Bagaimana Gudang Data Perusahaan Mempengaruhi Bisnis: Konsep dan Manfaat Dijelaskan

Saat ini, di era digital kita, aliran operasi dan pengungkitan beban data yang sangat besar secara mulus merupakan titik integral bagi bisnis untuk tetap relevan dan diminati. Solusi hebat untuk mengatasi kebutuhan ini adalah gudang data perusahaan (EDW), yang merupakan penyimpanan hub untuk semua data organisasi. Perangkat lunak semacam itu memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan dan menyusun informasi yang diambil dari berbagai sumber dan memastikan sumber yang lengkap untuk wawasan dan penelitian. Artikel ini akan membantu Anda mempelajari gagasan EDW, nilainya, serta caranya mendorong organisasi berkontribusi pada keputusan bijak yang mencerminkan penelitian data.

Gagasan Gudang Data Perusahaan

Enterprise Data Warehouse (EDW) adalah hub terpusat yang menyimpan sejumlah besar informasi dan detail yang diambil dari berbagai sumber daya di dalam perusahaan. Solusi ini dirancang dengan fokus pada intelijen bisnis dan perangkat lunak analitik dengan menyampaikan visi lengkap data yang menjangkau seluruh organisasi.

Menjadi sangat populer saat ini, EDW diterapkan oleh perusahaan dengan berbagai ukuran dan dalam berbagai domain yang bertujuan untuk meneliti data, membantu penerapan strategi informasi, dan meraih kesuksesan. Tujuan inti dari EDW adalah untuk memberikan sumber kebenaran yang lengkap untuk data di seluruh perusahaan, yang menyederhanakannya bagi karyawan untuk menemukan dan menjelajahi detailnya.

EDW secara tradisional terdiri dari informasi yang direkam, mendukung untuk menentukan tren dan pemeriksaan yang dapat memperkaya pengembangan rencana bisnis serta tahapan selanjutnya yang akan diambil. Input diekstraksi dalam strategi yang menjamin kenyamanan dalam pemesanan dan pembuatan wawasan, memungkinkan pengguna di dalam perusahaan untuk mendapatkan data analitik secara sederhana dan lugas dengan teknologi otomasi gudang.

Terlepas dari fakta itu, EDW membiarkan koneksi data dengan memastikan perusahaan mengumpulkan elemen dari berbagai sumber yang diperlukan. Ini mungkin menyiratkan informasi yang diperoleh dari perangkat lunak internal seperti CRM, ERP, dan SDM, serta info luar yang diperoleh dari perangkat lunak dalam seperti CRM, ERP, dan SDM, serta sumber info luar seperti media sosial, wawasan web, dan pasar. analitik. Dengan mengintegrasikan semua data ini di satu tempat, organisasi dapat memperoleh pandangan yang lebih lengkap tentang operasi dan pelanggan mereka.

Terkait: 6 Alat SEO Perusahaan Terbaik yang Dapat Anda Gunakan Sekarang di tahun 2023.

Arsitektur EDW

Arsitektur perangkat lunak tersebut bervariasi dan dapat digariskan mencerminkan kebutuhan perusahaan yang tepat. Namun, kita harus meringkas model dasar: pendekatan tradisional dan pendekatan modern.

Dalam arsitektur tradisional, kami menyiratkan arsitektur multi-tingkat yang membedakan penyimpanan data, integrasi, dan lapisan intelijen bisnis. Ini telah dimanfaatkan untuk jangka panjang dan tetap menjadi varian populer sampai sekarang. Namun, ini mungkin rumit dan mahal untuk merancang dan memastikan dukungan berkelanjutan.

Ketika datang ke yang modern didasarkan pada kumpulan data, penyimpanan yang cukup besar menggabungkan informasi mentah. Ini relatif lebih dapat disesuaikan dibandingkan dengan model yang telah kami jelaskan sebelumnya, karena ini memfasilitasi perusahaan untuk menyimpan dan bekerja dengan pengetahuan yang luas dalam pendekatan tetap. Terlepas dari itu, Anda mungkin memerlukan prosedur data yang canggih dan kekuatan administrasi untuk memastikan ketepatan, kompatibilitas, dan kredibilitas data absolut.

