Karakteristik Data pada Data Warehouse

Maret 21, 2022

data warehouse

Sejak banyaknya penggunaan software, bank data merupakan hal yang tak terpisahkan dari setiap software operasional. Mulai data master sampai pada data transaksi. Tentunya data tersebut harus disimpan dengan baik pada database. Salah satu konsep database yang sangat membantu untuk analisa data yaitu Data Warehouse.

Data warehouse adalah konsep database dengan data yang terstruktur untuk dilakukannya proses query, pembuatan laporan dan analisa. Ada empat karakteristik Data Warehouse yaitu Subject Oriented, Integrated, Time Variant, dan Non Volatile.

Sama seperti database pada umumnya, data warehouse juga bisa terhubung dengan software dalam bentuk aplikasi software maupun website. Meskipun data warehouse tidak mengubah dan tidak menghapus data lama, application developer bisa membatasi akses data pada software hanya untuk data terbaru saja untuk user tertentu. Hal ini berhubungan dengan kebijakan kategori user yang sudah ditentukan sebelumnya.

Data warehouse berisi data terstruktur. Artinya database pada data warehouse ini memilah dan mengelompokkan sesuai dengan metadata. Misalnya seperti tabel pelanggan menjadi karakteristik subject oriented, maka pada table database akan memiliki metadata seperti nama, tanggal lahir, alamat, pekerjaan dan lain sebagainya. Hal ini membuat data warehouse lebih mudah dimanfaatkan untuk pelaporan data tanpa harus mengecek ulang setiap konten dari masing-masing metadata.

Selain itu data warehouse ini sangat efisien jika digunakan untuk pelaporan. Pelaporan ini bisa ditampilkan melalui software dengan relasi setiap tabel database yang sudah ditentukan. Hal tersebut menjadi karakteristik Integrated dari data warehouse. Tentunya database tersebut nantinya akan membantu user untuk melihat rentang waktu pada data dan melakukan analisa pada data yang terstruktur tersebut.  Rentang waktu pada database yang ditampilkan menjadi karakteristik Time Variant dari data warehouse.

Data warehouse merupakan bagian dari Big Data. Big Data tidak hanya menangani data terstruktur. Lebih dari itu, Big Data bisa menangani data tidak terstruktur dan juga data semi-terstruktur. Meskipun data warehouse bisa menyimpan data yang banyak, tetapi data warehouse tidak memiliki kemampuan pengolahan data seperti Big Data.

Data warehouse sering digunakan pada software operasional seperti contohnya software yang memiliki fitur transaksi. Meskipun dilakukan oleh subject data yang sama, setiap transaksi akan disimpan di baris baru pada database. Misalnya saja software jual beli barang dengan pembayaran cicilan. Pada database akan disimpan total tagihan awal yaitu nilai sebelum ada cicilan pembayaran. Kemudian database menyimpan data nominal cicilan pembayaran. Maka cicilan pembayaran tersebut tidak akan mengubah nilai tagihan awal. Tidak berubahnya data awal tersebut menjadi karakteristik Non Volatile pada data warehouse. Kemudian apabila membutuhkan sisa nominal tagihan setelah dikurangi cicilan pembayaran maka harus dilakukan query pada database atau bisa juga data dihitung melalui algoritma pada source code software.

Dengan memanfaatkan data yang ada pada data warehouse, user bisa membuat laporan yang diinginkan sesuai data history yang ada. Data history ini nantinya digunakan untuk berbagai macam hal termasuk analisa data maupun landasan untuk membuat keputusan di lapangan.