Gudang data adalah sistem penyimpanan terpusat yang memungkinkan penyimpanan, analisis, dan interpretasi data untuk memfasilitasi pengambilan keputusan. Sistem transaksional, basis data relasional, dan sumber lain secara teratur menyediakan data ke gudang data. Gudang data dapat didefinisikan sebagai kumpulan data dan informasi organisasi yang diambil dari sumber data operasional dan sumber data eksternal. Data secara teratur diambil dari berbagai aplikasi internal seperti penjualan, pemasaran, dan keuangan, aplikasi antarmuka pelanggan, dan sistem mitra eksternal. Data ini kemudian tersedia untuk para pembuat keputusan untuk diakses dan dianalisis. Gudang data memiliki fungsi sebagai pusat penyimpanan untuk menyimpan dan menganalisis informasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. Gudang data organisasi menerima data dari berbagai sumber secara teratur, termasuk sistem transaksional, database relasional, dan sumber lain.
Merancang gudang data dikenal sebagai arsitektur gudang data dan bergantung pada kebutuhan gudang data, bisa datang dalam berbagai tingkatan. Biasanya ada desain arsitektur single tier, two tier, dan three tier. 1. Arsitektur single tier Arsitektur single tier hampir tidak digunakan dalam pembuatan gudang data untuk sistem real-time. Mereka sering digunakan untuk pemrosesan batch dan real-time untuk memproses data operasional. Desain single tier terdiri dari satu lapisan perangkat keras dengan tujuan menjaga data space seminimal mungkin. 2. Arsitektur two tier Dalam desain arsitektur two tier, proses analitis dipisahkan dari proses bisnis. Intinya adalah untuk meningkatkan tingkat kontrol dan efisiensi. 3. Arsitektur three tier Desain arsitektur three tier memiliki tingkat atas, tengah, dan bawah, ini dikenal sebagai lapisan sumber, lapisan yang direkonsiliasi, dan lapisan gudang data. Desain ini cocok untuk sistem dengan siklus hidup yang panjang. Ketika perubahan dilakukan pada data, lapisan tambahan tinjauan dan analisis data diselesaikan untuk memastikan tidak ada kesalahan. Terlepas dari tingkatannya, semua arsitektur gudang data harus memenuhi lima sifat yang sama, yaitu pemisahan, skalabilitas, ekstensibilitas, keamanan, dan kemampuan administrasi.
Gudang data memiliki empat komponen utama, yaitu database pusat, alat ETL (extract, transform, load), metadata, dan alat akses. Semua komponen ini dirancang untuk kecepatan sehingga bisa mendapatkan hasil dengan cepat dan menganalisis data dengan cepat. 1. Basis data pusat Basis data berfungsi sebagai fondasi gudang data. Secara tradisional, ini adalah database relasional standar yang berjalan di lokasi atau di cloud. Namun karena Big Data, kebutuhan akan kinerja real-time yang sebenarnya dan pengurangan biaya RAM yang drastis, basis data dalam memori semakin populer dengan cepat. 2. Integrasi data Data ditarik dari sistem sumber dan dimodifikasi untuk menyelaraskan informasi untuk konsumsi analitik cepat menggunakan berbagai pendekatan integrasi data seperti ETL (extract, transform, load) dan ELT serta replikasi data real-time, bulk-load processing, transformasi data, data quality, dan enrichment services. 3. Metadata Metadata adalah data tentang data anda. Metadata ini menentukan sumber, nilai, penggunaan, dan karakteristik lain dari kumpulan data di gudang data. Ada metadata bisnis yang menambahkan konteks ke data anda dan metadata teknis yang menjelaskan cara mengakses data termasuk lokasinya dan bagaimana strukturnya. 4. Alat akses gudang data Alat akses memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data di gudang data anda. Contohnya alat kueri dan pelaporan, alat pengembangan aplikasi, alat penambangan data, dan alat OLAP.
