Hubungan Antara Business Intelligence Dan Data Warehouse

Rumahit.ID - kita akan melihat korelasi Business Intelligence dan Data Warehousing. Dalam upaya kita untuk mempelajari Kecerdasan Bisnis dan aspeknya, kita harus mempelajari teknologi penting, yaitu Data Warehouse. Dalam pelajaran ini, kita akan mempelajari konsep Business Intelligence dan Data Warehousing. Juga, kita akan melihat bagaimana mereka bekerja bersama-sama . Selain itu, kita akan melihat komponen data warehouse dan arsitektur data warehouse.

Kita harus tahu terlebih dahulu apa itu Business Intelligence ?

Istilah Business Intelligence mengacu secara kolektif pada alat dan teknologi yang digunakan untuk pengumpulan, integrasi, analisis, dan visualisasi data. Data mentah yang kita kumpulkan dari berbagai sumber data berubah menjadi data yang dapat dipahami atau informasi yang bermakna menggunakan teknologi BI. Informasi ini ditafsirkan secara strategis dengan mencari tren dan pola untuk membuat keputusan bisnis yang didukung oleh fakta yang diungkapkan oleh data yang dianalisis. Lihat Postingan : Pengertian Business Intelligence dan Fiturnya.

Untuk menyederhanakan konsep, kita mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber dan dengan bantuan alat Business Intelligence mengubahnya menjadi informasi yang bermakna. Kita dapat menyimpan data tersebut dalam file data, database, gudang data, atau danau data dalam struktur data tertentu. Dari gudang data, kita dapat mengambil data yang disimpan dalam bentuk laporan, kueri, membuat dasbor untuk melakukan analisis data. Kita melakukan ini dengan proses yang dikenal sebagai ETL (Extract, Transform, Load). Dengan demikian, eksekutif perusahaan dapat menggunakan data yang diekstraksi, diubah dan dimuat pada tingkat yang berbeda. Dia menggunakan ini untuk menarik wawasan dan memicu pengambilan keputusan mereka dengan wawasan bermanfaat yang diungkapkan dengan menganalisis data.

Berikutnya Apa itu Data Warehousing ?

Data Warehoussing adalah proses menyimpan data di gudang data (data warehouse), yang merupakan basis data mengikuti model basis data relasional. Data dipilih dari berbagai sumber data, dikumpulkan, diorganisasikan, dan dikelola untuk memberikan wawasan yang bermakna tentang data untuk dianalisis & permintaan. Pendekatan holistik untuk menangani dan mengelola sejumlah besar data yang kita gunakan di tingkat perusahaan. Dalam pendekatan yang sehat, data tidak hanya mengambil dari sumber data untuk tugas operasional atau transaksional tetapi mentransformasikannya dengan cara tertentu yang kita gunakan untuk tujuan analitis dan perbandingan.

Data Warehouse dikenal dengan beberapa istilah lain seperti Sistem Pendukung Keputusan (DSS), Sistem Informasi Eksekutif, Sistem Informasi Manajemen, Solusi Intelijen Bisnis, Aplikasi Analitik. Kita menyebutnya Sistem Pendukung Keputusan karena memberikan wawasan dan pola yang berguna yang ditunjukkan oleh data sebagai hasil analisis yang membuat pengambilan keputusan penting dalam bisnis mudah dan aman. Oleh karena itu, di hampir semua perusahaan, data warehouse dikelola secara terpisah dari basis data operasional. Kita menggunakannya hanya untuk tujuan transaksional yang lebih objektif.

Cara Kerja Data Warehousing

Dalam database operasional normal adalah data yang sepenuhnya dinormalisasi atau dalam bentuk normal ketiga (3NF). Dalam keadaan 3NF, setiap bidang tabel dalam database secara fungsional bergantung hanya pada kunci primer dan tidak mengandung asosiasi tidak langsung. Ini berarti data yang sangat bercabang-cabang dan mengambil data dalam kondisi seperti itu adalah proses yang lambat. Dalam data warehousing, data dinormalisasi, misalnya. Data tersebut dikonversi menjadi 2NF dari 3NF dan karenanya, disebut Big data. Kita menyebutnya data besar karena redudansi data meningkat dan ukuran data meningkat. Satu-satunya tujuan membuat data warehouse adalah untuk mengambil data yang diproses dengan cepat. Juga, untuk menyediakan data agregat seperti total, rata-rata, tren umum dll untuk perusahaan untuk menganalisis dan membuat keputusan yang baik untuk bisnis mereka dan berfungsi dalam industri.

