Data Warehouse Adalah: Pengertian, Manfaat, dan Contohnya

Andrejs Dunkles yang seorang penulis dan matematikawan asal Swedia pernah bilang bahwa “Mudah sekali untuk berbohong dengan data. Tapi akan sulit menunjukkan kebenaran tanpa data.” Apalagi jika menyangkut bisnis, data menjadi hal utama yang jadi landasan untuk pembuatan keputusan dan penyusuanan strategi. Data itu banyak sekali macamnya, dan perlu pengelolaan untuk bisa memberi manfaat bagi perusahaan. Gudang data atau yang biasa disebut data warehouse punya peran krusial bagi perusahaan dalam manajemen data-datanya.

Yuk kita bahas lebih jauh soal hal ini! Cukup salah kata saja, jangan sampai ada salah data di antara kita. 

Kenali Lebih Lanjut, Data Warehouse Adalah …

Apa yang dimaksud dengan data warehouse? Data warehouse adalah sistem terpusat yang ditugaskan untuk mengelola seluruh data dalam perusahaan. Sederhananya sih begitu, coba kita cek ya penjelasan dari banyak sumber. 

Menurut Oracle, jenis sistem manajemen data yang dirancang untuk mengaktifkan dan mendukung aktivitas business intelligence (BI), khususnya analitik.

Sementara merujuk ke definisi yang saya catut dari Google Cloud, data warehouse adalah sistem perusahaan yang digunakan untuk analisis dan pelaporan data terstruktur dan semi-terstruktur dari berbagai sumber, seperti transaksi, otomatisasi pemasaran, customer relationship management (CRM) dan banyak lagi.

Hampir sama dengan Google Cloud dalam mendefinisikan data warehouse, International Business Machines (IBM) juga menyimpulkan bahwa data warehouse yang merupakan enterprised-grade atau data tingkat perusahaan memungkinkan bisnismu untuk menjalankan analisis yang kuat pada data dalam jumlah besar dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh basis data standar. 

Data dapat terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Data dapat dimasukkan ke warehouse dari beberapa basis data, termasuk CRM, inventaris, point of sale (POS), dan sistem manajemen rantai pasokan atau supply chain.

Cara Kerja Data Warehouse

Terdapat lima komponen utama dalam cara kerja data warehouse. Untuk cara kerjanya sendiri adalah mulai dari pengumpulan data dalam jumlah yang besar dari berbagai sumber. Data-data tersebut dikumpulkan secara periodik. Kemudian diolah dan dibersihkan dan dibuat dalam satu pusat data.

Sumber data biasanya berasal dari SQL, flat files, Relational Database Management System (RDBMS), maupun XML dalam spreadsheet. Untuk data yang dihimpun juga bisa terstruktur, semi-terstruktur atau bahkan sama sekali tidak terstruktur. 

Kemudian dibantu dengan alat ETL (Extract, Transform, and Load) yang mengintegrasikan banyak data menjadi satu. Selain ETL, biasanya data warehouse juga menggunakan algoritma machine learning. 

Data yang sudah diolah dengan ETL akan dipusatkan dalam database pusat. Kemudian diserap dan diubah dengan Data Access Tools, yang merupakan sistem untuk memproses kueri dan alat pemodelan data. 

Baca Juga: 17 Rekomendasi Aplikasi ERP Terbaik Yang Bisa Digunakan di Indonesia Berdasarkan G2

Data Warehouse Adalah Elemen yang Penting: Ini Manfaatnya!

Apa saja kegunaan dari data warehouse? Cukup banyak! Di sini akan saya rangkumkan hal-hal yang semakin menguatkan Anda tentang perlunya menggunakan data warehouse.

1. Akses pada data jadi lebih cepat

Seperti fungsinya yang menjadi pusat untuk segala penyimpanan data perusahaan, seluruh karyawan yang membutuhkan bisa lebih cepat mengaksesnya. Ini memberikan efesiensi kerja yang memudahkan banyak pihak. 

Apalagi data warehouse bekerja dengan menarik seluruh data dari berbagai macam sumber. Dengan begitu, Anda tidak perlu melakukan penarikan data satu per satu. 

2. Menyajikan konsistensi Informasi untuk semua pihak

Pernah tidak Anda merasa frustasi karena format penyusunan data yang berantakan atau tidak seragam? Membuat Anda kerepotan untuk merapikannya kembali. Sungguh buang-buang waktu ya!

Nah, kalau Anda pakai data warehouse, hal semacam itu sudah bisa dihindari. Ia bisa menyajikan informasi yang konsisten. Karena setiap data bisa diubah dengan format tunggal yang sama. 

