • Pelaporan Data (Data Reporting): Tool untuk membuat laporan berdasarkan data dalam data warehouse.
  • Tool Kueri (Query Tools): Tool untuk mengajukan pertanyaan dan kueri data dalam data warehouse.
  • Pengembangan Aplikasi (Application Development): Tool untuk mengembangkan aplikasi berdasarkan data warehouse.
  • EIS (Executive Information System): Tool yang membantu eksekutif dalam pengambilan keputusan dengan menyajikan informasi penting secara ringkas.
  • OLAP (Online Analytical Processing) dan Data Mining: Tool untuk analisis data yang lebih mendalam untuk menemukan pola dalam data.

 

Fungsi Data Warehouse

Data warehouse adalah elemen penting dalam ekosistem teknologi informasi sebuah perusahaan yang perannya sangat penting dalam membantu organisasi dalam mengambil keputusan.

Berikut adalah pembahasan lengkap mengenai fungsi data warehouse dalam konteks bisnis:

1. Konsolidasi Data:

Salah satu fungsi utama data warehouse adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber yang tersebar dalam perusahaan.

Proses ini mencakup data operasional, data dari aplikasi berbeda, hingga data eksternal sekalipun.

Dengan mengintegrasikan semua data ini dalam satu tempat, data warehouse menciptakan sumber data yang terpusat dan konsisten.

2. Pemrosesan ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pemuatan):

Data warehouse adalah platform yang melakukan proses ETL, yaitu ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data. 

Artinya, data diekstraksi dari sumbernya, kemudian diubah ke dalam format yang sesuai dan dimuat ke dalam data warehouse untuk memastikan data yang disimpan di dalamnya siap dianalisis.

3. Analisis Bisnis yang Lebih Akurat:

Dengan data warehouse, para pengambil keputusan memiliki akses ke data dari berbagai sumber yang telah diintegrasikan dengan baik. 

Manfaat ini dapat menghilangkan risiko keputusan berdasarkan data yang tidak akurat. Dengan analisis yang lebih akurat, perusahaan dapat merencanakan strategi dan tindakan dengan lebih percaya diri.

4. Meningkatkan Keamanan Data

Data warehouse menyediakan keamanan level tinggi dengan mengkonsolidasikan data di satu tempat. 

Hal ini memudahkan pengaturan sistem keamanan multi-level untuk melindungi data dari penyalahgunaan. 

Selain itu, perusahaan dapat memberikan akses terbatas ke data berdasarkan peran dan tanggung jawab karyawan, meminimalkan risiko pelanggaran data.

5. Mendukung Analisis Bisnis

Data warehouse adalah platform utama untuk analisis bisnis yang menyediakan berbagai tool untuk menjalankan berbagai jenis analisis, termasuk analisis OLAP (Online Analytical Processing) dan data mining.

6. Akses Kueri Data yang Cepat:

Data warehouse dirancang untuk memberikan akses data yang cepat dan efisien. Dengan data yang diindeks, pengguna dapat mengambil informasi dengan cepat tanpa membebani sumber data operasional.

7. Mendukung Pengambilan Keputusan:

Salah satu fungsi utama data warehouse adalah memberi dukungan dalam mengambil keputusan. Data yang tersedia dalam data warehouse digunakan untuk membuat keputusan strategis dan operasional yang lebih informasional. 

8. Mengoptimalkan ROI

Salah satu manfaat utama dari keberadaan data warehouse adalah membantu perusahaan dalam upaya optimasi Return-On-Investment (ROI). 

Dalam dunia bisnis, konsep ROI menjadi salah satu faktor kunci dalam mengevaluasi kinerja dan keberhasilan suatu investasi. 

ROI adalah rasio antara laba bersih yang diperoleh dari suatu investasi dengan biaya investasi yang telah dikeluarkan. 

Dalam konteks ini data warehouse berfungsi mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk data operasional dan historis. 

Dengan data yang tersedia secara terorganisir dan terintegrasi, perusahaan atau organisasi dapat menghitung ROI dari berbagai inisiatif dan investasi secara lebih akurat.

 

Karakteristik Data Warehouse

Sebagai kumpulan data terpusat, platform ini memiliki beberapa karakteristik khusus, antara lain:

1. Terintegrasi

Seluruh data di dalam platform ini berasal dari berbagai sumber berbeda sehingga harus diintegrasikan ke dalam satu unit standar pengukuran. 

Selain itu, data yang disimpan di dalam data warehouse harus terlebih dahulu diubah ke dalam format sederhana dan dapat diterima secara universal di dalam gudang data.

Dengan demikian, data dari berbagai sumber seperti mainframe, database relasional, dan flat file datar dapat digabungkan guna menciptakan konsistensi dalam pengambilan keputusan.

2. Subject-Oriented / Berorientasi pada Subjek

Salah satu karakteristik data warehouse adalah berorientasi pada subjek. Artinya, data warehouse selalu berfokus pada topik atau subjek tertentu daripada proses operasional organisasi. 

Sebagai contoh, data warehouse dapat memberi informasi mengenai topik seperti penjualan, distribusi, atau pemasaran, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis mendalam dalam mengambil keputusan.

3. Non-Volatile

Data warehouse juga memiliki karakteristik non-volatile. Artinya, data yang telah masuk ke dalam data warehouse tidak akan dihapus saat data baru dimasukkan. 

Sebaliknya, data hanya dapat dibaca dan diperbarui secara berkala. Hal ini memungkinkan analisis data historis yang mendalam dan memahami perkembangan seiring waktu.

