Panduan Pemula untuk Data Warehousing

Dalam perekonomian digital ini, data adalah hal yang terpenting. Saat ini, semua sektor, mulai dari perusahaan swasta hingga entitas publik, menggunakan data besar untuk mengambil keputusan bisnis yang penting.

Namun, ekosistem data menghadapi banyak tantangan terkait volume, variasi, dan kecepatan data yang besar. Bisnis harus menggunakan teknik tertentu untuk mengatur, mengelola, dan menganalisis data ini.

Masukkan gudang data! 

Pergudangan data adalah komponen penting dalam ekosistem data perusahaan modern. Hal ini dapat menyederhanakan aliran data organisasi dan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusannya. Hal ini juga terlihat dari pertumbuhan pasar data warehousing global yang diperkirakan akan mencapai $ 51.18 miliar 2028, dibandingkan dengan $21.18 miliar pada tahun 2019.

Artikel ini akan mengeksplorasi data warehousing, tipe arsitekturnya, komponen utama, manfaat, dan tantangannya.

Apa itu Data Warehousing?

Pergudangan data adalah sistem manajemen data untuk mendukung Kecerdasan Bisnis (BI) operasi. Ini adalah proses pengumpulan, pembersihan, dan transformasi data dari berbagai sumber dan menyimpannya dalam repositori terpusat. Ini dapat menangani data dalam jumlah besar dan memfasilitasi pertanyaan yang kompleks.

Dalam sistem BI, data warehousing pertama-tama mengubah data mentah yang berbeda menjadi data yang bersih, terorganisir, dan terintegrasi, yang kemudian digunakan untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti guna memfasilitasi analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Selain itu, jalur pergudangan data modern cocok untuk memperkirakan pertumbuhan dan analisis prediktif menggunakan teknik kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Pergudangan data cloud semakin memperkuat kemampuan ini dengan menawarkan skalabilitas dan aksesibilitas yang lebih besar, menjadikan seluruh proses pengelolaan data menjadi lebih fleksibel.

Sebelum kita membahas arsitektur data warehouse yang berbeda, mari kita lihat komponen utama yang membentuk data warehouse.

Komponen Utama Pergudangan Data

Pergudangan data terdiri dari beberapa komponen yang bekerja sama untuk mengelola data secara efisien. Elemen berikut berfungsi sebagai tulang punggung gudang data fungsional.

1. Sumber data: Sumber data memberikan informasi dan konteks ke gudang data. Mereka dapat berisi data terstruktur, tidak terstruktur, atau semi terstruktur. Ini dapat mencakup database terstruktur, file log, file CSV, tabel transaksi, alat bisnis pihak ketiga, data sensor, dll.
2. DLL (Ekstrak, Transformasikan, Muat) Saluran pipa: Ini adalah mekanisme integrasi data yang bertanggung jawab mengekstraksi data dari sumber data, mengubahnya menjadi format yang sesuai, dan memuatnya ke tujuan data seperti gudang data. Pipeline memastikan data yang benar, lengkap, dan konsisten.
3. Metadata: Metadata adalah data tentang data. Ini memberikan informasi struktural dan pandangan komprehensif tentang data gudang. Metadata sangat penting untuk tata kelola dan pengelolaan data yang efektif.
4. Akses data: Ini mengacu pada metode yang digunakan tim data untuk mengakses data di gudang data, misalnya kueri SQL, alat pelaporan, alat analisis, dll.
5. Tujuan Data: Ini adalah ruang penyimpanan fisik untuk data, seperti gudang data, data lake, atau data mart.

Biasanya, komponen-komponen ini merupakan standar di seluruh tipe gudang data. Mari kita bahas secara singkat perbedaan arsitektur gudang data tradisional dengan gudang data berbasis cloud.

Arsitektur: Gudang Data Tradisional vs Gudang Data Cloud Aktif

Arsitektur Gudang Data yang Khas

Gudang data tradisional fokus pada penyimpanan, pemrosesan, dan penyajian data dalam tingkatan terstruktur. Mereka biasanya diterapkan di lingkungan lokal tempat organisasi terkait mengelola infrastruktur perangkat keras seperti server, drive, dan memori.

Di sisi lain, gudang cloud aktif menekankan pembaruan data berkelanjutan dan pemrosesan real-time dengan memanfaatkan platform cloud seperti Snowflake, AWS, dan Azure. Arsitekturnya juga berbeda berdasarkan aplikasinya.

Beberapa perbedaan utama dibahas di bawah ini.

