Data Warehouse: Pengertian, Manfaat, Komponen, dan Contoh

Data adalah salah satu bagian penting dalam berbagai bidang. Dengan data, semua informasi mudah diakses dan dilacak. Sama halnya dengan data warehouse pada bisnis yang nantinya dipakai sebagai keputusan persediaan. Gudang data terdiri dari banyak sumber, sehingga keberadaannya mempengaruhi berbagai aspek operasional perusahaan.

Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber dalam satu layanan, perusahaan dapat mengoptimalkan proses dan merespons permintaan dengan lebih efektif. Artikel berikut akan membahas tentang pengertian,  manfaat, dan contoh gudang data.

Key Takeaways

• Data warehouse adalah sistem terpusat yang dirancang untuk mengumpulkan dan menaganalisis data dari berbagai sumber.
• Manfaat gudang data: Mengambil kepusutusan lebih strategis, konsolidasi data, analisa data historis, meningkatkan kualitas dan konsistensi data.
• Data warehouse terdiri dari komponen-komponen data staging, data presenting, alat akses data.
• Penerapan software ERP ScaleOcean yang dibekali dengan gudang data dapat membantu perusahaan mengambil keputusan operaisonal yang lebih baik.

Coba Demo Gratis!

1. Pengertian Data Warehouse

Data warehouse adalah sebuah sistem terpusat yang disusun untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber dalam perusahaan, baik internal maupun eksternal. Hal ini dilakukan untuk membantu dalam pengambilan keputusan lebih strategis berdasarkan data yang akurat dan tersruktur. Migrasi sistem ini memungkinkan penggabungan data dari berbagai sumber.

Data ini dapat berupa data apa saja, seperti data penjualan, pemasokan, pengiriman, permintaan, pelanggan, dan lain-lainnya yang dapat memberikan gambaran lebih jelas tentnag kondisi aktual. Terkonsolidasinya data berikut ke dalam sebuah sistem terpusat dapat mempermudah proses pelacakan dan pemantauan data-data yang penting bagi perusahaan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.

2. Beberapa Konsep Dasar dalam Data Warehouse

Sebelum memanfaatkan enterprise system secara maksimal, penting memahami komponen inti yang bekerja di dalamnya. Setiap bagian memiliki peran spesifik yang mendukung pengelolaan, penyimpanan, dan penyajian data sehingga dapat digunakan secara optimal:

a. Load Manager

Load manager bertanggung jawab untuk mengelola proses pemuatan data ke dalam gudang data. Fungsi utamanya adalah mengambil data dari berbagai sumber, membersihkan, dan mentransformasikannya agar dapat dimuat dengan benar ke dalam sistem. Load manager memastikan bahwa data yang masuk terstruktur dengan baik dan siap untuk dianalisis.

b. Warehouse Manager

Warehouse manager mengelola penyimpanan data di dalam data warehouse. Komponen ini bertanggung jawab untuk mendefinisikan struktur penyimpanan, mengelola dan mengoptimalkan penggunaan ruang penyimpanan, serta memantau kinerja sistem. Tujuan utamanya adalah memastikan data disimpan dengan efisien dan dapat diakses dengan cepat saat dibutuhkan.

c. Query Manager

Query manager adalah komponen yang mengelola dan memfasilitasi eksekusi query atau permintaan data. Fungsinya adalah untuk mengoptimalkan dan mempercepat proses pencarian data di dalam gudang data. Query manager memastikan bahwa query yang diajukan oleh pengguna atau sistem dapat diproses dengan efisien dan memberikan hasil yang akurat.

d. End User Access Tools

End user access tools adalah alat yang digunakan oleh pengguna akhir untuk mengakses, menganalisis, dan mengvisualisasikan data dari data warehouse. Alat ini sering kali berupa aplikasi berbasis grafis atau dashboard yang memudahkan pengguna untuk melacak informasi, membuat laporan, atau mengidentifikasi pola dalam data tanpa memerlukan keterampilan teknis mendalam.

3. Manfaat Data Warehouse

Penerapan gudang data memberikan berbagai keuntungan strategis yang dapat meningkatkan kinerja bisnis. Beberapa di antaranya mencakup optimalisasi pengambilan keputusan, efisiensi pengelolaan data, hingga peningkatan kualitas informasi.

a. Mengambil Keputusan Lebih Baik

Gudang data menyediakan akses ke data yang terintegrasi dan terstruktur dengan baik, yang memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih optimal. Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, pengambil keputusan dapat memperoleh gambaran yang lebih lengkap dan akurat.

