Aspek Penting Dalam Data Warehouse Fungsi, Tipe & Komponen Utama Pendukungnya

Data warehouse adalah suatu sistem yang bekerja untuk mengarsipkan sekaligus melakukan analisis data historis yang dapat menunjang keperluan informasi pada sebuah bisnis. Dapat memudahkan dan meningkatkan efisiensi pengelolaan gudang Anda.

Namun, di Indonesia masih ada perusahaan yang menggunakan sistem konvensional dimana sistem ini masih mengandalkan manusia dalam pengelolaan gudang dan juga masih menggunakan sistem inventaris sederhana dengan sistem konvensional ini dapat menjadi pain point bagi perusahaan.

Dengan sistem pengelolaan menggunakan software yang modern akan meningkatkan efisiensi pengelolaan bisnis Anda. Sistem pengelolaan gudang terbaik yang ada di Indonesia saat ini salah satunya adalah Warehouse Management System.

Baca juga : Keunggulan Warehouse Management System Untuk Bisnis Retail

Apa itu Data Warehouse?

Data warehouse atau gudang data adalah sebuah sistem yang bertugas mengarsipkan sekaligus melakukan analisis data riwayat untuk menunjang keperluan informasi pada sebuah bisnis. Data yang dimaksud adalah berupa data penjualan, data untung rugi, data konsumen, data gaji karyawan, dan sebagainya. Singkatnya, jenis sistem manajemen data yang dirancang untuk mengaktifkan dan mendukung aktivitas intelijen bisnis, terutama untuk analitik.

Gudang data untuk analisis dan sering kali berisi sejumlah besar data riwayat keluar masuk barang pada gudang. Data dalam gudang biasanya berasal dari berbagai sumber, seperti aplikasi file log , transaksi, dan lain sebagainya. Apabila sumber data tertata dengan rapi, maka informasi yang dikeluarkan akan lebih terstruktur dan akurat.

Selain itu, hal tersebut berguna untuk membantu Anda dalam menentukan strategi bisnis yang akan Anda terapkan ersebut dapat Anda gunakan untuk mengambil keputusan penting yang berdampak pada kemajuan perusahaan Anda.

Bagaimana Cara Kerja Data Warehouse?

Data warehousing bekerja dengan menarik data dari berbagai sumber ke lokasi pusat. Data ini kemudian dibersihkan, diubah, dan dimuat ke dalam warehouse. Menggunakan berbagai teknologi berbeda untuk mengelola dan menganalisis data, termasuk perangkat lunak ETL (extract, transform, load), alat visualisasi data, dan algoritma pembelajaran mesin.

Setelah disimpan data warehouse, pengguna bisnis dapat mengakses dan menganalisisnya menggunakan perangkat lunak intelijen bisnis. Perangkat lunak ini memungkinkan pengguna untuk membuat laporan, dasbor, dan visualisasi yang membantu mereka mendapatkan wawasan tentang operasi bisnis mereka.

Juga dapat Anda gunakan untuk mendukung analitik prediktif dan peramalan dengan menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan pola. Software ini memudahkan pengguna dalam pembuatan laporan, dasbor, dan visualisasi data yang dapat memudahkan dalam memahami data laporan. 

Evolusi Data Warehouse

Pada akhir 1980-an, tujuan warehouse adalah untuk memfasilitasi transfer data dari sistem operasional ke decision-support systems (DSSs). Gudang data awal ini memerlukan tingkat redundansi yang substansial. Mayoritas perusahaan memiliki banyak lingkungan DSS untuk melayani populasi pengguna mereka yang beragam. T

Terlepas dari kenyataan bahwa lingkungan DSS menggunakan sebagian besar data yang sama, pengumpulan, pembersihan, dan integrasi data sering terulang untuk setiap lingkungan.

