Isi
- Apa itu Pergudangan Data?
- Jenis Data
- Data Varian-Waktu
- Data Berorientasi Subjek
- Data Terintegrasi
- Analisis Bisnis dan Pembuatan Laporan
- Perangkat Lunak Statistik dan Kecerdasan Bisnis
- Penambangan Data
- Singkatnya, Pergudangan Data
Bawa pulang:
Pergudangan data menyediakan fondasi yang kuat untuk mengkonsolidasikan data historis, saat ini dan masa depan, memungkinkan organisasi untuk menghasilkan laporan, melakukan analisis lanjutan dan melakukan beberapa data mining.
Banyak bisnis terus mengumpulkan data dalam jumlah besar. Tetapi untuk menggunakan informasi itu, serangkaian proses dan prosedur fungsional harus dibuat untuk memahami itu.
Apakah Anda seorang pengembang data warehouse atau Anda mendengar istilah pergudangan data untuk pertama kalinya, memahami dasar-dasar pergudangan data - termasuk apa artinya, bagaimana penggunaannya dan manfaat yang dapat diberikannya - sangat penting.
Setelah data dianalisis dengan benar, data tersebut dapat digunakan untuk membuat gambaran yang lebih jelas tentang dampak positif dan negatif dari tren dan pola umum pada suatu perusahaan. Kedengarannya cukup sederhana, tetapi memastikan bahwa data bermanfaat adalah salah satu tantangan utama dalam pergudangan data.
Apa itu Pergudangan Data?
Gudang data adalah unit penyimpanan terpusat (basis data) yang mendefinisikan dan mengumpulkan data dan semua perincian mendalamnya. Rincian ini mungkin termasuk informasi yang berkaitan dengan basis pelanggan organisasi, penyedia layanan, pemasok, transaksi atau proses bisnis melalui penggunaan model data terintegrasi. (Untuk mempelajari tentang manajemen proses bisnis, lihat BPM dan SOA: Bagaimana Mereka Menggerakkan Bisnis.)
Pergudangan data menarik data dari berbagai sumber yang tersedia di seluruh perusahaan; data ini kemudian dapat dianalisis dalam berbagai cara berbeda. Gudang data adalah kumpulan informasi yang terintegrasi, tidak mudah menguap, varian waktu, dan berorientasi subjek. Apa ini artinya bahwa gudang data harus mencapai tujuan berikut:
- Tangkap dan berikan akses ke metadata bisnis
- Meningkatkan kualitas data dan meminimalkan inkonsistensi laporan yang dihasilkan
- Integrasikan data dari berbagai sumber dan sediakan untuk berbagi data
- Tingkatkan kecepatan dan kinerja semua kebutuhan pelaporan dengan menggabungkan data historis dan saat ini secara efektif dan efisien
Jenis Data
Gudang data menyediakan teknik intelijen bisnis yang disempurnakan dengan mengambil data dari berbagai sumber dan memungkinkan pengguna bisnis untuk dengan cepat mengakses data penting dari satu lokasi bersama. Jenis data yang dikumpulkan dalam gudang data berorientasi pada subjek, terintegrasi dan diidentifikasi atau disinkronkan dalam periode waktu tertentu.
Ketika datang ke pergudangan data, ada empat jenis kunci data:
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Data Varian-Waktu
Data varian waktu memastikan bahwa semua informasi yang disimpan di gudang data terkini dan dihasilkan dalam waktu nyata. Semua struktur utama dalam gudang data mengandung elemen waktu dengan memberikan informasi dari perspektif horizon, seperti lima hingga 10 tahun terakhir.
Data Berorientasi Subjek
Data berorientasi subjek diatur berdasarkan kategori subjek utama bisnis, seperti pelanggan, penjualan, produk, dan layanan. Orientasi subjek memberikan penilaian yang sederhana dan ringkas tentang masalah subjek tertentu dengan berfokus pada model dan analisis data yang akan digunakan oleh pembuat keputusan utama organisasi.
Data Terintegrasi
Data terintegrasi terdiri dari beberapa sumber campuran, seperti database relasional, catatan transaksi online, dan file datar. Setelah sumber yang ditentukan berhasil diintegrasikan, pembersihan data diterapkan. Ini memastikan konsistensi dalam langkah-langkah atribut, konvensi penamaan, struktur pengkodean dan istilah kunci melalui konversi data.
Analisis Bisnis dan Pembuatan Laporan
Gudang data didasarkan pada pemodelan data multidimensi. Model data multidimensi menciptakan berbagai pandangan yang berbeda dalam bentuk kubus data, yang memungkinkan data dimoderasi dan dilihat melalui berbagai dimensi. Gudang data adalah salah satu langkah pertama yang digunakan ketika organisasi berkembang dan berevolusi. Ini terutama digunakan ketika perusahaan memutuskan untuk mulai berinvestasi dalam analisis bisnis. Analisis bisnis mengambil berbagai aplikasi dan prosedur teknologi yang digunakan oleh perusahaan untuk menemukan dan mengidentifikasi kebutuhan dan peningkatan bisnis berdasarkan data statistik.
