Contoh Peta Jalan untuk Membangun Gudang Data Anda

Data warehousing, teknik menggabungkan semua data organisasi Anda ke dalam satu tempat untuk akses yang lebih mudah dan analisis yang lebih baik, adalah impian setiap pemangku kepentingan bisnis. Namun, menyiapkan gudang data adalah tugas yang sangat kompleks, dan bahkan sebelum mengambil langkah pertama, Anda harus benar-benar yakin tentang jawaban atas dua pertanyaan ini:

1. 1. Tujuan organisasi Anda

1. Peta jalan terperinci Anda untuk membangun gudang data

Salah satu dari pertanyaan ini, jika dibiarkan tidak terjawab, dapat merugikan organisasi Anda dalam jangka panjang. Ini adalah teknologi yang relatif lebih baru, dan Anda akan menciptakan banyak kemungkinan kesalahan jika Anda tidak mengetahui kebutuhan dan persyaratan khusus organisasi Anda. Kesalahan ini dapat membuat gudang Anda sangat tidak akurat. Yang lebih buruk adalah bahwa gudang data yang salah lebih buruk daripada tidak memiliki data sama sekali dan strategi yang tidak direncanakan mungkin akan membuat Anda lebih buruk daripada baik.
Karena ada pendekatan yang berbeda untuk mengembangkan gudang data dan masing-masing bergantung pada ukuran dan kebutuhan organisasi, tidak mungkin membuat rencana yang cocok untuk semua.
Karena itu, mari kita coba menyusun contoh peta jalan yang akan membantu Anda mengembangkan gudang data yang kuat dan efisien untuk organisasi Anda:

Menyiapkan Gudang Data

Data Warehouse sangat membantu saat mengatur data dalam jumlah besar untuk diambil dan dianalisis secara efisien. Untuk alasan yang sama, kehati-hatian yang ekstrim harus dilakukan untuk memastikan bahwa data dapat diakses dengan cepat. Salah satu pendekatan untuk merancang sistem adalah dengan menggunakan pemodelan dimensi – metode yang memungkinkan data dalam jumlah besar menjadi efisien dan cepat ditanyakan dan diperiksa. Karena sebagian besar data yang ada di gudang data bersifat historis dan stabil – dalam arti tertentu, data tidak sering berubah, hampir tidak perlu menggunakan metode pencadangan berulang. Sebagai gantinya, setelah data apa pun ditambahkan, seluruh gudang dapat dicadangkan sekaligus – alih-alih mencadangkan secara rutin.

Alat pergudangan data dapat secara luas diklasifikasikan menjadi empat kategori:

• • Alat ekstraksi,

• • Alat manajemen meja,

• • Alat manajemen kueri, dan

• Alat integritas data.

Masing-masing alat ini sangat berguna pada berbagai tahap pengembangan Data Warehouse. Penelitian di pihak Anda akan membantu Anda memahami lebih lanjut tentang alat-alat ini, dan akan memungkinkan Anda untuk memilih yang sesuai dengan kebutuhan Anda.
Konsep Utama Data Warehousing: Gambaran Umum

Sekarang, mari kita lihat contoh peta jalan yang akan membantu Anda membangun gudang yang lebih kuat dan berwawasan luas untuk organisasi Anda:

Evaluasi tujuan Anda

Langkah pertama dalam menyiapkan gudang data organisasi Anda adalah mengevaluasi tujuan Anda. Kami telah menyebutkan ini sebelumnya, tetapi kami tidak bisa cukup menekankan ini. Sebagian besar organisasi kehilangan wawasan berharga hanya karena mereka tidak memiliki gambaran yang jelas tentang tujuan, persyaratan, dan sasaran perusahaan mereka. Misalnya, jika Anda adalah perusahaan yang mencari terobosan signifikan pertama Anda, Anda mungkin ingin melibatkan pelanggan Anda dalam membangun hubungan – jadi, Anda harus mengikuti pendekatan yang berbeda dari organisasi yang sudah mapan dan sekarang ingin menggunakan gudang data untuk meningkatkan operasi mereka. Membawa gudang data internal adalah langkah besar bagi organisasi mana pun dan harus dilakukan hanya setelah beberapa uji tuntas di pihak Anda.