Ketika gudang menjadi lebih efisien, mereka berubah dari penyimpanan informasi yang mendukung platform BI tradisional menjadi infrastruktur analitik ekspansif yang melayani berbagai aplikasi, termasuk analitik operasional dan manajemen kinerja. Dengan data warehouse perusahaan, iterasi gudang data telah berkembang dari waktu ke waktu untuk memberikan nilai lebih enterprise data warehouse (EDW).

Saat ini teknologi AI dan machine learning sudah merevolusi hampir setiap industri, layanan, dan aset organisasi, termasuk warehouse. Semakin berkembangnya big data dan penyebaran teknologi digital baru mempengaruhi kebutuhan dan kapasitas.

Gudang data otonom adalah tahap terbaru dalam pengembangan ini, memungkinkan bisnis untuk mengekstrak lebih banyak nilai dari mereka sambil mengurangi biaya dan meningkatkan keandalan dan kinerja.

Baca juga : Manfaat Manajemen Warehouse untuk Optimalkan Tingkat Stok Bisnis Anda!

Tipe-Tipe Data Warehouse

Enterprise data warehouse (EDW)

Enterprise data warehouse (EDW) adalah data warehouse yang terpusat dengan menggabungkan beberapa area fungsional secara terpadu. Sistem ini membantu menyimpan data dari berbagai sumber dan mengkategorikannya sesuai yang keinginan. Warehouse ini juga memberikan kemampuan untuk mengklasifikasikan data sesuai dengan subjek dan memberikan akses sesuai dengan divisi tersebut.

Operational data store

Operational Data Store (ODS) adalah database atau penyimpanan data yang digunakan ketika sistem OLTP (Online Transaction Processing) tidak menghasilkan laporan yang menjadi kebutuhan perusahaan Anda. Biasanya ODS digunakan untuk menyimpan kegiatan rutin seperti catatan database informasi karyawan perusahaan.

Data mart

Data mart adalah bagian dari data warehouse yang rancang khusus untuk lini bisnis tertentu. Sebagai contoh seperti keuangan, penjualan, ataupun keduanya.  Dalam data mart klasifikasikan menjadi 3 kategori yaitu independent, dependent, dan hybrid.

Manfaat Data Warehouse Untuk Bisnis Anda

Data warehouse dapat memberi banyak manfaat bagi perusahaan Anda.  Menyediakan informasi dan laporan secara realtime sehingga dapat membantu Anda dalam membuat keputusan yang tepat dalam segala kebutuhan mulai dari pengembangan produk hingga tingkat inventaris. Adapun beberapa manfaat data warehouse bagi bisnis Anda.

1)     Analisis bisnis lebih baik

Karena telah menggunakan data warehouse, maka dapat memudahkan Anda dalam membuat keputusan yang paling tepat bagi bisnis Anda. Anda memiliki akses terhadap yang penting bagi bisnis Anda sehingga dapat memudahkan Anda dalam mengambil keputusan dan menetapkan strategi bisnis dengan lebih baik.

2)     Kueri menjadi lebih cepat

Data warehouse dibuat secara khusus untuk mengambil dan melakukan analisis  yang cepat dan tepat. Anda dapat dengan cepat melakukan kueri terhadap sejumlah besar yang terkonsolidasi langsung dengan ataupun tanpa perlu dukungan dari tim IT.

3)     Peningkatan kualitas data

Ada proses pembersihan data oleh sistem dan selanjutnya ke dalam daftar kerja untuk proses lebih lanjut ke data warehouse. Ini akan memastikan proses menjadi format yang konsisten untuk mendukung analitik dan keputusan berdasarkan berkualitas tinggi dan akurat.

4)     Penyimpanan data histori

Dengan menyimpan data historis, data warehouse memungkinkan pengambilan keputusan dengan mempelajari dari tren dan tantangan masa lalu, membuat prediksi, dan mendorong peningkatan bisnis berkelanjutan.

