Pendahuluan Data Warehouse

Nama             : Ni Putu Reza Faby Yolanda
NIM                : 1905551025
Matkul           : Data Warehouse
Dosen            : I Putu Agus Eka Pratama,ST.MT
Jurusan          : Teknologi Informasi
Fakultas         : Teknik
Universitas    : Universitas Udayana

Data Warehouse

Data Warehouse memiliki hubungan dengan basis data namun lebih spesifik ke dalam bentuk analisa data dan melihat data dari berbagai dimensi. Selain itu dalam pengolahan datanya tidak terfokus pada pengolahan data transaksional tetapi terfokus pada data analitikal yang merupakan data-data yang digunakan untuk keperluan analisa data, misalnya untuk mengambil keputusan dan melakukan prediksi.

Mata kuliah ini menjelaskan tentang Data Warehouse, yang dimulai dari :

1. Review konsep dasar database (terutama OLTP/data transaksional).
2. Dilanjutkan ke data historis/informasional untuk analisa data (OLAP).
3. Dilanjutkan ke struktur dan desain Data Warehouse.
4. Praktek mandiri menggunakan FOSS (Talend/Pentaho/lainnya).
5. Perkembangan terkini Data Warehouse (jika dikaitkan dengan Big Data).

Pendahuluan Data Warehouse

Definisi Database : kumpulan dari data yang disimpan secara terstruktur untuk diolah kembali menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengguna.

Fungsi Database : menyimpan data digital yang menghasilkan informasi untuk pengguna dan memudahkan untuk pengolahan data untuk tujuan lain misalnya untuk proses manipulasi data, diintegrasikan antar database, serta bisa dikoneksikan dengan sebuah sistem atau aplikasi untuk keperluan tertentu.

Data Transaksional : data yang menyimpan riwayat transaksi dimana dalam transaksi ini terdapat proses pertukaran komunikasi yang terjadi minimal antar dua entitas.

Fungsi Data Transaksional : untuk diolah sehingga menghasilkan informasi, namun jika akan menganalisa data tidak bisa sebatas data transaksional harus ada data analitikal.

Trend dan perkembangan data, database, dan teknologi database dari masa ke masa seiring dengan perkembangan teknologi informasi itu sendiri. Mulai dari penemuan komputer, penemuan prototype dan bahasa pemrograman hingga era perang dunia ke-II komputer lebih fokus kearah komputasi dan disalahgunakan, dimana datanya tidak digunakan. Lalu sekitar tahun 60-70an sudah mulai ada komputer untuk kebutuhan pribadi sehingga data-data mulai untuk digunakan demi kebutuhan pribadi, darisinilah mulai muncul data transaksional era pertama. Semakin banyaknya data transaksional yang muncul mulai ada permasalahan, yakni bagaimana data transaksional ini dapat diolah menghasilkan informasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan, analisa data dan prediksi kedepannya, sehingga muncullah Data Warehouse. 

Cara Kerja Data Warehouse

Berikut gambar ilustrasi dari Data Warehouse :

Gambar diatas merupakan ilustrasi dari data warehouse. Bagian kiri merupakan sumber-sumber data warehouse (database, ERP, CRM dan files di github) kemudian dengan proses ETL akan dipecah dan dikelola lalu masuk ke data warehouse, lalu hasilnya akan digunakan untuk pelaporan dan analisis OLAP.

Gambar diatas merupakan ilustrasi dari penggunaan data warehaouse pada bagian marketing suatu bisnis/usaha. Dimana data-data yang terdapat pada data warehousenya seperti data dari customer, data kontrak, data prospek, data produk dll.

Peran dari Data Warehouse 

1. Perbankan 
   Data transaksional yang didapatkan bank dari nasabah akan diolah didalam bisnis intelegence. Sehingga pihak bank dapat mengetahui hal-hal yang berkaitan dengan kantor pusatnya, cabang-cabang bahkan potensi dari setiap nasabah sehingga bisa menghasilkan keputusan seperti peningkatan layanan agar bisa survive atau bertahan dari kompetitornya.
2. Industri
   Berkaitan dengan ERP (bahan mentah sampai menjadi produk jadi, pegawai, distribusi, dll)
3. Pemerintah
   Biasanya dikonsep smart city dan E-Goverment.
4. Bisnis/jual beli/marketing
5. Transportasi
   misalnya di PT Garuda, maskapai penerbangan, dll. (akan dijelaskan di pertemuan ke 8/9).

Dari penjelasan Data Warehouse diatas didapatkan 4 poin penting yakni :

1. Laporan (report)
2. Analisa data karena mengubah data transaksional ke data analitikal.
   
3. Membantu pengambilan keputusan oleh pengambil keputusan misalnya oleh pemegang saham.
4. Penentuan strategi bisnis dalam bertahan dari kompetitor.

Referensi : I Putu Agus Pratama. Handbook Data Warehouse. Penerbit Infomatika. Bandung. 2007