Analisis sistem teknologi saat ini

Dengan mengajukan pertanyaan terarah kepada pelanggan dan pemangku kepentingan bisnis, Anda dapat mengumpulkan wawasan tentang bagaimana kinerja sistem teknis Anda saat ini, tantangan yang dihadapinya, dan kemungkinan peningkatannya. Lebih lanjut, mereka bahkan dapat mengetahui seberapa cocok tumpukan teknologi mereka saat ini – sehingga secara efisien memutuskan apakah akan disimpan atau diganti. Berbagai departemen organisasi Anda dapat berkontribusi untuk ini dengan memberikan laporan dan umpan balik.
Contoh Data Mining Paling Umum

Pemodelan informasi

Model informasi adalah representasi dari data organisasi Anda. Ini konseptual dan memungkinkan Anda untuk membentuk gagasan tentang proses bisnis apa yang perlu saling terkait dan bagaimana menghubungkannya. Gudang data pada akhirnya akan menjadi kumpulan struktur yang berkorelasi, jadi, penting untuk membuat konsep indikator yang perlu dihubungkan bersama dan membuat metode kinerja terbaik – inilah yang dikenal sebagai pemodelan informasi. Cara paling sederhana untuk merancang model informasi yang efisien adalah dengan mengumpulkan indikator kinerja utama ke dalam tabel fakta, dan menghubungkannya dengan berbagai dimensi seperti pelanggan, karyawan, produk, dan semacamnya.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Merancang gudang dan melacak data

Setelah Anda mengumpulkan wawasan tentang organisasi Anda dan menyiapkan model informasi yang efisien, kini saatnya untuk memindahkan data Anda ke dalam gudang dan melacak kinerjanya. Selama fase desain, penting untuk merencanakan bagaimana menghubungkan semua data dari database yang berbeda sehingga informasi dapat saling berhubungan saat kita memuatnya ke dalam tabel gudang data kita. Alat ETL bisa sangat memakan waktu dan uang dan mungkin memerlukan ahli untuk mengimplementasikannya dengan sukses. Jadi, penting untuk mengetahui alat yang tepat pada waktu yang tepat – dan memilih opsi yang paling hemat biaya yang tersedia untuk Anda. Gudang data menghabiskan banyak ruang penyimpanan, jadi Anda perlu merencanakan cara mengarsipkan data seiring berjalannya waktu. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan mempertahankan sistem penyimpanan data granularity tiga kali lipat (kita akan membicarakannya lebih lanjut sebentar lagi). Namun, masalah dengan perincian adalah bahwa butir data akan tertunda selama suatu periode. Jadi, Anda harus mendesain sistem Anda sedemikian rupa sehingga perincian yang berbeda konsisten dengan struktur data tertentu.

Laksanakan rencana

Sekarang setelah Anda mengembangkan rencana dan menautkan potongan-potongan data bersama-sama, inilah saatnya untuk menerapkan strategi Anda. Implementasi Data Warehouse adalah langkah besar, dan ada dasar yang layak untuk penjadwalan proyek. Proyek harus dipecah menjadi beberapa bagian dan harus diambil satu per satu. Disarankan untuk menentukan fase penyelesaian untuk setiap bagian tugas dan akhirnya menyusun semua bit setelah selesai. Dengan penerapan yang sistematis dan dipikirkan dengan matang, Gudang Data Anda akan bekerja jauh lebih efisien dan memberikan informasi yang sangat dibutuhkan selama fase analisis data.

Apa Itu Data Warehousing dan Data Mining

Pembaruan

Gudang data Anda diatur untuk bertahan dalam ujian waktu dan perincian. Itu harus tetap konsisten untuk jangka waktu yang lama dan pada banyak tingkat perincian. Pada fase desain penyiapan, Anda dapat memilih berbagai paket penyimpanan yang terkait dengan pembaruan yang tidak berulang. Misalnya, seorang manajer TI dapat mengatur sistem penyimpanan biji-bijian harian, mingguan, atau bulanan. Dalam gabah harian, data dapat disimpan dalam format asli di mana ia dikumpulkan dapat disimpan selama 2-3 tahun, setelah itu harus diringkas dan dipindahkan ke gabah mingguan. Sekarang, data tersebut dapat tetap berada di struktur butir mingguan selama 3-5 tahun ke depan, setelah itu akan dipindahkan ke struktur butir bulanan.
Mengikuti peta jalan yang disebutkan di atas akan memastikan bahwa Anda berada di jalur yang benar untuk balapan panjang yang akan datang. Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk menyampaikannya di komentar di bawah.