Data Warehouse

Kali ini saya akan membahas tentang Data Warehouse. Awal saya mendengar kata ini, saya masih belum mengerti apa itu data warehouse. Saya terus mencari informasi tentang hal ini. Dari banyak postingan di blog-blog dan website teman-teman, akhirnya saya mendapat kesimpulan mengenai data warehouse. Berikut ini data warehouse menurut saya.

Semoga bisa menjadi referensi buat teman-teman yang sedang mempelajari mata kuliah ini.

Data       warehouse  didefinisikan sebagai sekumpulan data yang bersifat subject‐oriented, terintegrasi, time variant,  nonvolatile yang melayani  sebagai  implementasi  fisik  dari  sebuah model data untuk mengambil keputusan dan menyimpan informasi untuk kebutuhan enterprise atas keputusan  yang  bersifat  strategis.  Teknologi dalam  data  warehouse  meliputi  data  cleaning, integrasi  data,  dan  OLAP  sebagai  teknik  analisis dengan  fungsi  seperti  menyimpulkan,  konsolidasi dan   agregasi   sebaik   kemampuan   memandang informasi dari berbagai sudut.

Data warehouse dirancang dengan menggunakan model multidimensional dan biasanya  diimplementasikan  dalam  bentuk  star scheme.  Pada   model  multidimensional,  data warehouse  biasanya menyimpan data dalam bentuk database relasional. Dalam  buku  yang  berjudul  Data  Warehousing Fundamentals, karakteristik‐karakteristik  dari data warehouse  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut (Ponniah, 2001):

1) Subject Oriented

Data warehouse  mengorganisasikan  subjek utama  perusahaan/organisasi  bukan  pada  area aplikasi utama.  Hal  ini  menyebabkan  data warehouse   hanya  mengorientasikan                pada kebutuhan untuk menyimpan data pendukung keputusan daripada aplikasi yang berorientasi data. Data warehouse hanya mengandung data yang dibutuhkan            untuk   fungsi  yang berhubungan dengan sebagian aplikasi.

2) Data yang Terintegrasi

Data didalam data warehouse akan memiliki perbedaan        database, file dan segmentasi, dikarenakan  sumber data untuk data warehouse diambil dari aplikasi aplikasi yang berbeda sehingga platform dan sistem operasi yang digunakan akan memunculkan perbedaan pada tampilan file, tabel,  representasi  kode  karakter, dan  juga  penamaan  field.  Oleh  karena  itu,  data yang akan digunakan untuk data warehouse harus melewati beberapa proses yaitu transformasi, konsolidasi  dan  integrasi  dengan  sumber  data lainnya.

3) Time Variant

Pada sistem operasional, data yang disimpan hanya mengandung nilai saat ini saja. Namun tentu saja sistem  operasional  masih  menyimpan  beberapa data   yang     sifatnya  masa   lalu. Pada data warehouse, disebabkan  oleh  tujuan  natural  nya, data warehouse mengandung  data historis,  tidak hanya   nilai   saat   ini.   Data   disimpan   sebagai gambaran  masa lalu  dan periode  saat ini. Setiap struktur data dalam data warehouse mengandung elemen waktu. Secara alamiah, karakteristik time variant dalam data warehouse adalah mengizinkan untuk menganalisis masa lalu, menghubungkan informasi saat ini, dan memungkinkan untuk memprediksi masa depan.

4) Non Volatile

Data di dalam data warehouse tidak dirancang untuk menjalankan bisnis setiap harinya. Sehingga dalam data  warehouse tidak ada proses embaharuan  data  untuk  setiap kali proses transaksi berjalan. Arsitektur data warehouse meliputi alat untuk mengekstrak data dari berbagai sumber data baik eksternal maupun database operasional, untuk kemudian  dilakukan  data staging area, transformasi data dan mengintegrasikan data, untuk  memasukkan data ke dalam  data warehouse, dan  secara  periodic untuk memperbaharui warehouse yang mencerminkan pembaharuan pada sumber data warehouse.

Dalam data warehouse dimungkinkan untuk melakukan data representation dengan membuat data marts untuk beberapa dimensi kebutuhan. Database di dalam data warehouse dan data marts disimpan dan diatur oleh satu atau lebih server datawarehouse yang menyajikan   gambaran data secara multidimensional ke dalam bentuk/format seperti   query,   penulisan   laporan,   alat   untuk analisis, dan alat untuk data mining.