Terdapat tiga jenis gudang data, yaitu: 1. Enterprise Data Warehouse (EDW) Enterprise data warehouse adalah gudang terpusat. EDW memberikan layanan dukungan pengambilan keputusan untuk seluruh perusahaan. Ini menawarkan pendekatan terpadu untuk mengatur dan merepresentasikan data. Ini juga memberikan kemampuan untuk mengklasifikasikan data menurut subjek dan memberikan akses menurut divisi tersebut. 2. Operational Data Store (ODS) Operational data store juga disebut ODS adalah penyimpanan data yang diperlukan ketika gudang data atau sistem OLTP tidak mendukung kebutuhan pelaporan organisasi. Di ODS, gudang data direfresh secara real time. Oleh karena itu, secara luas lebih disukai untuk kegiatan rutin seperti menyimpan catatan karyawan. 3. Data Mart Data mart adalah bagian dari gudang data. Data mart dirancang khusus untuk jenis bisnis tertentu, seperti penjualan, keuangan, penjualan atau keuangan. Dalam data mart independen, data dapat dikumpulkan langsung dari sumber.
Kebutuhan untuk menyimpan data berkembang ketika bisnis mulai mengandalkan sistem komputer untuk membuat, mengarsipkan, dan mengambil dokumen bisnis penting. Konsep pergudangan data diperkenalkan oleh peneliti IBM Barry Devlin dan Paul Murphy tahun 1988. Pergudangan data dirancang untuk memungkinkan analisis data historis. Membandingkan data terkonsolidasi dari sumber heterogen yang berbeda dapat memberikan wawasan tentang kinerja perusahaan. Gudang data dirancang untuk memungkinkan penggunanya menjalankan kueri dan menganalisis data historis yang berasal dari sumber transaksional. Data yang ditambahkan ke gudang tidak berubah dan tidak dapat diubah. Gudang adalah sumber yang digunakan untuk menjalankan analitik pada peristiwa masa lalu, dengan fokus pada perubahan dari waktu ke waktu. Data gudang harus disimpan secara aman, andal, mudah diakses, dan mudah dikelola.
Gudang data menawarkan manfaat menyeluruh dan unik yang memungkinkan organisasi menganalisis varian data dalam jumlah besar dan mengambil nilai signifikan darinya, serta menyimpan catatan sejarah. 1. Kualitas data yang lebih baik Gudang data memusatkan data dari berbagai sumber data, seperti sistem transaksional, database operasional, dan flat file. Itu kemudian membersihkannya, menghilangkan duplikat, dan membakukannya untuk menciptakan satu sumber kebenaran. 2. Wawasan bisnis yang lebih cepat Data dari sumber yang berbeda membatasi kemampuan pembuat keputusan untuk menetapkan strategi bisnis dengan percaya diri. Gudang data memungkinkan integrasi data, memungkinkan pengguna bisnis memanfaatkan semua data perusahaan ke dalam setiap keputusan bisnis. 3. Pengambilan keputusan yang lebih cerdas Gudang data mendukung fungsi business intelligence (BI) berskala besar seperti data mining (menemukan pola dan hubungan yang tidak terlihat dalam data), kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, alat yang dapat digunakan oleh para profesional data dan pemimpin bisnis untuk mendapatkan bukti kuat untuk membuat lebih pintar keputusan di hampir setiap area organisasi, mulai dari proses bisnis hingga manajemen keuangan dan manajemen inventaris. 4. Memperoleh dan mengembangkan keunggulan kompetitif Semua hal di atas digabungkan untuk membantu organisasi menemukan lebih banyak peluang dalam data, lebih cepat daripada yang mungkin dari penyimpanan data yang berbeda.
Gudang data adalah sistem penyimpanan terpusat yang memungkinkan penyimpanan, analisis, dan interpretasi data untuk memfasilitasi pengambilan keputusan. Sistem transaksional, basis data relasional, dan sumber lain secara teratur menyediakan data ke gudang data. Untuk bisnis, anda dapat menggunakan gudang data untuk berbagai keperluan karena dapat memberikan banyak manfaat untuk pengembangan bisnis.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..