Arsitektur Gudang Data Tradisional

1. Tingkat Bawah (Server Basis Data): Tingkat ini bertanggung jawab untuk menyimpan (sebuah proses yang dikenal sebagai konsumsi data) dan mengambil data. Ekosistem data terhubung ke sumber data yang ditentukan perusahaan yang dapat menyerap data historis setelah jangka waktu tertentu.
2. Tingkat Menengah (Server Aplikasi): Tingkat ini memproses kueri pengguna dan mengubah data (sebuah proses yang dikenal sebagai integrasi data) menggunakan Pemrosesan Analitik Online (OLAP) peralatan. Data biasanya disimpan di gudang data.
3. Tingkat Atas (Lapisan Antarmuka): Tingkat atas berfungsi sebagai lapisan front-end untuk interaksi pengguna. Ini mendukung tindakan seperti kueri, pelaporan, dan visualisasi. Tugas umum meliputi riset pasar, analisis pelanggan, pelaporan keuangan, dll.

Arsitektur Gudang Data Cloud Aktif

1. Tingkat Bawah (Server Basis Data): Selain menyimpan data, tingkat ini menyediakan pembaruan data berkelanjutan untuk pemrosesan data real-time, yang berarti latensi data sangat rendah dari sumber ke tujuan. Ekosistem data menggunakan konektor atau integrasi yang telah dibuat sebelumnya untuk mengambil data real-time dari berbagai sumber.
2. Tingkat Menengah (Server Aplikasi): Transformasi data langsung terjadi di tingkat ini. Itu dilakukan dengan menggunakan alat OLAP. Data biasanya disimpan di data mart online atau data lakehouse.
3. Tingkat Atas (Lapisan Antarmuka): Tingkat ini memungkinkan interaksi pengguna, analisis prediktif, dan pelaporan waktu nyata. Tugas umum mencakup deteksi penipuan, manajemen risiko, optimalisasi rantai pasokan, dll.

Praktik Terbaik dalam Pergudangan Data

Saat merancang gudang data, tim data harus mengikuti praktik terbaik ini untuk meningkatkan keberhasilan saluran data mereka.

• Analisis Layanan Mandiri: Beri label dan struktur elemen data dengan benar untuk melacak ketertelusuran – kemampuan untuk melacak seluruh siklus hidup gudang data. Hal ini memungkinkan analitik layanan mandiri yang memberdayakan analis bisnis untuk menghasilkan laporan dengan sedikit dukungan dari tim data.
• Tata Kelola Data: Tetapkan kebijakan internal yang kuat untuk mengatur penggunaan data organisasi di berbagai tim dan departemen.
• Keamanan data: Pantau keamanan gudang data secara teratur. Terapkan enkripsi tingkat industri untuk melindungi saluran data Anda dan mematuhi standar privasi seperti GDPR, CCPA, dan HIPAA.
• Skalabilitas dan Performa: Menyederhanakan proses untuk meningkatkan efisiensi operasional sekaligus menghemat waktu dan biaya. Optimalkan infrastruktur gudang dan buat agar cukup kuat untuk mengelola beban apa pun.
• Pengembangan Lincah: Ikuti metodologi pengembangan tangkas untuk memasukkan perubahan pada ekosistem gudang data. Mulailah dari yang kecil dan perluas gudang Anda secara berulang-ulang.

Manfaat Pergudangan Data

Beberapa manfaat utama data warehouse bagi organisasi meliputi:

1. Peningkatan Kualitas Data: Gudang data memberikan kualitas yang lebih baik dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber ke dalam penyimpanan terpusat setelah pembersihan dan standarisasi.
2. Pengurangan biaya: Gudang data mengurangi biaya operasional dengan mengintegrasikan sumber data ke dalam satu repositori, sehingga menghemat ruang penyimpanan data dan memisahkan biaya infrastruktur.
3. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Gudang data mendukung fungsi BI seperti penambangan data, visualisasi, dan pelaporan. Ini juga mendukung fungsi-fungsi lanjutan seperti analisis prediktif berbasis AI untuk keputusan berdasarkan data tentang kampanye pemasaran, rantai pasokan, dll.

Tantangan Pergudangan Data

Beberapa tantangan paling menonjol yang terjadi saat membangun gudang data adalah sebagai berikut:

1. Keamanan data: Gudang data berisi informasi sensitif, sehingga rentan terhadap serangan siber.
2. Volume Data Besar: Mengelola dan memproses data besar itu rumit. Mencapai latensi rendah di seluruh jalur data merupakan tantangan yang signifikan.
3. Keselarasan dengan Persyaratan Bisnis: Setiap organisasi mempunyai kebutuhan data yang berbeda-beda. Oleh karena itu, tidak ada satu solusi gudang data yang cocok untuk semua. Organisasi harus menyelaraskan desain gudang mereka dengan kebutuhan bisnis mereka untuk mengurangi kemungkinan kegagalan.

Untuk membaca lebih banyak konten terkait data, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, kunjungi Satukan AI.