2022-11-05

Apa itu Data Warehouse

Pendahuluan

Di era dunia yang didorong oleh data saat ini, organisasi harus mengelola dan menganalisis jumlah data yang besar untuk membuat keputusan yang tepat dan memperoleh keunggulan kompetitif. Data warehouse memainkan peran penting dalam proses ini, dengan menyediakan repositori terpusat untuk menyimpan dan mengelola set data skala besar. Dengan memanfaatkan data warehouse, organisasi dapat menganalisis data mereka untuk mengungkap wawasan dan tren yang dapat membantu pengambilan keputusan strategis dan meningkatkan hasil bisnis.

Dalam artikel ini, saya akan memberikan gambaran mendalam tentang data warehouse, termasuk evolusinya, komponennya, dan solusi populer seperti BigQuery, Snowflake, dan Amazon Redshift. Kita juga akan membahas perbedaan antara data warehouse dan database tradisional, serta menjelajahi praktik terbaik untuk memilih, mengimplementasikan, dan memelihara data warehouse.

Memahami Data Warehouse

Data warehouse telah berkembang secara signifikan sejak awalnya, dengan kemajuan teknologi dan perubahan kebutuhan bisnis yang mendorong pengembangannya. Dalam bab ini, saya akan membahas evolusi data warehouse dan komponen-komponen yang menyusun data warehouse modern.

Evolusi Data Warehouse

Data warehouse pertama kali diperkenalkan pada tahun 1980-an sebagai solusi untuk mengelola jumlah data besar untuk pelaporan dan analisis. Konsep data warehouse awalnya dikembangkan oleh Bill Inmon, yang mendefinisikannya sebagai "kumpulan data yang terorientasi pada subjek, terintegrasi, waktu-variabel, dan non-volatile yang digunakan terutama dalam pengambilan keputusan organisasi".

Data warehouse awal dibangun menggunakan teknologi database tradisional, dengan fokus pada penyimpanan jumlah data historis besar untuk analisis. Seiring waktu, kemajuan dalam teknologi perangkat keras dan perangkat lunak memungkinkan data warehouse menjadi lebih kuat dan scalable.

Pada tahun 1990-an, penggunaan data warehouse semakin banyak di dunia bisnis, karena perusahaan menyadari nilai menggunakan data untuk mendorong pengambilan keputusan. Hal ini mengarah pada pengembangan alat dan metodologi pengelolaan data warehouse baru, seperti skema bintang dan dimensional modeling, yang dioptimalkan untuk analisis.

Dalam beberapa tahun terakhir, data warehouse berbasis cloud menjadi lebih populer, karena mereka menawarkan fleksibilitas dan scalable yang lebih tinggi dibandingkan dengan solusi on-premises. Selain itu, kemajuan dalam machine learning dan artificial intelligence memungkinkan data warehouse menyediakan kemampuan analisis yang lebih canggih.

Komponen Data Warehouse

Data warehouse modern terdiri dari beberapa komponen yang bekerja sama untuk menyediakan solusi manajemen data yang komprehensif. Komponen-komponen ini meliputi:

Sumber Data
Berbagai sumber data, seperti database, file, dan API, dari mana data diingest ke dalam data warehouse.
Integrasi Data
Proses menggabungkan data dari berbagai sumber dan mentransformasikannya menjadi format yang cocok untuk analisis.
Penyimpanan Data
Penyimpanan fisik data dalam data warehouse, biasanya menggunakan format penyimpanan kolom yang dioptimalkan untuk analitik.
Pemodelan Data
Proses membuat model data yang mencerminkan persyaratan bisnis dan memungkinkan kueri dan analisis data yang efisien.
Kueri dan Analisis
Alat dan teknik yang digunakan untuk mengkueri dan menganalisis data yang disimpan dalam data warehouse, seperti SQL, OLAP, dan visualisasi data.
Pengelolaan Data
Kebijakan dan proses yang digunakan untuk memastikan kualitas data, konsistensi, dan kepatuhan dengan peraturan dan standar.
Keamanan dan Pengendalian Akses
Tindakan yang diambil untuk melindungi data dalam data warehouse dari akses atau pencurian yang tidak sah.