Komponen - Komponen Data Warehouse

Data Warehouse memiliki beberapa komponen yang bekerja bersama-sama untuk memungkinkan data warehousing.

1. Operational System : adalah domain operasional yang berbeda dalam suatu perusahaan yang melayani tujuan unik dan berkontribusi dalam cara mereka untuk berfungsinya perusahaan. Sistem operasi yang berbeda dapat berupa pemasaran, penjualan, Enterprise Resource Planning (ERP), dll. Semua sistem ini memiliki basis data yang dinormalisasi sendiri.
   
2. Integration Layer: Data yang dinormalkan hadir dalam sistem operasional tidak boleh dimanipulasi. Sebagai gantinya, salinan yang kita bawa  ke area pementasan lapisan integrasi di mana memanipulasi dan mengubahnya dengan cara tertentu. Satu operasi dasar yang dilakukan adalah membawa data yang disalin ke dalam format standar tunggal karena, dalam sistem operasional, data tidak ada dalam format yang sama. Misalnya, dalam bidang data, data dapat dalam pound dalam satu tabel, dan dolar di yang lain.
   
3. Data Warehouse: Data yang diubah dan distandarisasi mengalir ke elemen berikutnya, yang dikenal sebagai gudang data yang merupakan basis data yang sangat besar. Jadi, data disimpan dari seluruh perusahaan dalam penyimpanan data ini dalam bentuk normal kedua yang memiliki format dan struktur seragam tertentu.
   
4. Data Marts: adalah sub-database tujuan khusus dari gudang data yang hanya berisi beberapa bagian dari seluruh data besar. Di setiap data mart, hanya data yang berguna untuk penggunaan tertentu yang tersedia seperti akan ada data mart yang berbeda untuk analisis terkait dengan pemasaran, keuangan, administrasi dll. Masing-masing database ini tidak bertepatan atau berbagi data mereka satu sama lain dan operasi yang dilakukan di masing-masing tidak mempengaruhi yang lain. Ini membuat pengambilan data dari data mart jauh lebih cepat daripada melakukannya dari data warehouse yang jauh lebih besar.

Komponen-komponen Data Warehouse

Data warehouse adalah database yang komprehensif karena berisi informasi data yang diproses yang dapat langsung diambil oleh alat BI untuk analisis. Berbeda dengan ini, jika Anda mengambil data mentah, langsung dari sumber data, Anda mungkin menghadapi masalah dengan pemformatan data yang tidak merata, data tidak terstruktur dan tidak diurutkan. Untuk mencegah semua ini terjadi, gudang data berfungsi sebagai sumber data perantara antara database asli dan alat BI. Data Warehouse menggabungkan data yang diambil dari berbagai sumber dan memberikan struktur dan makna untuk analisis. Ini juga membantu dalam melakukan data mining yang menemukan pola dalam data yang diberikan.

Hubungan Business Intelligence dan Data Warehousing

Data Warehousing dan Business Intelligence sering berjalan seiring, karena data yang tersedia di warehouse adalah pusat dari penggunaan alat Business Intelligence. Alat BI seperti Tableau, Sisense, Chartio, Looker dll, menggunakan data dari data warehouse untuk tujuan seperti permintaan, pelaporan, analisis, dan penambangan data.

Dalam perusahaan apa pun, Business Intelligence memainkan peran sentral dalam kelancaran dan hemat biaya fungsi itu. Dengan demikian, BI sangat membantu dalam efisiensi operasional yang meliputi pelaporan ERP, pelacakan KPI, manajemen risiko, profitabilitas produk, biaya, logistik dll. Dan juga, membantu dalam interaksi pelanggan yang meliputi, analisis penjualan, perkiraan penjualan, segmentasi, perencanaan kampanye, profitabilitas pelanggan dll.