Jenis EDW

Kami dapat menguraikan beberapa jenis Gudang Data Perusahaan yang dapat dipilih oleh organisasi berdasarkan permintaan dan persyaratan eksplisit mereka. Setiap jenis EDW menawarkan keuntungan dan kelemahan yang khas, dan bisnis harus mengevaluasi pilihan mereka dengan tepat sebelum memilih jenis EDW tertentu.

EDW terpusat

Ini adalah jenis gudang data yang paling dikenal di mana semua data terakumulasi dalam hub yang berdiri sendiri. EDW semacam itu digunakan di dalam institusi dengan sumber kebenaran yang lengkap untuk informasi mereka. Solusi terpusat tidak rumit dalam manipulasi dan dukungan, karena semua data disimpan di satu tempat. Namun demikian, kerumitannya mungkin terletak pada penskalaan EDW terpusat serta penanganan kumpulan informasi yang luas, yang menghasilkan pengumpulan data yang lebih rumit dari berbagai sumber.

EDW gabungan

EDW ini dapat digambarkan sebagai repositori terdistribusi yang menggabungkan informasi dari rentang hubungan. Berbicara lebih lanjut tentang tipe federasi, data disimpan di beberapa tempat, dengan kemampuan untuk mengaksesnya melalui antarmuka bersama. Jenis EDW seperti itu digunakan oleh perusahaan dengan sumber data yang banyak, menyiratkan unit bisnis atau anak perusahaan yang berbeda. Pilihan ini dapat diskalakan dan mampu menangani beban yang ekstensif. Namun Anda harus menyadari bahwa mungkin sulit untuk menjamin kualitas data yang tinggi dan kebersihan yang memadai dalam berbagai sumber.

Hub-and-Spoke EDW

Singkatnya, ini adalah gabungan dari EDW terkonsolidasi dan federasi. Dalam EDW seperti itu, data diakumulasikan di hub terpusat dan tersedia melalui jaringan jari-jari yang mengikat sumber data yang diperlukan. Secara tradisional, bisnis yang memiliki kombinasi sumber data terpusat dan terdesentralisasi, menganggap jenis ini cukup menguntungkan karena konsepnya. Hub-and-spoke diapresiasi karena skalabilitasnya yang tinggi dan dapat secara efektif menangani volume data yang besar, namun dapat menjadi masalah untuk diadopsi dan didukung.

Data Mart EDW

Data mart EDW adalah versi EDW terpusat yang lebih rendah dan lebih terkonsentrasi yang diatur untuk mempertahankan prosedur atau operasi bisnis yang tepat, untuk mengilustrasikan, terkait dengan penjualan atau pemasaran, atau kebutuhan lainnya. Data mart umumnya dibangun dalam pengambilan data dari EDW terpusat dan disimpan dalam database terpisah yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu. Korporasi yang memiliki kebutuhan bisnis khusus yang memerlukan tampilan data yang lebih terfokus akan memanfaatkan jenis ini secara besar-besaran. Terlebih lagi, mudah diatur dan dipelihara.

EDW maya

Solusi virtual secara tradisional menawarkan pandangan sekilas yang terkonsolidasi pada detail dari sejumlah besar sumber, tidak termasuk kebutuhan untuk menyimpan potongan yang terkumpul di hub. Di sini, para pihak dapat melihat data secara real-time sesuai kebutuhan perusahaan Anda. Opsi yang sering dimanfaatkan adalah skema bintang dan kepingan salju- contoh sederhana yang menggabungkan tabel fakta yang dibungkus oleh flat dimensi. Kepingan salju adalah salah satu kompleksitas yang lebih tinggi dan berisi normalisasi tambahan tabel dimensi.

Lihat juga: Bagaimana Kemakmuran Bisnis Bergantung pada Integrasi Aplikasi Perusahaan?

Bagaimana Cara Membuat Gudang Data Perusahaan?