Penggunaan software pengolah data untuk pengelolaan database warehouse dapat membantu mempermudah pengelolaan data sehingga setiap keputusan yang diambil berdasarkan data akurat dan dapat diandalkan.

b. Konsolidasi Data

Salah satu manfaat utama dari data warehouse adalah kemampuan untuk mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber, seperti sistem operasional, basis data eksternal, dan aplikasi lainnya.

Proses ini memungkinkan perusahaan untuk memiliki satu sumber data yang terpusat, memudahkan akses, meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan data, serta menerapkan Data Loss Prevention (DLP) untuk melindungi informasi sensitif di seluruh sistem.

c. Menganalisa Data Historis

Gudang data memungkinkan analisis data historis dengan menyimpan data dalam jumlah besar dari periode yang berbeda. Dengan kemampuan ini, perusahaan dapat mengidentifikasi tren, pola, dan perubahan pasar seiring waktu, membantu mereka dalam perencanaan strategis dan prediksi yang lebih akurat untuk masa depan.

Penggunaan sistem ERP dan manfaatnya semakin terlihat jelas ketika digabungkan dengan gudang data. ERP mengintegrasikan berbagai fungsi bisnis seperti keuangan, persediaan, dan sumber daya manusia, sementara gudang data menyimpan informasi tersebut dalam jumlah besar yang bisa dianalisis lebih lanjut.

d. Meningkatkan Kualitas dan Konsistensi Data

Dengan menyatukan data dari berbagai sumber dan melalui proses pembersihan dan transformasi, data warehouse dapat meningkatkan kualitas dan konsistensi data. Data yang telah dibersihkan dan distandarisasi memastikan bahwa informasi yang dihasilkan lebih akurat, bebas dari kesalahan, dan dapat diandalkan untuk analisis lebih lanjut.

Anda juga bisa mengelola database dengan sistem ERP yang terintegrasi, yang memungkinkan akses data yang lebih efisien dan aman. Dengan komponen ERP, data dari berbagai departemen, seperti keuangan, persediaan, penjualan, dan sumber daya manusia dapat disatukan dalam satu sistem, mempermudah proses pembersihan dan transformasi data.

4. Karakteristik Data Warehouse

Setiap sistem penyimpanan informasi yang dirancang untuk mendukung analisis strategis memiliki ciri khas tertentu. Karakteristik berikut memastikan data dapat diolah secara efektif, konsisten, dan relevan bagi pengambilan keputusan:

a. Subject Based

Informasi disusun berdasarkan subjek atau topik yang menjadi fokus analisis, seperti penjualan, keuangan, atau pemasaran. Hal ini mempermudah pencarian data yang relevan dan mempercepat proses analisis sesuai kebutuhan strategis perusahaan.

b. Variasi Waktu

Penyimpanan mencakup data dari berbagai periode, sehingga tren dan perubahan dapat dipantau secara menyeluruh. Adanya informasi data yang lengkap membantu memahami perbedaan kinerja dari waktu ke waktu serta mendukung perencanaan yang lebih akurat.

c. Non Volatile atau Statis

Informasi yang tersimpan tidak berubah atau terhapus secara otomatis. Karakteristik berikut memastikan data historis tetap tersedia, sehingga analisis tren dan perbandingan dapat dilakukan secara akurat dan konsisten dari waktu ke waktu.

5. Komponen dalam Data Warehouse

Komponen dalam data warehouse bekerja sama untuk memastikan data dapat diolah, disajikan, dan dimanfaatkan secara optimal. Masing-masing memiliki fungsi yang saling melengkapi, mulai dari proses pengumpulan hingga penyajian data kepada pengguna akhir:

a. Data Staging

Komponen ini bertanggung jawab menyimpan data dalam format yang telah dioptimalkan secara spesifik untuk kebutuhan analisis dan pelaporan bagi pengguna akhir. Seringkali terstruktur dalam bentuk data mart, data disajikan untuk memungkinkan penyusunan rencana dan visualisasi yang efisien.

b. Data Presentation

Area ini berfungsi sebagai wadah sementara untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data yang berasal dari beragam sumber operasional. Melalui proses ETL (Extract, Transform, Load), data dipersiapkan agar konsisten dan terstandardisasi sebelum diintegrasikan ke dalam lingkungan gudang data utama.

c. Alat Akses Data

Ini merujuk pada perangkat lunak yang memungkinkan pengguna, seperti analis atau manajer, untuk berinteraksi dengan data yang tersimpan di gudang data. Kategori alat ini mencakup pelaporan, analisis OLAP (Online Analytical Processing), dashboard visual, serta data mining, yakni hal-hal yang mendukung pelacakan informasi dan pengambilan keputusan berbasis data.

