Data Warehouse, still relevant? With the new era of Big Data. Im not so sure.

Condro
Condro
Sep 7, 2018 · 3 min read

Mungkin sebagian dari kita masih menganggap bahwa Data Warehouse adalah solusi baru dalam penyelesain masalah enterptise yang berkaitan dengan analisis data. Namun, nyatanya istilah Data Warehouse telah digunakan sejak lama. Pertengahan hingga akhir 1980 kebutuhan untuk pembuatan data warehouse sudah dicanangkan. Menurut Vivek Gupta (System Services Group, 1997), pengertian data warehouse adalah sistem yang terstruktur dan berskala besar yang berguna untuk menganalisa data statis yang sudah ditransformasikan dari berbagai aplikasi sumber asalnya supaya sesuai dengan struktur bisnis, terkumpul dalam jangka waktu lama, direprentasikan pada terminologi bisnis serta terpadu agar mudah dalam menganalisis.

Data warehouse telah digunakan di banyak enterprise berskala besar untuj membantu para manager untuk melakukan pembuatan keputusan yang didasari oleh analisis data. Salah satu manfaat dari data warehouse adalah memudahkan melakukan integrasi dari data base untuk kemudian dilakukan keperluan seperti pelaporan, analisis, dan data mining. Lihat gambar dibawah. Namun tentunya tidak semua data dari maisng masing database dimasukkan dalam data warehouse. Terdapat mekanisme ETL ( extract, transform, load ).

Seperti yang kita tahu data warehouse telah digunakan di akhir abad 20, tepatnya pada era revolusi industri ketiga. Faktanya adalah penerapan data ware house sering kali memakan banyak biaya, dan sumber daya. Bahkan dalam sebuah artikel yang diterbitkan oleh dbta.com, menyatakan bahwa tingkat kegagalam implementasi data warehouse mencapai 70%.

Selain tingkat implementasi yang susah, Data warehouse tradisional juga menghadapi tantangan lainnya, seperti sudah tidak relevannya teknologi relasional dalam pengelolaan database saat ini yang menjadi tumpuan dari data warehouse yang taadisional. Karena pada jaman dahulu data selalu rigid, dan berdasar pada sebuah premis. Perkembangannya adalah data data pada zaman sekarang di era industri 4.0 adalah sesuatu yang lebih kompleks dan tidak terstruktur. Kesemua data yang dapat ditangkap dengan teknologi uang berkembang dengan industri 4.0 akan sangat susah untuj dipetakan dan dijadikan rigid dan berdasar premis seperti 10–20 tahun yang lalu.

Jadi, masih relevankah data warehouse?

Saat nya kita sambut big data. Dengan ketidakmampuan data warehouse dalam mengelola data industri 4.0 akan sangat susah mengembangkan sistem data warehouse yang tradisional. maka dari itu terobosan demi terobosan untuk mengevolusi data warehouse patut mengambil panggang disini. Berikut adalah mode evolusi dari data warehouse tradisional.

Kesimpulan

Data warehouse berhasil berevolusi, mendobrak status kerigidannya. Bagaimanapun evolusi ini dilecut oleh sesuatu yang disebut era big data, era industri 4.0. Yang paling penting adalah teknologi dan teknik baru akan megubah cara berpikir. Sudah tidak jamannya lagi satu solusi untuk semua macam persoalan, kita harus lincah dan pragmatis dalam membuat solusi dari setiap permasalahan.

Kita tidak boleh melupakan prinsip dasar dari data warehouse tradisional. Aspek fundamental tentang integrasi dan kebijakannya, ditambah dengan inovasi dan teknologi, maka lahirlah solusi data ware house untuk masa depan.

Condro Wiyono

18215042

Sistem dan Teknologi Informasi

Institut Teknologi Bandung

Tautan

Stei.itb.ac.id

Sti.itb.ac.id

Itb.ac.id

Welcome to a place where words matter. On Medium, smart voices and original ideas take center stage - with no ads in sight. Watch
Follow all the topics you care about, and we’ll deliver the best stories for you to your homepage and inbox. Explore
Get unlimited access to the best stories on Medium — and support writers while you’re at it. Just $5/month. Upgrade