Data warehouse memudahkan bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan tetap kompetitif di tengah persaingan pasar yang terus berkembang. Data warehouse sendiri berfungsi sebagai pusat penyimpanan semua data, baik dari divisi internal perusahaan seperti keuangan, maupun dari sumber eksternal seperti data konsumen atau tren industri.Â
Namun, bagaimana sebenarnya contoh  data warehouse itu? Dan apa saja langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk membangun data warehouse yang efektif? Simak pembahasan lengkapnya hanya di dalam artikel ini ya!
Contents
Pentingnya Data Warehouse untuk Bisnis
Data warehouse menjadi elemen penting bagi bisnis karena kemampuannya dalam menjaga konsistensi data. Dengan data yang konsisten, bisnis dapat lebih mudah melakukan analisis yang mendalam dan membagikan hasil atau insight tersebut ke divisi lain atau bahkan kepada stakeholder.Â
Hal ini memastikan bahwa semua pihak bekerja berdasarkan informasi yang sama, sehingga keputusan yang diambil lebih akurat dan selaras.
Dengan data warehouse, data dari berbagai sumber atau divisi akan disatukan dan distandarisasi dalam format yang sama. Proses standarisasi ini selanjutnya akan meminimalisir kesalahan dalam membaca atau menginterpretasikan data.Â
Misalnya, tanpa standarisasi, divisi pemasaran dan keuangan memiliki format dan istilah yang berbeda untuk beberapa hal, sehingga bisa jadi menimbulkan kebingungan saat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Cara Membuat Data Warehouse
Data warehouse berbeda jauh dengan database biasa yang hanya berfungsi untuk mengelola transaksi harian atau operasional rutin. Data warehouse dibuat untuk tidak hanya menyimpan data, tetapi juga menganalisis, dan menghasilkan laporan untuk pengambilan keputusan strategis.Â
Berikut ini cara membuat data warehouse.
Tentukan objektivitas bisnis
Langkah pertama yang perlu dilakukan oleh bisnis adalah menentukan objektivitas bisnis dengan jelas. Ini berarti perusahaan harus mengidentifikasi apa saja yang ingin dicapai dengan menggunakan data warehouse.Â
Misalnya, apakah tujuan utamanya adalah menyediakan insight yang lebih baik untuk mendukung pengambilan keputusan para stakeholder, atau apakah tim operasional membutuhkan akses yang lebih cepat dan efisien ke metrik performa untuk meningkatkan efisiensi kerja.Â
Cek sumber data bisnis
Setelah menentukan objektivitas bisnis, langkah berikutnya adalah menganalisis dan mengevaluasi sumber data yang ada di perusahaan.Â
Bisnis bisa memulainya dengan membuat daftar lengkap mengenai semua sumber data yang relevan, baik yang berasal dari dalam perusahaan seperti sistem ERP, CRM, atau data operasional, maupun dari luar perusahaan seperti data pasar, tren industri, atau data dari pihak ketiga.
Selanjutnya, perhatikan volume data yang dihasilkan oleh masing-masing sumber. Hal ini sangat penting untuk memastikan bahwa data warehouse yang dibangun dapat mengakomodasi volume data yang terus bertambah.
Selain itu, perusahaan juga perlu memperhatikan kecepatan data yang diterima. Misalnya, apakah data warehouse yang akan dibangun mendukung real-time analytics atau tidak.Â
Hal ini sangat mempengaruhi pemilihan teknologi yang nantinya akan digunakan. Terakhir, pastikan kualitas data, dan data tersebut sudah mematuhi peraturan yang berlaku.
Pilih arsitektur data warehouse
Arsitektur data warehouse sangat mempengaruhi cara bisnis menyimpan, mengakses, dan memproses data mereka ke depannya.
