Definisi
Menurut William H. Inmonna yang dikenal sebagai bapak dari Data Warehouse, Data Warehouse adalah sebuah gudang data atau repositori terpusat yang menyimpan data dari berbagai sumber informasi dan mengubahnya menjadi sebuah, model data multidimensi umum untuk query yang efisien. [2]
Data Warehouse juga disebut dengan database relasional yang dirancang untuk pelaporan dan analisis data dan dianggap sebagai salah satu komponen terpenting dalam intelijen bisnis. Data Warehouse memiliki konsep untuk memfasilitasi organisasi atau perusahaan agar lebih mudah untuk mengelola atau memelihara data - data yang telah di peroleh dari berbagai sumber atau bisa juga juga disebut sebagai Gudang Data, serta mengarsipkan data historis dari suatu perusahaan atau organisasi agar lebih tersusun dengan rapih dan tidak membebani sistem operasional. [1]
Data warehouse meliputi ekstraksi, transportasi, transformasi, dan pemuatan (ETL) solusi, sebuah pengolahan analisis online (OLAP) mesin, alat analisis klien, dan aplikasi lainnya yang mengelola proses pengumpulan data dan memberikan ke pengguna bisnis.[1]
Sejarah Data Warehouse
Awal mula data warehouse yaitu dari tahun 80 an, dimana peneliti IBM Barry Devlin and Paul Murphy mengembangkan “business data warehouse”. Pada dasarnya bertujuan untuk menyediakan model arsitektur untuk perubahan data dari sistem operasional menuju sistem DSS. Beberapa hal penting berkisar sejarah data warehouse adalah :
1960 - General Mills dan Dartmouth College, mengembangkan istilah dimensions and facts.
1970 - ACNielsen dan IRI menyediakan imensional data marts untuk penjualan retail
1983 - Teradatamemperkenalkan sistem database yang khusus untuk DSS
1988 - Barry Devlin dan Paul Murphy mempublikasikan artikel An architecture for a business and information systems in yang memperkenalkan istilah “business data warehouse”.
1990 - Red Brick Systems memperkenalkan Red Brick Warehouse, sistem manajemen database khusus untuk data warehousing.
1991 - Bill Inmon mempublikasikan buku Building the Data Warehouse.
1995 - The Data Warehousing Institute, organisasi profit yang mempromosikan data warehouse didirikan 1996 - Ralph Kimball mempublikasikan buku The Data Warehouse Toolkit.
2000 - Daniel Linstedt mempublikasikan the Data Vault, yang memungkinkan audit data warehose. [4]
Karakteristik Data Warehouse
Adapun karakteristik dari Data Warehouse adalah
[details=1. Orientasi Subjek.]
Yang dimaksud Orientasi Subjek adalah data warehouse ini terorganisasi di seputar subjek kunci (orientasi) dalam perusahaan, Data warehouse adalah tempat penyimpanan berdasakan subjek bukan berdasakan aplikasi. Subyek merupakan bagian dari suatu perusahaan. Contoh subyek pada perusahaan manufaktur adalah penjualan, konsumen, inventori, dan lain sebagainya. [3] [/details]
2. Terintegrasi.
Data yang tersimpan dalam data warehouse didefinisikan menggunakan konversi penamaan yang konsisten, format-format, struktur terkodekan, serta karakteristik-karakteristik yang berhubungan, Sumber data yang ada dalam data warehouse tidak hanya berasal dari database operasional (internal source) tetapi juga berasal dari data diluar sistem (external source).[3]
3. Variasi Waktu.
Data yang tersimpan dalam data warehouse mengandung dimensi waktu yang mungkin digunakan sebagai rekaman bisnis untuk tiap waktu tertentu, Data warehouse menyimpan sejarah (historical data). Bandingkan dengan kebutuhan sistem operasional yang hampir semuanya adalah data mutakhir! Waktu merupakan tipe atau bagian data yang sangat penting didalam data warehouse.[3]
4. Non-volatile.
Data yang tersimpan dalam data warehouse diambil dari system operasional yang sedang berjalan, tetapi tidak dapat diperbaharui oleh pengguna, Sekali masuk kedalam data warehouse, data-data, terutama data tipe transaksi, tidak akan pernah di update atau dihapus.Data dalam database operasional akan secara berkala atau periodik dipindahkan kedalam data warehouse sesuai dengan jadwal yang sudah ditentukan. Misal perhari, perminggu, perbulan, dan lain sebagainya.[3]
Arsitektur Data Warehouse
[2]
Keuntungan dari Data Warehouse
1.Mempertahankan sejarah data, bahkan jika sistem transaksi sumber tidak beroperasi.
2.Mengintegrasikan data dari beberapa sistem sumber, memungkinkan pandangan sentral di seluruh perusahaan.
3.Meningkatkan kualitas data, dengan menyediakan kode konsisten dan deskripsi, bahkan memperbaiki data yang buruk.
4. Menampilkan seluruh informasi organisasi secara konsisten.
5.Memperbaiki data sehingga memberikan kinerja query yang sangat baik, bahkan untuk pertanyaan analitik kompleks, tanpa mempengaruhi sistem operasional.
6.Peningkatan produktivitas perusahaan dalam pengambilan keputusan.[3]