Data Warehouse vs Database: Perbedaan Utama

Meskipun data warehouse dan database digunakan untuk menyimpan dan mengelola data, keduanya memiliki tujuan yang berbeda dan karakteristik yang berbeda. Memahami perbedaan ini sangat penting untuk memilih solusi manajemen data yang tepat untuk organisasi Anda.

Penyimpanan Data

Database dirancang untuk pengolahan transaksional, di mana data disimpan dalam baris dan dioptimalkan untuk operasi baca dan tulis yang cepat dan efisien. Sebaliknya, data warehouse dirancang untuk pengolahan analitis dan menggunakan format penyimpanan kolom untuk mengoptimalkan pengambilan dan agregasi data yang berskala besar.

Struktur Data

Database biasanya menggunakan model relasional, mengorganisir data dalam tabel dengan kunci utama dan kunci asing untuk menegakkan hubungan. Data warehouse, bagaimanapun, menggunakan skema bintang atau skema snowflake untuk menyimpan data, yang menyederhanakan model data dan memungkinkan kueri yang lebih cepat untuk tujuan analitis.

Kinerja Kueri

Database sangat baik dalam mengeksekusi kueri sederhana satu baris, sementara data warehouse dioptimalkan untuk kueri kompleks yang melibatkan beberapa baris dan melintasi dataset yang besar. Data warehouse menggunakan teknik seperti pengindeksan, tampilan materialisasi, dan optimasi kueri untuk mempercepat kinerja kueri.

Kasus Penggunaan

Database ideal untuk aplikasi yang memerlukan pengolahan transaksi real-time, seperti sistem belanja online, perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan aplikasi perbankan. Data warehouse, di sisi lain, dirancang untuk tugas analitis yang kompleks seperti inteligensi bisnis, pelaporan, dan penambangan data, memungkinkan organisasi untuk mendapatkan wawasan dari data mereka dan membuat keputusan yang terinformasi.

Solusi Data Warehouse Populer

Permintaan yang meningkat untuk solusi data warehouse berbasis cloud telah mengarah pada munculnya beberapa platform terkemuka di industri. Dalam bab ini, saya akan membahas fitur, harga, dan kasus penggunaan tiga solusi data warehouse populer: BigQuery, Snowflake, dan Amazon Redshift.

BigQuery

BigQuery milik Google adalah solusi data warehouse yang sepenuhnya dikelola dan serverless yang memungkinkan pengguna menganalisis kumpulan data besar secara real-time. Dengan kemampuan pembelajaran mesin bawaan, BigQuery memungkinkan pengguna untuk menemukan pola dan tren tersembunyi dalam data mereka.

Gambaran dan Fitur

BigQuery menyediakan solusi data warehouse yang sangat dapat diskalakan dan hemat biaya. Beberapa fitur utamanya termasuk:

Arsitektur serverless
Tidak perlu mengelola infrastruktur atau server.
Streaming dan analisis data real-time
Analisis data saat data masuk ke dalam warehouse.
Pembelajaran mesin bawaan
Latih model ML langsung di dalam BigQuery menggunakan SQL.
Berbagi data dan kolaborasi
Berbagi data dan wawasan dengan mudah dengan pengguna atau organisasi lain.
Integrasi dengan layanan Google Cloud Platform (GCP)
Terhubung dengan layanan GCP lainnya seperti Dataflow, Dataproc, dan Platform AI.

Harga dan Kasus Penggunaan

BigQuery menggunakan model penetapan harga pay-as-you-go, dengan biaya berdasarkan penyimpanan, insert streaming, dan pengolahan kueri. Solusi ini ideal untuk organisasi dengan kebutuhan penyimpanan dan pengolahan data yang bervariasi, serta organisasi yang ingin memanfaatkan pembelajaran mesin untuk analisis data.

