Definisi umum dari gudang data ataupun data warehouse merupakan sistem komputer yang bertugas buat mengarsipkan serta menganalisis suatu informasi historis untuk keperluan suatu organisasi ataupun bisnis tertentu. Data yang dikelola bisa berbentuk data terkait penjualan, pendapatan, dan data setiap hari yang lain. Dengan menganalisa suatu informasi secara terstruktur, hingga bisa menciptakan data yang lebih akurat untuk mendukung pengambilan keputusan oleh suatu industri. Seperti itu kenapa, gudang data termasuk dalam salah satu parameter penunjang aktivitas business intelligence. Gudang data sendiri awal kali digunakan serta ditemui pada tahun 1980- an yang dikala itu juga banyak bisnis besar yang menjalankan DSS( Decision Support System). Sampai disaat ini, banyak industri yang menjalankan strategi tersebut buat membantu dalam tingkatkan kualitas serta produktivitas kerja.
Secara umum, data warehouse mempunyai 4 fungsi utama yaitu sebagai berikut: 1. Pembuatan Laporan Fungsi utama data gudang merupakan sebagai tempat pembuatan laporan. Sistem ini memakai kueri simpel yang dapat membuat laporan buat jangka waktu tertentu misalnya setiap hari, mingguan serta yang lain. 2. Data Mining Informasi mining ialah suatu proses yang berperan buat menggali ataupun mencari data berarti dari banyak informasi. 3. OLAP OLAP atau Online Analytical Processing berperan buat melaksanakan analisis informasi secara multidimensional. Serta juga sanggup sediakan hasil perhitungan yang rumit serta perinci tanpa terdapatnya kueri. 4. Informasi Eksekutif Salah satu tujuan utama terdapatnya data warehouse merupakan biar Anda dapat mengambil keputusan bisnis tanpa wajib menjelajahi seluruh informasi industri. Sebab data gudang ialah ringkasan informasi bernilai dari suatu bisnis.
- Enterprise Data Warehouse Sebuah data warehouse perusahaan adalah data terpusat. Layanan data ini mendukung pengambilan keputusan. Sistem ini merupakan pendekatan kohesif untuk mengatur dan menggambarkan data. - Operational Data Store Penyimpanan data operasional atau ODS adalah penyimpanan data atau penyimpanan data yang diperlukan hanya jika data warehouse tidak menyediakan laporan yang diperlukan. ODS memperbarui data warehouse setiap saat. Oleh karena itu, mengelola aktivitas sehari-hari seperti menyimpan file karyawan sangatlah penting. - Data Mart Data mart masih merupakan bagian dari data warehouse yang dirancang untuk kebutuhan bisnis tertentu. Seperti dapat digunakan dalam penjualan, keuangan, atau keduanya.
Data Warehouse mempunyai kelebihan- kelebihan yaitu sebagai berikut: 1. Data terorganisir dengan baik buat query analisis serta sebagai bahan yang baik buat proses transaksi. 2. Perbandingan struktur informasi yang banyak macamnya dari sumber yang berbeda bisa di atasi. 3. Mempunyai ketentuan transformasi buat memvalidasi serta menkonsolidasi data dari OLTP ke data warehouse. 4. Permasalahan keamanan serta kinerja bisa dipecahkan tanpa butuh mengganti sistem produksi. 5. Mempunyai model informasi yang banyak macamnya, serta tidak bergantung dari format data dini/ sumbernya, sehingga mempermudah dalam menghasilkan laporan. 6. proses transformasi/ perpindahan bisa di monitoring. bila terjadi kesalahan bisa di arahkan/ di luruskan. 7. data yang ditaruh dalam data warehouse, jadi pada saat OLTP data sumber nya hilang. data yang diolah tetap terawat dalam sesuatu datawarehouse. 8. Data Warehouse tidak memperlambat kerja operasional transaksi. 9. Bisa sediakan laporan yang beragam.
Adapun kekurangan- kekurangan dari data warehouse yaitu sebagai berikut: 1. Data warehouse bukan ialah area yang sesuai buat informasi yang tidak terstruktur. 2. Data butuh di ekstrak, diganti( ETL) serta di load ke datawarehouse sehingga memerlukan tenggang waktu buat memindahkannya. 3. Semakin lama dipelihara, terus menjadi besar bayaran buat merawat suatu data warehouse. 4. Data warehouse bisa jadi ketinggalan dari informasi terkini yang relatif cepat, sebab informasi yang digunakan di data warehouse tidak di pembaharuan secara cepat. sehingga data yang terdapat tidak maksimal. 5. Ruang lingkupnya sering meningkat.