5)     Keamanan data terjamin

Keamanan data menjadi hal yang perlu menjadi perhatian oleh setiap perusahaan. Dengan mengumpulkan data terpusat pada warehouse. Mengatur sistem keamanan multi-level mencegah data salahgunakan. Selain itu, Anda dapat memegang kendali terhadap siapa saja yang dapat mengakses data tersebut.

Karakteristik Data warehouse

Data warehouse memiliki 4 karakteristik, penjelasannya sebagai berikut.

Subject-oriented

Data warehouse selalu berorientasi pada subjek karena data warehouse memberikan informasi tentang suatu topik daripada operasi organisasi yang sedang berlangsung. Berfokus pada demonstrasi dan analisis data untuk membuat berbagai keputusan. Karakteristiknya ini juga memberikan demonstrasi yang cepat, mudah, dan tepat mengenai topik tertentu dengan menghilangkan data yang tidak perlu untuk proses pengambilan keputusan.

Integrated

Data warehouse terintegrasi berarti menetapkan unit standar pengukuran dari database yang berbeda untuk data-data yang serupa. Data tersimpan secara terpusat pada database yang berisi gabungan data dari berbagai sumber data seperti mainframe, database relasional, flat file datar, dan sebagainya. 

Nonvolatile

Nonvolatile adalah ketika ada data baru yang diinput maka data sebelumnya tidak akan terhapus. Data terbaharui dengan mengunggah data ke gudang data untuk melindungi data dari perubahan. Sehingga, data terbaharui secara berkala. Hal ini dapat membantu dalam menganalisis data historis.

Time-variant

Data warehouse memiliki variasi waktu untuk setiap data yang telah dikumpulkan pada database. Informasi mengenai waktu atau data historis ini dapat memberikan informasi mengenai jam, hari, bulan, tahun dan sebagainya pada setiap informasi yang telah terbaharui.

Baca juga : Sistem Manajemen Pergudangan untuk Solusi Pengelolaan Bisnis Retail

Data Warehouse Architecture

Simple

Membagikan desain dasar seperti metadata, data ringkasan, dan data mentah tersimpan dalam pusat gudang. Data selanjutnya proses sumber data dan dapat Anda akses  oleh karyawan untuk analisis, pelaporan, dan pembaruan data.

Simple with a staging area

Data operasional harus bersih dan proses sebelum masuk ke dalam gudang. Meskipun ini secara terprogram, banyak gudang data menambahkan staging area untuk data sebelum memasuki gudang, untuk menyederhanakan persiapan data.

Hub and spoke

Menambahkan data mart antara repository pusat dan pengguna akhir memungkinkan organisasi untuk menyesuaikan gudang datanya untuk melayani berbagai lini bisnis. Ketika data siap,  data akan dipindahkan ke data mart yang sesuai.

Sandboxes

Sandboxes adalah area pribadi yang aman dan memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat dapat mengumpulkan data baru dan melakukan analisis data tanpa perlu terhalang oleh peraturan mengikat dan protokol gudang data yang formal.

Komponen Utama Data Warehouse

Load manager

Load manager  sebagai komponen depan. Bekerja dengan melakukan semua operasi terkait dengan ekstraksi dan pemuatan data ke dalam gudang. Operasi ini mencakup transformasi untuk menyiapkan data untuk masuk ke dalam gudang data.

Warehouse manager

Warehouse manager melakukan bekerja dengan mengelola data di gudang. Melakukan operasi seperti analisis data untuk memastikan konsistensi dalam pembuatan indeks dan tampilan, juga melakukan denormalisasi dan agregasi, serta transformasi dan penggabungan data sumber dan pengarsipan dan pembuatan data.

Query manager

Query manager sebagai komponen backend. Bekerja dengan melakukan seluruh operasi yang terkait dengan manajemen kueri pertama. Operasi komponen data warehouse adalah kueri langsung ke tabel yang sesuai untuk menjadwalkan eksekusi kueri.

