Karakteristik Data Warehouse dan Contohnya Menurut Para Ahli

Karakteristik Data Warehouse dan Contohnya Menurut Para Ahli - Ada 4 sifat yang mencirikan data yang disimpan didalam data warehouse – ini didefinisikan oleh salah satu mahaguru data warehousing (Bill Inmon).

1. Subject Oriented: Aplikasi untuk operasi perusahaan (operational system) berorientasi pada proses(mengotomasi fungsi-fungsi dari proses bersangkutan – function oriented). Misalnya di bank,aplikasi kredit mengotomasi fungsi-fungsi: verifikasi lamaran dan credit checking, pemeriksaankolateral, approval, pendanaan, tagihan, dan seterusnya. Didalam data warehouse data-data yangdihasilkan dari proses kredit ini, diatur kembali (dikelompokkan) dan diintegrasikan (digabung)dengan data-data dari fungsi-fungsi lain, agar berorientasi pada misalnya nasabah dan produk.
2. Integrated: Data dari macam-macam aplikasi transaksi (untuk bank misalnya: tabungan, kredit,rekening koran) semua mengandung data nasabah, ada yang sama ada yang spesifik (yang sama misalnya: nama dan alamat, yang spesifik misalnya: untuk kredit ada kolateral, untuk rekening koranada overdraft) – di dalam data warehouse data-data yang sama harus diintegrasikan disatu database,termasuk misalnya diseragamkan formatnya (sederhana tetapi paling sering terjadi – aplikasi-aplikasisering dibeli vendor berbeda, dibuat dengan/dijalankan di teknologi berbeda-beda). 
3. Time Variant: Data warehouse menyimpan sejarah (historical data). Bandingkan dengan kebutuhansistem operasional yang hampir semuanya adalah data mutakhir! Waktu merupakan tipe atau bagiandata yang sangat penting didalam data warehouse. Didalam data warehouse sering disimpanmacam-macam waktu, seperti waktu suatu transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan, kapan efektifnya,kapan masuk ke komputer, kapan masuk ke data warehouse; juga hampir selalu disimpan versi,misalnya terjadi perubahan definisi kode pos, maka yang lama dan yang baru ada semua didalamdata warehouse kita. Sekali lagi, data warehouse yang bagus adalah yang menyimpan sejarah!
4. Non-Volatile: Sekali masuk kedalam data warehouse, data-data, terutama data tipe transaksi, tidakakan pernah di update atau dihapus (delete)Terlihat, bahwa keempat karakteristik ini saling terkait – kesemuanya harus diimplementasikan agarsuatu data warehouse bisa efektif memiliki data untuk mendukung pengambilan-keputusan. Dan,implementasi keempat karakteristik ini membutuhkan struktur data dari data warehouse yangberbeda dengan database sistem operasional.

image source: www.touchcommerce

baca juga: Pengertian dan Contoh Arsitektur Data Warehouse Terbaik

Karakteristik data warehouse menurut Inmon, yaitu : 

1. Subject Oriented (Berorientasi subject)

Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa data berdasarkan subject-subject tertentu dalam organisasi,bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.

Data warehouse diorganisasikan disekitar subjek-subjek utama dari perusahaan(customers,products dan sales) dan tidak diorganisasikan pada area-area aplikasi utama(customer invoicing,stock control dan product sales). Hal ini dikarenakan kebutuhan dari data warehouse untuk menyimpan data-data yang bersifat sebagai penunjang suatu keputusan, dari pada aplikasi yang berorientasi terhadap data.

Jadi dengan kata lain, data yang disimpan adalah berorientasi kepada subjek bukan terhadap proses. Secara garis besar perbedaan antara data operasional dan data warehouse yaitu :

Tabel 1. Data Operasional Vs Data Warehouse

Data Operasional	Data Warehouse
Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu	Dirancang berdasar pada subjek-subjek tertentu(utama)
Focusnya pada desain database dan proses	Focusnya pada pemodelan data dan desain data
Berisi rincian atau detail data	Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis
Relasi antar table berdasar aturan terkini(selalu mengikuti rule(aturan) terbaru)	Banyak aturan bisnis dapat tersaji antara tabel-tabel

2. Integrated (Terintegrasi)

Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan berbagai cara sepeti konsisten dalam penamaan variable,konsisten dalam ukuran variable,konsisten dalam struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data.

Contoh pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin pula dibuat oleh developer yang berbeda. Oleh karena itu, mungkin dalam aplikasi-aplikasi tersebut ada variable yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan format nya berbeda. Variable tersebut harus dikonversi menjadi nama yang sama dan format yang disepakati bersama. Dengan demikian tidak ada lagi kerancuan karena perbedaan nama, format dan lain sebagainya. Barulah data tersebut bisa dikategorikan sebagai data yang terintegrasi karena kekonsistenannya.

Gambar 1. Integrasi Data Warehouse

3. Time-variant (Rentang Waktu)

Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain :

• Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan.
• Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implisit didalam data tersebut.
• Cara yang ketiga,variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only.

Gambar 2. Time Variance Data Warehouse

4. Non-Volatile

Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile,maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai suplemen bagi database itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Database tersebut secara kontinyu menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya.

Berbeda dengan database operasional yang dapat melakukan update,insert dan delete terhadap data yang mengubah isi dari database sedangkan pada data warehouse hanya ada dua kegiatan memanipulasi data yaitu loading data (mengambil data) dan akses data (mengakses data warehouse seperti melakukan query atau menampilan laporan yang dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data).

Gambar 3. Non Volatile Data Warehouse

Seperti pengertian-pengertian yang kita sebutkan sebelumnya, data warehouse diperlukan bagi para pengambil keputusan manajemen dari suatu organisasi/perusahaan.

Dengan adanya data warehouse, akan mempermudah pembuatan aplikasi-aplikasi DSS dan EIS karena memang kegunaan dari data warehouse adalah khusus untuk membuat suatu database yang dapat digunakan untuk mendukung proses analisa bagi para pengambil keputusan.

Sekian artikel Modul Makalah tentang Karakteristik Data Warehouse dan Contohnya Menurut Para Ahli. Semoga bermanfaat.

Daftar Pustaka

• Connoly, T., & Begg, c. (2005). database system; a practical approach to design, implementation and management (4th ed.). Harlow :Addison wesley
• Indrajani. (2011). Perancangan Basis Data Dalam All In 1, ISBN 978-979-27-9980-4, Jakarta: Elex Media Computindo
• Indrajani. (2011). Bedah Kilat 1 Jam – Pengantar dan Sistem Basis Data, ISBN 978-979-27-9695-7, Jakarta: Elex Media Computindo
• Inmon, W.H. (2005). Building The Data Warehouse. Third edition. John Wiley & Sons. New York
• O'Brien, J. (2003). Introduction To Information Systems (11th ed.). New York: Mc Graw Hill