Sebuah data warehouse terdiri dari beberapa komponen yaitu sebagai berikut: - Warehouse atau gudang adalah tempat penyimpanan data - Manajemen data warehouse: Pastikan semua proses di warehouse Anda berjalan lancar - Metadata: Digunakan untuk menggambarkan secara informasi apa data itu agar lebih mudah untuk memahami konteks data - Access Tools: Kumpulan alat yang memungkinkan Anda untuk memanipulasi data Anda - Alat ETL yaitu berfungsi seperti mengatur, menyimpan, mentransmisikan, dan memfilter data
Data warehouse mempunyai sistem yang lumayan rumit serta lingkungan bila Anda mau buatnya sendiri. Anda tidak butuh memusingkan hal tersebut, sudah ada banyak informasi warehouse yang dapat Anda pakai di pasaran. Berikut sebagian contoh informasi warehouse sangat terkenal serta sudah digunakan oleh bermacam industri serta institusi. 1. Amazon Redshift Amazon Redshift ialah salah satu service yang disediakan oleh salah satu industri marketplace terbanyak, Amazon. Data warehouse yang ditawarkan di sini berganti sistem penyimpanan informasi cloud yang populer akan kecepatannya. Sesuai untuk industri ataupun institusi dengan beban kerja konkuren besar. Hal ini sebab Amazon Redshift bisa mengatasi konkurensi sampai hampir tidak terbatas. Ialah yang tercepat di dunia serta terus menjadi cepat tiap tahunnya supaya tidak gampang ditandingi. Adapun beberapa fitur unggulan Amazon Redshift yaitu sebagai berikut: • Inteligensi bisnis yang membuat keputusan untuk industri dari informasi yang terus bergerak serta bertumbuh. • Analisis prediktif yang bisa bermanfaat buat menganalisa informasi produk yang digunakan oleh pelanggan serta merekomendasikan produk dengan khusus serta pas sasaran. • Nalitik alira real- time yang sanggup membagikan data secara real- time, membagikan data yang memang baru buat kebutuhan bisnis Anda. • Amazon Redshift akan memudahkan Anda dalam mengolah analisa query yang kompleks, dengan optimasi query yang canggih. Sampai penyimpanan kolom pada local disk dengan kinerja besar serta eksekusi query paralel yang besar. 2. Panoply Panoply sediakan platform manajemen data dari ujung ke ujung. Data warehouse satu ini dapat dibilang ialah salah satu platform yang sangat gampang dioperasikan, sebab tidak memerlukan coding untuk Anda yang mau mengambil informasi. Panoply memakai sistem me- sin pendidikan serta Natural Language Processing( NLP) yang berperan buat membentuk data dari bermacam sumber dengan metode eliminasi. Panoply akan merampingkan informasi yang Anda butuhkan jadi sangat spesifik yang akan kurangi waktu pengambilan informasi pendukung. Panoply akan mempermudah Anda dalam mengawali serta meningkatkan bermacam data dari berbagai sumber yang Anda mau. Anda pula membuat koneksi antara sumber informasi serta membangun sistem informasi custom cocok dengan kebutuhan Anda yang membagikan laporan informasi mendalam serta bermutu. 3. BigQuery BigQuery ialah data warehouse milik Google tanpa server, mempunyai skala yang besar dengan harga yang terjangkau. Service ini masuk dalam bagian Google Cloud Platform dengan kapasitas yang besar. Dengan sistem NoOPs( tanpa operator) analisa informasi, BigQuery menawarkan pengguna keahlian buat mengendalikan informasi memakai SQL yang cepat seperti query buat analisa real- time dengan sumber terbaru yang jelasnya sangat menguntungkan.
Berdasarkan arsitektur data, data warehouse terdiri dari tiga tingkatan yaitu sebagai berikut: 1. Tingkat bawah Sebagai level terendah. Ini biasanya sistem database relasional. Data dibersihkan, diubah, dan dimuat ke dalam lapisan ini menggunakan alat backend. 2. Tingkat menengah Server OLAP yang diimplementasikan menggunakan model ROLAP atau MOLAP. Untuk pengguna, level aplikasi ini menyajikan tampilan abstrak dari database. Lapisan ini juga bertindak sebagai perantara antara pengguna akhir dan database. 3. Tingkat Atas Alat dan API yang digunakan untuk menghubungkan dan mengambil data dari data warehouse. Ini adalah Alat Kueri, Alat Pelaporan, Alat Kueri Terkelola, Alat Analisis, dan Alat Data.
Sebuah data warehouse tentunya memiliki ciri-ciri sebagai berikut: - Fokus pada topik tertentu - Integrasi - Konsisten - Punya rentang waktu tertentu
Ada beberapa contoh data warehouse di berbagai industri, yaitu sebagai berikut: - MarkLogic: MarkLogic adalah solusi pergudangan data yang membuat integrasi data lebih mudah dan lebih cepat. - Oracle: Oracle adalah database industri terkemuka. - Amazon RedShift: Amazon Redshift adalah alat data warehouse
Dalam memakai informasi warehouse, yakinkan anda sudah menyusun serta mengelola database dengan baik dan membangun kebutuhan sistem industri yang maksimal. Pakai prosedur yang cocok dengan kebutuhan bisnis industri Anda. Setelah itu, pergunakan juga tools yang bisa mendukung proses manajemen informasi Anda dengan lebih baik serta maksimal, ini adalah pengenalan singkat tentang gudang data yang dibutuhkan dunia bisnis. Bagi Anda yang memiliki bisnis, Anda perlu mencatat keuntungan secara akurat, dengan ide bisnis online yang berbeda untuk dipilih, Anda harus dapat menemukan opsi yang sesuai dengan minat, kebutuhan, dan anggaran Anda. Untuk membantu dan mempermudah pengelolaan bisnis anda, tim IDMETAFORA menawarkan Jasa pembuatan website Enterprise resource planning (ERP) adalah aplikasi bisnis yang terintegrasi. Aplikasi ERP membantu proses operasional bisnis yang luas dan mendalam, seperti yang ditemukan dalam proses pembelian, pengelolaan gudang, penjualan, keuangan, SDM, distribusi, manufaktur, layanan, dan rantai pasokan. Saya harap artikel ini meningkatkan pengetahuan Anda dan membantu Anda lebih memahami pentingnya dan penggunaan data warehouse. Hubungi kami di No : 0896 6423 0232 atau 0813 9399 3723 Jl. Damai, Sleman, Yogyakarta PT Metafora Indonesia Teknologi
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..