Poin plusnya, isi datanya sudah stabil, tidak akan tiba-tiba berubah. Anda tidak perlu mengolahnya lagi. Sangat memudahkan kinerja setiap departemen dalam perusahaan Anda bukan?

3. Sebagai alat untuk memprediksi trend masa depan

Dengan salah satu fungsinya yang punya fitur historical intelligence, data warehouse adalah tools penting yang bisa membantu Anda untuk memprediksi trend mendatang. Data ini sangat membantu untuk forecasting. Apalagi menyoal consumer behaviour di masa depan. 

Data warehouse menyimpan data historis yang akan dianalisis pada periode tertentu. Dengan adanya forecasting semacam ini bisa menekan adanya boncos budget di setiap strategi Anda. Misalnya, bisa melakukan produksi sesuai kebutuhan, dan lebih efektif budgeting untuk keperluan marketing, kapan low season datang, dan banyak lainnya.

4. Landasan dalam pembuatan keputusan

“Cuma sama Tuhan kita bisa percaya, selain Tuhan wajib bawa data!” setidaknya begitu pernyataan dari W. Edwards Deming (American Statistician & Management Theorist). 

Kutipan tersebut mengarah ke penekanan bahwa penting sekali untuk pakai data sebelum membuat keputusan-keputusan dalam berbisnis. Hal ini sih memang sudah sebuah keniscayaan ya. 

Mengutip dari sebuah artikel yang ditulis profesor MIT School of Management, Andrew McAfee dan Erik Brynjolfsson. Mereka menemukan fakta bahwa di antara perusahaan yang mereka survey, perusahaan yang data-driven terbukti 4% lebih produktif dan 6% lebih bisa berprofit. 

Dari sini saja sudah jelas, ya. Kita bisa sepakat betapa pentingnya data dalam membuat keputusan bisnis kan? Dengan begitu setiap keputusan yang dibuat jadi lebih bisa dipertanggungjawabkan. Paling penting ya bisa menjawab kebutuhan. 

Contoh Penggunaan Data Warehouse

Implementasi data warehouse dalam berbagai industri banyak memberikan manfaat. Penerapannya pada bidang healthcare bisa membantu meningkatkan koordinasi perawatan. Memberikan akses instan untuk catatan pasien, hasil laboratorium dan rencana perawatannya. Selain itu bisa juga meningkatkan kondisi perawatan. Hal ini bisa juga mendukung pemantauan kondisi vital pasien secara real time.

Sementara contoh penerapannya di bidang perbankan atau keuangan, penggunaan data warehouse bisa memberikan update terbaru tentang transaksi pelanggan, fluktuasi pasar dan faktor risiko. Bahkan bisa memperoleh analisis data keuangan secara real time. Hal ini bisa membantu deteksi terhadap penipuan dengan sigap, kredit instan dan manajemen resiko. 

Optimasi Data Warehouse dengan Solusi Cloud ERP dari Weefer

Sampai sini, Anda sekarang sudah paham kan bagaimana data warehouse bekerja dan apa saja kegunaannya bagi perusahaan Anda. Singkatnya, data warehouse adalah sistem menajemen data yang terpusat yang digunakan organisasi atau perusahaan. Kebutuhannya juga bisa bervariasi, sebagaimana disebutkan di atas.

Nah, kami merekomendasikan penggunaan data warehouse jenis Cloud ERP untuk Anda! Jadi, ERP itu Enterprise Resource Planning yang siap digunakan untuk membangun, menjalankan, dan mengembangkan bisnis Anda lebih cepat. 

Program GROW with SAP S/4HANA dari Weefer menghadirkan produk dan layanan yang bisa memenuhi kebutuhan proses bisnis Anda. Seberapapun skalanya, mau dari skala menengah hingga skala enterprise. Yuk kustomisasi sesuai kebutuhan Anda dan raih keunggulan kompetitif! 

FAQ

Mengapa data warehouse dibutuhkan oleh perusahaan?

Data warehouse adalah aset yang sangat berharga bagi perusahaan modern. Dengan memanfaatkan data warehouse, perusahaan dapat memperoleh keunggulan kompetitif, meningkatkan efisiensi, dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Apa perbedaan database dan data warehouse?

Database dan data warehouse saling melengkapi. Database menyediakan data mentah yang diperlukan untuk mengisi data warehouse. Sementara data warehouse bisa kasih insight yang berharga untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.

Kapan data warehouse digunakan?

Data warehouse umumnya digunakan ketika perusahaan ingin mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan lengkap dari data mereka untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.