Kapan pengguna membutuhkan data yang terkait sebagai hasil dari pertanyaan seperti kapan pesanan dikirimkan? Berapa banyak item produk X yang telah terjual bulan ini? Dll. Data dari database tradisional yang menggunakan Online Transaction Processing (OLTP) digunakan. Yaitu, pengambilan data dilakukan ketika Anda membutuhkan data sebagai jawaban untuk pertanyaan atau pertanyaan langsung. Sedangkan, jika Anda membutuhkan data untuk pertanyaan yang lebih subyektif dan holistik seperti faktor-faktor yang mempengaruhi waktu pemrosesan pesanan, kontribusi setiap lini produk dalam laba kotor dll., Data warehouse digunakan. Dari diskusi kami sebelumnya, kami tahu bahwa data warehouse menyimpan data yang diolah dan dikumpulkan yang paling baik digunakan sebagai jawaban atas pertanyaan subjektif yang disebutkan di atas. Alat Business Intelligence membutuhkan data tersebut dari gudang data. Data diangkut melalui Online Analytical Processing (OLAP). Data Warehousing dan OLAP telah terbukti merupakan lompatan yang sangat dibutuhkan dari aplikasi pembuat keputusan lama yang menggunakan OLTP. Karena pada saat itu, data tidak terstruktur, bukan dalam format standar, berkualitas buruk. Juga, desentralisasi data dan pengambilan data dari sumbernya adalah proses yang lambat. Jadi, hampir semua perusahaan beralih menggunakan OLAP dan model data warehouse.

Korelasi antara Data Warehouse dan Business Intelligence

Proses Kerja Sama Antara Data Warehouse dan Business Intelligence

Di bagian ini, kita akan melihat cara mengekstrak, mengubah, dan memuat data mentah ke dalam warehouse. Kami juga mendiskusikan bagaimana alat BI menggunakannya untuk tujuan analitis. Lihat gambar yang diberikan di bawah ini, untuk memahami proses dengan lebih baik.

Arsitektur Data Warehouse dan BI

Langkah 1: Mengekstrak data mentah dari sumber data seperti data tradisional, buku kerja, file excel dll.

Langkah 2: Data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber data dikonsolidasikan dan diintegrasikan untuk disimpan dalam basis data khusus yang disebut data warehouse. Data Warehouse terdiri dari basis data tetapi, pada saat diterima, ini adalah sistem yang berbasis teknologi yang berisi data yang dibutuhkan, repositori metadata dll. Proses yang digunakan untuk mengambil data ke dalam gudang data dari sumbernya adalah ETL (Extract, Transform, Beban). Ini mengekstrak data mentah dari sumber asli, mengubah atau memanipulasi berbagai cara dan terjemahannya ke dalam data warehouse.

Langkah 3: Jika Anda ingin menggunakan data dari data warehouse untuk tujuan tertentu seperti analisis pemasaran, analisis keuangan dll., Himpunan bagian dari gudang data yang dibuat dikenal sebagai data mart dan data kubus. Data dari data warehouse ke data mart juga melewati ETL.

Langkah 4: Dari data warehouse dan data marts, data dialihkan ke data atau kubus OLAP yang merupakan kumpulan data multi-dimensi yang datanya siap digunakan oleh alat BI atau klien BI front-end. Di front-end, ada alat BI seperti alat permintaan, pelaporan, analisis, dan penambangan data. Alat BI meminta data dari kubus OLAP dan membeli untuk analisis.

Kesimpulan :Dengan demikian, Business Intelligence dan Data Warehousing adalah dua pilar penting dalam kelangsungan suatu perusahaan. Ini membantu untuk memeriksa elemen-elemen penting seperti CRM, ERP, supply chain, produk, dan pelanggan. Teknologi Inteligensi Bisnis dan Gudang Data memberikan informasi yang akurat, komprehensif, terintegrasi, dan terkini tentang situasi terkini perusahaan yang mendukung pengambilan langkah-langkah yang diperlukan dan membuat keputusan penting untuk pertumbuhan perusahaan. Semoga Anda menyukai penjelasannya.