Snowflake

Snowflake adalah platform data warehouse yang dapat diskalakan berbasis cloud yang memisahkan resource penyimpanan dan pengolahan, memungkinkan organisasi untuk mengatur skalabilitas warehouse mereka secara independen dari kebutuhan pemrosesan mereka. Arsitektur multi-cluster unik Snowflake memastikan ketersediaan dan kinerja yang tinggi.

Gambaran dan Fitur

Beberapa fitur utama Snowflake meliputi:

Pemisahan penyimpanan dan pengolahan
Skalabilitas independen resource penyimpanan dan pengolahan.
Arsitektur multi-cluster
Pertahankan kinerja dan ketersediaan yang tinggi selama penggunaan puncak.
Kloning tanpa salinan
Buat klon data instan dan murah untuk tujuan pengujian atau pengembangan.
Time travel
Kueri data historis hingga 90 hari yang lalu.
Berbagi data dan kolaborasi
Berbagi data dengan pengguna Snowflake lainnya atau konsumen eksternal.

Harga dan Kasus Penggunaan

Snowflake menawarkan model penetapan harga berbasis konsumsi, dengan biaya terpisah untuk resource penyimpanan dan pengolahan. Snowflake cocok untuk organisasi yang membutuhkan solusi data warehouse yang sangat dapat diskalakan, fleksibel, dan aman.

Amazon Redshift

Amazon Redshift adalah layanan data warehouse petabyte-scale yang sepenuhnya dikelola yang ditawarkan oleh Amazon Web Services (AWS). Dengan penyimpanan kolom dan arsitektur pemrosesan paralel massal (MPP), Redshift dirancang untuk analitik berkinerja pada kumpulan data besar.

Gambaran dan Fitur

Amazon Redshift memiliki fitur-fitur berikut:

Penyimpanan kolom dan arsitektur MPP
Optimalkan kinerja kueri pada kumpulan data besar.
Redshift Spectrum
Kueri data yang disimpan di Amazon S3 tanpa perlu memuatnya ke dalam Redshift.
Skalabilitas konkurensi
Secara otomatis menambahkan resource untuk menangani kueri yang bersifat konkuren.
Integrasi dengan layanan AWS
Manfaatkan layanan AWS seperti S3, Glue, dan Kinesis untuk pengambilan dan pemrosesan data yang mulus.
Keamanan dan kepatuhan data
Gunakan enkripsi, pencatatan audit, dan kontrol akses untuk perlindungan data.

Harga dan Kasus Penggunaan

Harga Redshift berdasarkan jenis dan jumlah node dalam sebuah cluster, dengan opsi instance on-demand atau reserved. Amazon Redshift ideal untuk organisasi yang sudah menggunakan layanan AWS, dan mereka yang mencari solusi data warehouse yang kuat, aman, dan fleksibel.

Implementasi dan Pemeliharaan Data Warehouse

Setelah memilih solusi data warehouse, langkah berikutnya adalah implementasi dan pemeliharaan berkelanjutan. Di bab ini, saya akan membahas aspek-aspek kunci dari proses ini.

Pengambilan dan Integrasi Data

Untuk memastikan data warehouse Anda berisi data yang paling relevan dan akurat, Anda harus mengintegrasikannya dengan berbagai sumber data, seperti database, API, dan file. Metode pengambilan data, seperti pemrosesan batch atau streaming real-time, harus dipilih berdasarkan kebutuhan organisasi Anda dan kemampuan solusi data warehouse yang dipilih.

Pemodelan dan Transformasi Data

Setelah data diambil, harus dimodelkan dan diubah ke dalam format yang cocok untuk analisis. Hal ini mungkin melibatkan pembersihan dan pengayaan data, serta membuat skema yang sesuai, seperti skema bintang atau snowflake, untuk mengoptimalkan kinerja kueri.

Keamanan dan Tata Kelola Data

Menerapkan langkah-langkah keamanan yang tepat, seperti enkripsi data dan kontrol akses pengguna, sangat penting untuk menjaga informasi sensitif organisasi Anda. Selain itu, sangat penting untuk menetapkan kebijakan tata kelola data untuk mempertahankan kualitas, konsistensi, dan kepatuhan data.