4. Memiliki Variasi Waktu

Poin selanjutnya dari karakteristik data warehouse adalah variabilitas waktu. Data warehouse memiliki horizon waktu yang luas dalam aktivitas menyimpan data historis. 

Setiap primary key dalam data warehouse umumnya memiliki elemen waktu, baik secara eksplisit maupun implisit, sehingga pengguna dapat melacak perubahan dari waktu ke waktu guna mempermudah proses analisis tren dan pola historis.

 

Komponen Data Warehouse

Sebagai pusat penyimpanan data yang terintegrasi, terdapat beberapa komponen data warehouse yang perlu Anda ketahui, antara lain:

  • Warehouse: Komponen utama yang berfungsi sebagai tempat menyimpan database dan diproses secara transaksional.
  • Warehouse Management: Berfungsi mengatur pengoperasian data untuk dianalisis dan diarsipkan dengan baik. 
  • Akses Tools: Pengguna memanfaatkan akses tools berupa OLAP (online analytical processing), query and reporting tools, data mining dan application development tools.
  • Metadata: Berfungsi meringkas informasi yang berkaitan dengan isi data warehouse berdasarkan struktur dan lokasi. 
  • ETL tools: Berfungsi mengumpulkan dan memindahkan raw data dari berbagai sumber ke satu basis data, serta penyimpanan data.

 

Jenis Data Warehouse

Data warehouse adalah gudang data yang berperan sebagai pondasi utama dalam analisis data perusahaan. 

Dalam hal ini, data warehouse terbagi menjadi tiga jenis utama, yaitu:

1. Gudang Data Perusahaan (Enterprise Data Warehouse)

Gudang data perusahaan adalah wadah sentral yang mengintegrasikan data dari berbagai area fungsional dalam organisasi secara terpadu. 

Tujuannya adalah untuk menyimpan data dari berbagai sumber dan mengorganisasikannya agar dapat diakses dengan mudah oleh seluruh organisasi. 

Enterprise data warehouse adalah platform yang biasanya dilengkapi dengan prosedur otomatis untuk ekstraksi, transformasi, dan analisis data.

2. Penyimpanan Data Operasional (Operational Data Store)

Jenis ini juga dikenal sebagai Sistem Pendukung Keputusan Operasional (Operational Decision Support System) yang digunakan ketika sistem Online Transaction Processing (OLTP) tidak dapat memenuhi kebutuhan perusahaan. 

ODS dapat diperbarui secara real-time, mengatasi redundansi data, dan sering digunakan untuk menyimpan informasi seperti data karyawan.

3. Data Mart:

Data mart pada data warehouse adalah komponen dari gudang data yang dirancang secara khusus untuk tujuan bisnis tertentu, seperti analisis profitabilitas atau penjualan. 

Secara umum, data mart dapat dibagi menjadi tiga kategori, yaitu:

  • Dependent (Terkendali): Mengambil data dari sumber operasional, sumber eksternal, atau keduanya untuk menjadikannya pusat data yang terpadu.
  • Independent (Independen): Umumnya tidak bergantung pada gudang data pusat atau data mart lainnya dan digunakan oleh kelompok kecil dalam perusahaan.
  • Hybrid (Campuran): Data mart hybrid digunakan ketika input dari sumber yang berbeda merupakan bagian dari gudang data.
Mitra kami yang berharga
Aliansi strategis ini memungkinkan kami untuk menawarkan kepada klien-klien kami berbagai solusi inovatif SEO dan pelayanan yang luar biasa. Pelajari Lanjut
cmlabs

cmlabs

Bagaimana pendapat Anda? Apakah Anda menyukai artikel ini?

Update Terkini
Terakhir diperbarui: Jun 20, 2024
Terakhir diperbarui: Jun 20, 2024

Permudah proses analisis dengan SEO Tools yang terpasang langsung di peramban Anda. Saatnya menjadi ahli SEO sejati.

Gratis di semua peramban berbasis Chromium

Pasang di peramban Anda sekarang? Jelajahi sekarang cmlabs chrome extension pattern cmlabs chrome extension pattern

Butuh bantuan?

Ceritakan tentang kebutuhan SEO Anda, tim marketing kami akan membantu menemukan solusi terbaik.

Berikut daftar tim kami secara resmi dan diakui, hati-hati terhadap penipuan oknum tidak bertanggung jawab yang mengatasnamakan PT cmlabs Indonesia Digital (cmlabs). Baca lebih lanjut
Marketing Teams

Agita

Marketing

Tanya Saya
Marketing Teams

Irsa

Marketing

Tanya Saya
Marketing Teams

Yuliana

Business & Partnership

Tanya Saya
Marketing Teams

Thalia

Business Development Global

Tanya Saya
Marketing Teams

Robby

Business Development ID

Tanya Saya
Marketing Teams

Dwiyan

Partnership

Tanya Saya
Marketing Teams

Rochman

Product & Dev

Tanya Saya
Marketing Teams

Said

Career & Internship

Tanya Saya

Mohon maaf, saat ini tool Mobile Friendly Test tidak dapat diakses karena sedang dalam tahap pemeliharaan sistem sampai pemberitahuan lebih lanjut.

Cek

Tetap up-to-date dengan tool baru kami, cmlabs Surge. Jelajahi tren & event populer!

Cek

Pendapat Anda Berharga! Beri masukan untuk Survei Plagiarism Checker kami?

Cek

Temukan tren bisnis Anda dengan mudah! Kalkulator proyeksi trafik adalah alat yang sempurna untuk membantu Anda memahami permintaan di sektor bisnis Anda. Pilih sektor Anda dan lihat proyeksi trafiknya sekarang!

Cek

Saat ini tidak ada notifikasi...