6. Perbedaan antara Database dan Data Warehouse

Database dan data warehouse sama-sama berfungsi untuk menyimpan dan mengelola data dalam sebuah organisasi, namun keduanya memiliki tujuan dan fungsi yang berbeda sesuai dengan kebutuhan bisnis. Berikut ini perbedaan antar keduanya:

a. Database

Database dirancang khusus untuk mendukung operasi sehari-hari dan transaksi yang terjadi secara real-time di perusahaan. Fokus utama database adalah pada kecepatan akses data dan kemampuan untuk mengelola data yang sering diperbarui atau diubah.

Contohnya, database digunakan untuk memproses transaksi seperti pembelian, penjualan, ketersediaan dan informasi, atau input data pelanggan secara langsung.

Dengan demikian, database memastikan bahwa aplikasi operasional mendapatkan data yang dibutuhkan dengan cepat dan akurat agar proses bisnis berjalan lancar tanpa hambatan.

Penggunaan database management system (DBMS) dapat membantu mengoptimalkan pengelolaan data dengan menyediakan struktur yang efisien untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data secara terpusat.

DBMS dapat membantu mengelola database warehouse dan memastikan konsistensi data, mencegah duplikasi, dan meminimalkan kesalahan yang mungkin timbul akibat pengelolaan data manual.

b. Data Warehouse

Data Warehouse berperan sebagai tempat penyimpanan data historis yang berasal dari berbagai sumber dalam organisasi. Selain itu, gudang data difokuskan pada pengolahan dan konsolidasi data untuk keperluan analisis dan pelaporan jangka panjang.

Dengan ini, data warehouse memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis tren, membandingkan kinerja dari waktu ke waktu, dan mendukung pengambilan keputusan strategis berdasarkan data yang sudah diproses dan disajikan secara mudah diakses.

7. Contoh Penerapan Data Warehouse

Analisis berbasis data memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan teknologi ini, berbagai fungsi bisnis dapat dikelola dan ditingkatkan secara lebih efektif, mulai dari perencanaan produksi hingga strategi pemasaran. Berikut contoh penerapan gudang data:

a. Analisis Permintaan

Sebuah perusahaan dapat memanfaatkan data terintegrasi untuk memprediksi tren permintaan di masa depan. Informasi tersebut membantu menyusun strategi produksi dan pengadaan agar stok tetap sesuai dengan permintaan pelanggan yang beredar.

b. Analisis Pendapatan

Data yang terkumpul dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja penjualan berdasarkan wilayah, produk, atau periode waktu tertentu. Analisis ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat untuk meningkatkan laba dan pendapatan usaha.

c. Analisis CRM

Informasi pelanggan yang terpusat memudahkan perusahaan dalam memahami perilaku dan preferensi konsumen. Hasil analisis sangat penting dalam proses penyusunan kampanye pemasaran yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan retensi pelanggan.

Untuk mengelola database warehouse, Anda bisa menggunakan software ERP terintegrasi emastikan bahwa data yang disimpan dalam database selalu terbarui dan akurat, mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang lebih cepat dan lebih tepat.

Baca juga: 25 Aplikasi dan Software Pengolah Data yang Harus Digunakan

8. Kesimpulan

Data warehouse menjadi elemen penting dalam pengelolaan informasi bisnis modern. Integrasi data dari berbagai sumber membantu perusahaan merumuskan strategi yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi, dan memperkuat daya saing di pasar.

Untuk mendukung optimalisasi analisis data, perusahaan dapat mempertimbangkan solusi ERP seperti ScaleOcean. Sistem ini menawarkan integrasi data yang andal dan fitur analitik mendalam, serta tersedia untuk dipelajari terlebih dahulu melalui demo gratis yang ditawarkan.