Alur implementasi Enterprise Data Warehouse adalah prosedur multi-langkah dan panjang yang tidak dapat dilakukan dengan baik tanpa pembuatan strategi yang menyeluruh dan mendalam, serta desain, dan konfigurasi berikut. Mari berkenalan dengan peta jalan ekstensif yang mengungkapkan proses pembangunan EDW:

Tentukan kebutuhan bisnis Anda

Mulailah pembuatan produk dengan mengidentifikasi persyaratan, sasaran, dan tujuan bisnis Anda. Ini akan membantu Anda menentukan data yang perlu Anda kumpulkan dan analisis di EDW Anda.

Pilih model data

Anda harus memilih model informasi yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan Anda. Opsi yang sering dimanfaatkan adalah skema bintang dan kepingan salju. Skema bintang adalah contoh sederhana yang menggabungkan tabel fakta yang dibungkus oleh flat dimensi. Kepingan salju adalah salah satu kompleksitas yang lebih tinggi dan berisi normalisasi tambahan tabel dimensi.

Pilih tumpukan solusi

Saat ini, kami memiliki berbagai macam instrumen teknologi yang cocok untuk pengembangan perangkat lunak EDW. Anda harus mempertimbangkan tumpukan teknologi yang mencerminkan kondisi perusahaan Anda, sumber daya keuangan, dan kemampuan teknis. Untuk panduan Anda, solusi EDW tradisional terdiri dari database Hadoop, Spark, NoSQL, dan sistem RDBMS tradisional seperti Oracle atau SQL Server.

Rencanakan gudang data

Anda harus berupaya ekstra untuk mengatur skema gudang data yang dibuat pada model data pilihan Anda serta tumpukan solusi yang dipilih sebelumnya. Ini membahas pembuatan tabel, tampilan, dan indeks untuk mempertahankan kebutuhan perusahaan Anda. Untuk ini, sebaiknya tentukan alur ETL (ekstrak, transformasi, muat) Anda untuk mengalihkan data dari sumber ke EDW.

Bangun gudang data Anda

Setelah Anda merancang gudang data Anda, semuanya siap untuk beralih ke implementasi. Ini menyiratkan aktivitas seperti menyiapkan lingkungan basis data Anda, membuat tabel dan objek basis data tambahan, dan mengonfigurasi tindakan ETL Anda. Ada juga kesempatan untuk menguji gudang data Anda untuk memastikannya memenuhi tujuan inti organisasi dan tujuan kinerja Anda.

Menerapkan administrasi data

Kontrol data dapat dijelaskan sebagai teknik mengatur ketersediaan, kegunaan, kebaikan, dan keamanan informasi yang disimpan di EDW Anda. Terapkan kebijakan dan strategi tata kelola data untuk memastikan bahwa data Anda valid, konsisten, dan cukup terlindungi.

Menjamin penerimaan pengguna

Ini adalah poin penting untuk memberikan akses pengguna ke EDW Anda. Oleh karena itu, fitur seperti pendaftaran akun pengguna, pengaturan izin, dan pembuatan laporan dan dasbor diperlukan. Akibatnya, pengguna dapat memanfaatkan dan menganalisis data.

Terkait: Mengapa Anda Harus Menerapkan Zero Trust untuk Perusahaan Anda?

Melacak dan merampingkan kapasitas

Terakhir, jangan abaikan pemantauan dan penyesuaian kinerja EDW Anda dengan melacak kinerja kueri, mengidentifikasi kemacetan, dan mengoptimalkan operasi ETL Anda untuk memastikan bahwa data dimuat dengan cepat dan akurat.

Alur implementasi EDW merupakan prosedur kompleks yang membutuhkan strategi dan usaha yang matang. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat membuat EDW yang memenuhi kebutuhan bisnis Anda dan mendukung kebutuhan analisis data Anda.

Penulis: Yuliya Melnik

Artikel ini ditulis oleh Yuliya Melnik. Yuliya adalah penulis teknis di Cleveroad. Ini adalah perusahaan pengembangan aplikasi web dan seluler di Ukraina. Dia sangat menyukai teknologi inovatif yang membuat dunia menjadi tempat yang lebih baik dan suka membuat konten yang membangkitkan emosi yang hidup.