Oleh karena itu, dalam memilih arsitektur, bisnis perlu mempertimbangkan beberapa faktor penting, mulai dari objektivitas bisnis, sumber data, hingga kebutuhan khusus yang dimiliki perusahaan.Â
Berikut ini beberapa arsitektur data warehouse:
-
- Data warehouse terpusat
- Data lake
- Data mart
- Model hybrid dan terdesentralisasi
- Solusi cloud-base
Buat desain model data bisnis
Tidak hanya arsitektur saja yang mempengaruhi cara bisnis menyimpan dan mengakses data, desain model data pun juga turut berkontribusi.
Oleh karena itu, penting bagi bisnis untuk memperhatikan beberapa hal dalam merancang model data yang efektif dan efisien.
- Pahami hubungan yang ada di dalam data
- Pilih skema yang tepat untuk mengorganisir dan mengelola data
- Tentukan granularitas data
- Terapkan logika bisnis yang relevan ke dalam model, sehingga data warehouse dapat merefleksikan skenario bisnis di dunia nyata
Pilih tecnology stack yang sesuai
Selanjutnya, bisnis perlu memilih technology stack yang akan digunakan untuk membangun data warehouse. Pemilihan teknologi ini penting karena untuk memastikan bahwa data warehouse berfungsi secara efisien, skalabel, dan mendukung kebutuhan analitik bisnis di masa depan.Â
- Pilih sistem pengelolaan data yang sesuai dengan ukuran, kompleksitas, dan kebutuhan pemrosesan data bisnis.
- Gunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) yang terintegrasi dengan sistem pengelolaan data yang telah dipilih dan sesuai dengan kebutuhan pemrosesan data bisnis.
- Pilih alat yang mendukung integrasi data secara mulus dan lancar dari berbagai sumber.
- Integrasikan business intelligence dan analitik ke data warehouse, sehingga bisnis dapat memvisualisasikan data dan melakukan analisis yang lebih mendalam.
Terapkan dan tes data warehouse
Setelah menentukan dan memilih seluruh teknologi yang dibutuhkan, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan dan menguji coba data warehouse yang telah dibangun.Â
Pada tahap ini, penting untuk memastikan bahwa setiap komponen teknologi berfungsi dengan baik dan terintegrasi dengan lancar.Â
Setelah implementasi, jangan lupa monitor performa data warehouse secara berkala untuk mengevaluasi kecepatan, efisiensi, serta kemampuan sistem dalam menangani volume dan kompleksitas data.
Contoh Data Warehouse
Ada banyak penyedia layanan data warehouse yang bisa bisnis pilih untuk mulai menyimpan dan mengelola data mereka dengan lebih terstruktur dan efisien. Beberapa penyedia data warehouse yang cukup populer digunakan oleh banyak bisnis antara lain:
- Amazon RedshiftÂ
- Microsoft Azure Data Warehouse
- Google BigQuery
- Snowflake
- Microsoft Azure Synapse Analytics
Kelola Data Bisnis Anda dengan LOKASIÂ
LOKASI adalah platform geospasial analitik yang terintegrasi dengan location intelligence dan data lokasi lengkap. LOKASI mempermudah bisnis dalam mengelola data mereka dengan cara yang lebih efektif dan efisien.Â
Dengan LOKASI, bisnis dapat dengan mudah menyimpan, memproses, dan mengakses data yang relevan, sehingga bisnis bisa mendapatkan insights yang lebih mendalam mengenai perilaku konsumen, tren pasar, dan peluang.
Pelajari lebih lanjut bagaimana LOKASI Intelligence dapat membantu bisnis dengan hubungiÂ
email : [email protected]Â atau WA : 087779077750
FAQ
Apa itu data warehouse?
Data warehouse adalah sistem pengelolaan data yang memungkinkan bisnis untuk menyimpan, mengakses, dan memproses data.
Apa contoh gudang data?
Contoh gudang data antara lain Amazon Redshift, Microsoft Azure Data Warehouse, Google BigQuery, Snowflake, Microsoft Azure Synapse Analytics.
Di mana pergudangan data digunakan?
Pergudangan data digunakan oleh perusahaan untuk menyimpan informasi dari berbagai divisi dan sumber eksternal, sehingga mudah diakses dan diproses untuk mendapatkan insight yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan.
