Top 4 Karakteristik Data Warehouse Yang Harus Diwaspadai Setiap Insinyur Data

Ketika organisasi berkembang menjadi institusi dan perusahaan yang lebih signifikan, mereka terus mengisolasi diri baik secara topografis maupun sosial dari sektor bisnis dan klien yang mereka tangani. Mari kita ambil Disney, misalnya. Ini adalah perusahaan Amerika tetapi juga memiliki kehadiran yang signifikan dan operasi yang tepat di Asia, Eropa dan Australasia. Ada lebih dari ribuan contoh seperti itu dari berbagai bidang.

Organisasi-organisasi ini menghasilkan sejumlah besar informasi yang sebelumnya disimpan sebagai produk sampingan. Tetapi dengan munculnya semakin banyak alat yang tersedia, mereka mulai berfokus pada perubahan dan pengelolaan data dalam bentuk yang lebih sederhana untuk tujuan operasional dan ilmiah. Untuk menangani dan menyimpan data sebanyak ini, kita membutuhkan data warehouse.

Kita dapat mendefinisikan gudang data sebagai gudang untuk informasi yang dapat diambil dari berbagai sumber. Aplikasi ujung depan digunakan sebagai lampiran untuk memahami data yang sangat besar ini. Dari pengecer hingga bank, setiap organisasi memahami pentingnya mengumpulkan dan memanfaatkan data.

Berikut ini adalah daftar karakteristik gudang data penting yang harus diperhatikan:

1. Berorientasi subjek
2. Variasi Waktu
3. Tidak mudah menguap
4. Terintegrasi

1. Berorientasi Subjek

Sebuah gudang data dirancang sedemikian rupa sehingga tidak perlu menekankan kejadian sehari-hari. Tugas utama yang diberikan gudang data sebagian besar adalah seputar pemodelan data dan kemudian menganalisisnya untuk proses pengambilan keputusan yang berbeda yang mungkin memengaruhi pekerjaan sehari-hari perusahaan serta membentuk rencana jangka panjang.

Hal ini juga bertanggung jawab untuk menyajikan data dengan cara yang sederhana namun efisien sehingga untuk tema tertentu, menjadi mudah bagi karyawan untuk membuat keputusan.

Sebuah gudang data dikenal untuk menyajikan data mengenai konteks umum daripada proyek yang sedang berlangsung organisasi. Oleh karena itu, dikatakan berorientasi subjek karena berkaitan dengan subjek berbasis tema dan bukan kejadian saat ini. Dalam hal ini, beberapa contoh tema dapat berupa penjualan, pemasaran, distribusi, dan banyak lagi.

Pelajari: Apa Itu Data Warehousing dan Data Mining

2. Varian Waktu

Ketika kami membandingkan gudang data dengan sistem manajemen data lainnya, ia menonjol dengan fleksibilitas cakrawala waktu yang ditawarkannya. Setiap kali ada data yang dikumpulkan di gudang data, itu juga menyimpan waktu terkait yang membantu kami dalam menganalisis tren data historis serta memungkinkan untuk merujuk ke peristiwa atau titik data masa lalu secara efisien.

Dalam sebagian besar kasus, gudang data menyimpan informasi cakrawala waktu dalam struktur kunci rekaman. Kita dapat menemukan penyebutan eksplisit atau implisit dari beberapa informasi tentang cakrawala waktu di hampir setiap kunci rekaman. Titik data yang terkait dengan waktu dapat berkisar dari waktu, minggu, tahun dan banyak lagi. Karakteristik penting dari titik data waktu ini adalah tidak dapat diubah atau dihapus setelah dibuat dan dikaitkan dengan kunci.

Baca: Gaji Data Scientist di India

3. Non-Volatile

Setiap kali ada titik data baru yang disimpan di gudang data, data sebelumnya tidak dihapus atau terpengaruh dengan cara apa pun. Properti gudang data ini membuatnya tidak mudah berubah.

Setiap titik data di-refresh pada interval waktu tertentu dan disajikan dalam bentuk hanya lihat. Perilaku non-Volatile dari gudang data memungkinkannya mengakses data historis dengan mudah dan memungkinkannya menjadi varian waktu. Ini menghilangkan penggunaan manajemen transaksi simultan atau rekonsiliasi apa pun pada proses yang gagal.

Karena sifatnya yang tidak mudah menguap ini, tidak ada tindakan pengeditan seperti menghapus, memperbarui, dll., yang biasanya disertakan dalam arsitektur lain. Dengan kata sederhana, dalam sistem gudang data, hanya ada dua jenis tindakan –

1. Akses data
2. Pemuatan data

4. Terintegrasi

Di dalam gudang data, ada banyak sumber data yang mengarah ke kumpulan dan jenis basis data yang berbeda. Tetapi gudang data memastikan bahwa untuk mengukur data, ia mempertahankan unit pengukuran yang konstan. Selain itu, gudang data juga menyimpan terminologi umum dan penyandian semua data yang disimpan.

Harus Dibaca: Arsitektur Data Warehouse

Kesimpulan

Kami percaya bahwa informasi dalam artikel ini membantu Anda memahami karakteristik gudang data . Untuk informasi lebih lanjut, hubungi spesialis di upGrad.

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