Analisis bisnis membantu organisasi menemukan dan mengenali pola yang dapat digunakan untuk memprediksi, membentuk, dan meningkatkan hasil bisnis. Namun, hasilnya dikumpulkan melalui proses ini yang benar-benar diperhitungkan, karena ini digunakan untuk mengusulkan penciptaan, implementasi dan manajemen strategi baru. (Untuk bacaan latar belakang, lihat Pengantar Kecerdasan Bisnis.)
Solusi analitik bisnis mengambil data berbasis fakta kuantitatif dan statistik untuk mengevaluasi kinerja masa lalu dan mempersiapkan diri untuk perencanaan dan alternatif bisnis masa depan. Pengumpulan data bisnis biasanya dihasilkan oleh mesin atau aplikasi melalui penggunaan perangkat lunak statistik. Itulah mengapa banyak perusahaan menggunakan perangkat lunak statistik untuk melakukan perbaikan berdasarkan analitik.
Perangkat Lunak Statistik dan Kecerdasan Bisnis
Perangkat lunak statistik juga disebut sebagai perangkat lunak intelijen bisnis (BI). Bagi banyak perusahaan, tidak ada proses pemilihan perangkat lunak tertentu, sementara yang lain mematuhi standar perusahaan atau sudah memiliki basis data atau alat pelaporan yang hanya perlu diaktifkan. Proses yang digunakan ketika memilih perangkat lunak analitik yang tepat dimulai dengan menciptakan strategi BI dan mematuhi keseluruhan persyaratan bisnis yang telah ditetapkan.
Manajer dan analis bisnis memainkan peran besar dalam memilih perangkat lunak yang sesuai dan memastikan bahwa teknik analisis bisnis mereka akan memulainya dengan arah yang benar. Bisnis seperti Amazon dikenal untuk melacak tren perilaku pembelian di antara pelanggan untuk mengetahui kisaran harga yang paling nyaman bagi pasar sasaran. Bisnis kemudian dapat secara efektif menentukan tingkat harga yang kompetitif tanpa menyebabkan terlalu banyak dampak pada keseluruhan margin keuntungan mereka. Tanpa strategi BI yang telah ditentukan, biasanya jenis perangkat lunak yang dibeli tidak akan memberi organisasi dengan kemampuan penyesuaian yang diperlukan.
Penambangan Data
Penambangan data melibatkan penggalian jauh ke dalam data untuk menghasilkan wawasan yang berguna untuk membuat bukti dan keputusan berdasarkan fakta. Dalam istilah teknis, penambangan data dapat digunakan untuk menemukan korelasi atau pola di antara berbagai bidang dari dalam basis data relasional besar. Lebih khusus lagi, ini adalah proses menganalisis informasi dari berbagai perspektif dan meringkasnya menjadi data yang berguna. Dalam skenario terbaik, wawasan ini dapat membantu bisnis memangkas biaya, meningkatkan penjualan, dan memengaruhi indikator kinerja utama lainnya.
Data mining adalah teknologi canggih yang dapat digunakan untuk menemukan beberapa dimensi, kategori, dan hubungan berbeda yang ada di antara berbagai sumber data dan catatan. Misalnya, di sektor ritel, penambangan data dapat membantu perusahaan mengenali pola penjualan dan perilaku pelanggan, sehingga memungkinkan mereka untuk mengeksploitasi informasi untuk keuntungan mereka. Salah satu contoh yang terkenal adalah kemampuan Target penjual untuk menentukan pembeli mana yang mungkin diharapkan, memungkinkan toko untuk kupon untuk barang-barang bayi pada saat orang tua cenderung mulai berbelanja untuk mereka.
Singkatnya, Pergudangan Data
Ketika mengintegrasikan dan menerapkan teknik pergudangan data, metodologi analisis bisnis memungkinkan organisasi meningkatkan strategi bisnis mereka secara keseluruhan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang dioptimalkan melalui penggunaan perangkat lunak BI. Analytics memainkan peran penting dalam organisasi mana pun, dan banyak prosedur berbeda, termasuk penambangan data dan berbagai metode analitis lainnya, dapat digunakan untuk mendukung dan menghasilkan layanan pengumpulan data dan pemasaran yang tepat. Peluang dan kemungkinan baru dieksplorasi melalui teknik pergudangan data dengan meningkatkan layanan pelanggan, menyederhanakan manajemen inventaris, mempromosikan produk silang yang memenuhi kebutuhan pelanggan individu, dan menyediakan analisis produk dan layanan yang penting.
Pergudangan data adalah apa yang memungkinkan organisasi menemukan jawaban atas pertanyaan kompleks dalam kumpulan data yang besar. Itulah kekuatan pengumpulan dan penyimpanan data digital.