Data Warehouse

Pemanfaatan data-data historis untuk suatu organisasi menjadi sangat penting untuk pengambilan keputusan di masa mendatang.

Organisasi besar terkadang mempunyai banyak sumber data dalam berbagai sistem operasional. Adanya sistem operasional yang banyak tersebut adalah untuk menjaga performa kecepatan transaksi. Namun untuk kebutuhan pelaporan dan analisis data, akan sangat menyulitkan jika harus menelusuri satu persatu sistem operasional tersebut. Untuk mengatasi masalah tersebut, harus dirancang suatu sistem yang mempunyai kemampuan untuk mengambil data dari semua sistem operasional yang ada dan didesain khusus untuk kebutuhan pelaporan dan analisis. Untuk itulah data warehouse dibuat. Data warehouse merupakan suatu lingkungan yang terancang sebagaimana “the data warehouse is the heart of the architected environment, and is the foundation of all DSS processing “ (Inmon, 2002: 31), juga merupakan landasan untuk setiap sistem pendukung keputusan. Inmon juga mengemukakan bahwa “the data warehouse is a subject-oriented, integrated, time variant and non-volatile collection of data used in strategic decision making” (Imhoff et al., 2003: 13). Dengan demikian data warehouse sangat terkait erat dengan sistem pendukung keputusan, sebagaimana yang dikemukakan oleh Power (2005, 1) bahwa :

A data warehouse is a database designed to support a broad range of decision tasks in a specific organization. It is usually batch updated and structured for rapid online queries and managerial summaries. Data warehouses contain large amounts of historical data. The term data warehousing is often used to describe the process of creating, managing and using a data warehouse

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Data Warehouse merupakan sebuah database yang didesain khusus untuk pelaporan dan analisis masa mendatang yang akan digunakan untuk proses pendukung pengambilan keputusan. Data di data warehouse diambil dari data di berbagai macam sistem operasional dengan terlebih dahulu diselaraskan sesuai kebutuhan. Setelah data masuk ke data warehouse, maka data tidak dapat diupdate dan dihapus (non-volatile) sehingga disini terlihat manfaat dari data warehouse sebagai penyimpan data historis.

Karakteristik Data Warehouse

Berdasarkan definisi yang dikemukakan Inmon tentang data warehouse, maka data warehouse mempunyai empat buah karakteristik yaitu :

1. Subject Oriented
Sebagaimana telah dijelaskan, data di dalam data warehouse didapat dari data yang ada di sistem operasional. Pada sistem operasional tersebut data diambil berdaskan aplikasi kejadian-kejadian yang ada. Sedangkan pada data warehouse data-data yang berdasarkan aplikasi kejadian tersebut dirubah menjadi data yang berdasarkan pada subjek yang terlibat pada kejadia-kejadian tersebut. Misalnya, sebuah super market pada sistem operasionalnya mencatat transaksi penjualan yang ada di setiap kasir, pembelian barang, dan penggajian karyawan. Maka data warehouse mengelompokkan data hasil kejadian-kejadian tersebut ke dalam berbagai subjek misalnya barang, karyawan, pemasukan, penggajian, dan pemasok.

2. Integrated

Data yang tersebar di banyak sistem operasional terkadang tidak beragam, baik itu penamaan field, nilai dari sebuah field, atau tipe data yang berbeda-beda untuk suatu hal yang sama. Sebagai contoh, suatu sistem operasional mendefinisikan isi dari field jenis kelamin adalah “pria” atau “wanita”, sedangkan pada sistem operasional lain field tersebut diisi dengan “laki-laki” atau “perempuan”. Hal seperti itulah yang harus diselaraskan agar data di data warehouse seragam sehingga proses analisis dapat dilakukan

3. Non-volatile

Dikarenakan data yang ada di data warehouse adalah data historis untuk kebutuhan masa mendatang, maka data yang ada tersebut bersifat non-volatile atau dengan kata lain, sekali data di-commit untuk masuk, maka data yang telah masuk tersebut tidak dapat diupdate dan dihapus.

4. Time variant

Setiap data yang masuk ke data warehouse dicatat berbagai waktunya, dimulai dari kapan data itu masuk, kapan sebuah transaksi terjadi, kapan terjadinya perubahan. Selain itu terkadang untuk menjaga performa, tabel-tabel fisik yang ada di data warehouse dapat dikelompokkan berdasarkan waktu sesuai kebutuhan analisis. Dengan adanya pencatatan dan pengelompokan waktu tersebut akan sangat membantu dalam kegiatan analisis data historis.

Manfaat Data Warehouse

Berdasarkan pada penjelasan-penjelasan tersebut di atas, dapat disebutkan bahwa penggunaan data warehouse akan memberikan berbagai manfaat, diantaranya :

• Walaupun mahal dalam pembuatannya, namun untuk kebutuhan pelaporan dan analisis dapat lebih menghemat biaya dan waktu.
• Dikarenakan terlebih dahulu mengisi data ke data warehouse, ketidakkonsistenan yang ada dapat diketahui dan diatasi sehingga akan mempermudah pelaporan dan analisis.
• Data yang ada di dalam data warehouse dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan.
• Data yang ada di dalam data warehouse akan tetap ada walaupun data di sistem operasional telah berubah atau dihapus

:: Referensi ::
[1] Inmon, W.H. (2002). Building the Data Warehouse third edition. Toronto : John Wiley & Sons.

[2] Imhoff, Claudia., Galemmmo, Nicholas. and Geiger, Jonathan G. (2003). Mastering Data Warehouse Design Relational and Dimensional Techniques. Indianapolis : Wiley Publishing

[3] Power, Daniel. (2005). Data-driven DSS: What do I need to know about Data Warehousing/OLAP?