Definisi Data Warehouse

Pengertian Data Warehouse

Data warehouse adalah suatu sistem untuk menunjang suatu perusahaan dalam bersaing pada dunia bisnis yang semakin ketat. Profit data warehouse disini ialah sebagai penunjang keputusan yang strategis untuk dapat
menghasilkan rencana kedepan bagi perusahaan. Data warehouse dapat menghasilkan informasi yang strategis karena data warehouse terdiri dari kumpulan subjek data yang terintegrasi, bervariasi dan non-volatile.

Data warehouse memiliki 3 Komponen dasar yaitu :

1.  Teknologi

     Teknologi yang digunakan untuk data ware house yaitu yang memiliki optimasi pada proses ETL(Extract-Transform-Loading), dan juga yang dapat menampung data mining dalam volume besar. Contoh teknologi yang dipakai :

• SQL Power Architect 

•  SQL Power Wabit 

2.  Kebutuhan Bisnis

     Pengembangan data warehouse sangat bergantung pada kebutuhan serta ruang lingkup dari bisnis perusahaan.

3.  Data

     Data yang digunakan data warehouse harus melalui proses ETL(Extract-Transform-Loading) terlebih dahulu. Yang dimaksud ETL yaitu data transaksional yang akan digunakan harus di proses(Extract), lalu di ubah formatnya(Transform) sesuai spesifikasi DW, lalu yang terakhir digunakan(Load).

 Sebuah data warehouse yang ideal memiliki karakeristik seperti yang sudah sedikit disebutkan sebelumnya yaitu :

• Berorientasi subjek

Yang dimaksud berorientasi subjek yaitu data yang ada di organisir bukan berdasarkan fungsi seperti halnya sistem transaksional, tetapi di organisir berdasarkan subjek. Contohnya : pelanggan, pembeli, dll.

• Terintegrasi

Data dikumpulkan dari berbagai sumber untuk disatukan. Pada proses ini data harus dikonversi, di format, di resequence, serta di summarisasi sehingga dapat diambil "suatu" kesepakatan agar data tersebut dapat digunakan pada data warehouse.

• Non volatile

Maksud non-volatile disini adalah pola penambahan dan pemanfaatan data sebagai berikut : Data pada DW umumnya di load(di isi) secara masal. Data pada DW juga tidak di-update seperti pada data operasional, namun dibuat sebagai "snapshot" dengan format statis sehingga memiliki data sejarah. Data-nya juga di optimasi untuk akses secara masal/besar.

• Time variant(memiliki history)

Time variant pada DW memberi arti bahwa data pada DW adalah akurat dengan rentang waktu tertentu, karena data dapat di "tandai" dengan waktu atau tanggal transaksi. Pada sistem DW menggunakan rentang waktu(Time Horizon) 5-10 tahun.

Data yang disimpan didalam DW memiliki perbedaan sifat granularitas dengan data operasional.
Granularitas adalah tingkat kedalaman(detail) dari sebuah atau kumpulan data. Pada DW, jika tingkat granularitasnya tinggi maka tingkat detailnya rendah. Begitu juga sebaliknya jika granularitasnya rendah maka tingkat detail pada sebuah data itu tinggi/sangat detail. 

Demikian sedikit pemahaman tentang Data Warehouse. Kurang-lebihnya mohon maaf, terima kasih :)