Sebagai pemasar atau analis bisnis, Anda tahu bahwa data adalah bagian penting dari kesuksesan Anda. Dan cara Anda menyimpan dan mengatur data Anda akan membuat pekerjaan Anda lebih mudah atau lebih sulit.

Ada banyak cara untuk menyimpan data, salah satunya adalah data warehousing. Ini adalah pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang perlu melihat sejumlah besar data dari berbagai sumber. Hari ini, mari kita pelajari apa itu gudang data dan bagaimana hal itu dapat membantu Anda menganalisis data Anda.

Apa itu Gudang Data?

Sebuah gudang data adalah sistem manajemen data yang menyimpan sejumlah besar data dari berbagai sumber. Perusahaan menggunakan gudang data untuk tujuan pelaporan dan analisis data. Tujuannya adalah untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.

Dengan gudang data, Anda dapat melakukan kueri dan melihat data historis dari waktu ke waktu untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Orang-orang utama di perusahaan yang akan menggunakan gudang data adalah ilmuwan data dan analis bisnis.

Sebuah gudang data akan mendapatkan data dari berbagai sumber, termasuk database relasional atau sistem transaksional. Untuk mengakses data, analis akan menggunakan alat intelijen bisnis untuk menganalisis, menggali data, membuat visualisasi, dan melakukan pelaporan. Karena data terus berkembang, sangat penting bagi bisnis untuk menggunakan data agar tetap kompetitif.

Apa hasil akhir dari gudang data?

Hasil akhir dari gudang data adalah mengekstrak wawasan, memantau kinerja, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan menggunakan laporan, dasbor, dan visualisasi, analis memiliki semua alat yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang tepat.

Manfaat Menggunakan Data Warehouse

1. Data historis.

Salah satu manfaat utama dari gudang data adalah kemampuan untuk melihat sejumlah besar data historis dari waktu ke waktu. Dengan gudang data, Anda dapat menggabungkan sejumlah besar data dari berbagai sumber untuk menginformasikan keputusan bisnis Anda dengan lebih baik. Melihat data historis akan memungkinkan Anda menganalisis tren dari waktu ke waktu dan menyusun strategi secara efektif.

2. Data dari berbagai sumber.

Selain itu, dengan gudang data, Anda akan mendapatkan data dari berbagai sumber sehingga Anda akan memiliki gambaran yang lebih lengkap ketika tiba saatnya untuk menganalisis informasi. Dengan sesuatu seperti data mart, Anda hanya mendapatkan data dari satu subjek, berbeda dengan gudang data yang dimaksudkan untuk memproses dan mengatur data dari berbagai sumber.

3. Stabilitas.

Gudang data juga merupakan sumber data yang lebih stabil yang dapat Anda gunakan untuk melihat data pada tingkat tinggi atau tingkat granular. Ini memberi Anda fleksibilitas untuk melihat data dengan cermat dan melakukan kueri dengan cepat. Gudang data akan memiliki data berkualitas tinggi karena berasal dari berbagai sumber, konsisten, dan lebih akurat.

Apa Gudang Data Bukan

Saat pertama kali mendengar istilah “gudang data”, Anda mungkin memikirkan beberapa istilah data lain seperti “data lake”, “database”, atau “data mart”. Namun, hal-hal tersebut berbeda karena memiliki cakupan yang lebih terbatas. Meskipun mereka mungkin melakukan fungsi yang sama, strukturnya berbeda. Mari selami di bawah.

Data Lake vs. Data Warehouse

Data lake menyimpan data yang tidak difilter dari berbagai sumber untuk digunakan untuk tujuan tertentu. Ini berarti Anda melihat data mentah dari sesuatu seperti media sosial atau aplikasi. Dataset dibangun pada saat analisis. Ini adalah penyimpanan berbiaya rendah untuk data yang tidak diformat dan tidak terstruktur.

Di sisi lain, gudang data digunakan untuk menganalisis dan memproses data. Di gudang data, data telah dikumpulkan dan dikontekstualisasikan dan siap untuk dianalisis. Pada akhirnya, ini adalah alat penyimpanan data yang lebih canggih yang dapat menggunakan sejumlah besar data historis.

Data Mart vs. Gudang Data

Data mart adalah bagian dari gudang data. Biasanya, mereka dirancang untuk dengan mudah mengirimkan data tertentu ke pengguna tertentu untuk aplikasi tertentu. Data mart adalah subjek tunggal, sedangkan gudang data mencakup banyak subjek.

Basis Data vs. Gudang Data

Database sering bingung dengan gudang data karena mereka melayani tujuan yang sama. Namun, perbedaannya adalah bahwa database tidak dimaksudkan untuk melakukan analitik pada kumpulan data yang besar. Basis data digunakan untuk merekam dan mengambil data sementara gudang data dimaksudkan untuk menganalisis kumpulan data dalam jumlah besar. Pikirkan seperti ini: gudang data menyimpan data dari banyak basis data.

Arsitektur Gudang Data

Arsitektur gudang data adalah metode yang Anda gunakan untuk mengatur, berkomunikasi, dan menyajikan data Anda.

Anda dapat menggunakan arsitektur dasar, staging area, atau staging area dan data mart.

Ini berarti bahwa Anda dapat meminta gudang data mendapatkan datanya dan kemudian meminta pengguna melihat pelaporan dan analisis. Atau Anda dapat memecah data menjadi data mart sebelum pengguna melihat analisis dan pelaporan.

Area pementasan yang Anda lihat di beberapa gambar di bawah ini digunakan untuk membersihkan dan memproses data sebelum memasukkannya ke dalam gudang. Ini menyederhanakan persiapan data. Untuk mendapatkan gambaran seperti apa masing-masingnya, lihatlah gambar-gambar di bawah ini.

Sumber Gambar

Sumber Gambar

Sumber Gambar

Perangkat Lunak Gudang Data

1. Gudang Data Kepingan Salju

Gudang data Snowflake adalah platform data yang dibangun di atas infrastruktur cloud. Ini adalah opsi yang bagus untuk bisnis yang tidak memiliki sumber daya untuk mendukung server internal.

Dengan Snowflake, pengguna dapat membayar penyimpanan dan berbagi data dengan mudah. Anda dapat memobilisasi data dengan mulus di seluruh cloud publik sebagai konsumen data, penyedia data, dan penyedia layanan data. Perangkat lunak ini akan membantu Anda mendemokratisasikan analitik data di seluruh bisnis Anda sehingga semua pengguna dengan berbagai keahlian dapat membuat keputusan berdasarkan data.

Sumber Gambar

2. MarkLogic

Dengan solusi gudang data ini, Anda dapat melakukan operasi pencarian yang kompleks dengan berbagai jenis data termasuk dokumen, hubungan, dan metadata. MarkLogic adalah layanan cloud yang sepenuhnya terkelola dan otomatis untuk mengintegrasikan data dari silo.

3. Peramal

Oracle Autonomous Data Warehouse adalah database yang dikelola sepenuhnya yang disetel dan dioptimalkan untuk beban kerja gudang data dengan kinerja Oracle Database. Ini memberikan pengalaman cloud baru yang komprehensif untuk penyimpanan data yang mudah, cepat, dan elastis.

Meskipun solusi data mungkin tampak berlebihan, solusi tersebut penting untuk keputusan bisnis Anda sehari-hari. Dengan gudang data, Anda dapat menyederhanakan penyimpanan, pengelolaan, dan analitik data Anda.

Sumber Artikel