End-user access tools

End-user tools terkategorisasi ke dalam lima kelompok berbeda seperti berikut:

1. Data Reporting (Pelaporan Data)

2. Query Tools (Alat Kueri)

3. Application development tools (Alat pengembangan aplikasi)

4. EIS tools, (Alat EIS)

5. OLAP tools and data mining tools. (Alat OLAP dan alat penambangan data)

Tahapan umum data warehouse

Tahapan umum Data Warehouse adalah proses mendesain, membangun, dan memelihara Data Warehouse.

1.   Pengumpulan persyaratan data

Tahap pertama adalah mengumpulkan kebutuhan data dari stakeholder. Ini membantu untuk memastikan bahwa data warehouse akan memenuhi kebutuhan bisnis.

2.   Pemodelan data

Pemodelan data adalah membuat model daya yang menggambarkan hubungan antara bagian data yang berbeda. Langkah ini menjadi penting karena berguna untuk memastikan data warehouse dapat menyimpan dan mengambil secara efisien.

3.     Pengembangan ETL

Pengembangan ETL (Extract, Transform, Load) akan mengisi data warehouse dengan data dari sistem operasional.

4.     Pengujian data warehouse

Setelah Data Warehouse dibangun, penting untuk mengujinya untuk memastikan bahwa ia berfungsi dengan baik.

5.   Penyebaran data warehouse

Tahap terakhir adalah menyebarkan Data Warehouse dan membuatnya tersedia bagi pengguna.

Sektor Industri Yang Cocok Menggunakan Data Warehouse

Maka dari itu, perusahaan yang berada pada berbagai sektor seperti perusahaan transportasi udara, darat, maupun laut. Sektor perbankan, sektor kesehatan, sektor publik, sektor investasi, sektor telekomunikasi, sektor industri pariwisata dan lain sebagainya.

Memberikan banyak benefit bagi perusahaan karena dapat menghemat waktu analisis terhadap data yang tersimpan dan juga memudahkan Anda dalam membuat keputusan bagi perusahaan untuk mengambil langkah yang tepat dalam upaya memaksimalkan bisnis Anda.

Mengapa Perusahaan Membutuhkan Data Warehouse?

Dengan demikian, sebagaimana fungsi gudang pada umumnya, Memberikan kemudahan dalam pengelolaan berbagai data yang lebih canggih karena menggunakan bantuan teknologi cerdas seperti sistem komputer Business intelligence. Hal ini akan mampu memudahkan Anda jika beralih dari pengelolaan secara manual yang tentu memakan waktu dan begitu rumit.

Dengan memanfaatkan hal tersebut proses pengumpulan dan pengolahan data dari berbagai sumber dapat berjalan secara otomatis dan dapat menyediakan insight bagi pemilik bisnis dalam mengambil keputusan yang tepat bagi bisnis. Memberi kemudahan dalam pembuatan laporan dan melakukan analisis terhadap laproan  yang tersimpan.

Baca juga : Keunggulan Warehouse Management System Untuk Bisnis Retail

Kesimpulan

Data warehouse atau gudang data sangat dibutuhkan pada era saat ini karena teknologi digital telah berkembang dengan sangat pesat terutama dalam proses bisnis perusahaan.

Data warehouse adalah sistem yang dapat melakukan pengarsipan sekaligus melakukan analisis historis untuk keperluan informasi pada bisnis Anda. Untuk memudahkan pengelolaan data perusahaan, Anda dapat menggunakan Software management warehouse yang dapat memberi kemudahan pada pengelolaan data perusahaan Anda.

Karena, sistem ini beroperasi dengan menggunakan sistem yang telah terotomatisasi dan terkomputerisasi sehingga mampu menjadi solusi yang dapat meningkatkan produktivitas bisnis. Untuk informasi lebih lengkap Anda dapat mengkalkulasi skema perhitungan harga dan melakukan demo gratis.