Gudang Data vs Data Mart: Perbedaan dan Perbandingan

Gudang data adalah gudang terpusat yang menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber, mengintegrasikan data dari berbagai departemen dalam organisasi untuk pelaporan analitis dan analisis data. Di sisi lain, data mart adalah bagian dari gudang data, yang berfokus pada departemen atau fungsi bisnis tertentu, menyediakan akses data yang disesuaikan untuk kelompok pengguna tertentu, memungkinkan analisis yang lebih cepat dan lebih tepat sasaran untuk kebutuhan bisnis tertentu.

Pengambilan Kunci

1. Gudang data menyimpan volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber; data mart berisi himpunan bagian dari informasi gudang data untuk fungsi bisnis tertentu.
2. Gudang data memberikan pandangan komprehensif tentang data organisasi; data mart menawarkan wawasan terfokus untuk masing-masing departemen atau tim.
3. Gudang data membutuhkan sumber daya dan waktu yang signifikan untuk diterapkan dan dipelihara; data mart lebih kecil, tidak terlalu rumit, dan lebih cepat diterapkan.

Gudang Data vs Data Mart

Gudang Data adalah penyimpanan besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data, memberikan pandangan historis. Data Mart adalah bagian dari gudang data yang berorientasi pada lini bisnis atau tim tertentu, dengan fokus pada bidang subjek tertentu.

Namun, perbedaan di atas bukanlah satu-satunya. Perbandingan antara kedua istilah pada parameter tertentu dapat menjelaskan aspek halus:

---

 

Tabel perbandingan

Fitur	Gudang data	DataMart
Cakupan	Seluruh perusahaan	Khusus departemen atau berorientasi pada subjek
Tujuan	Mendukung intelijen bisnis secara keseluruhan dan pengambilan keputusan strategis	Analisis aspek spesifik bisnis yang relevan dengan departemen atau fungsi
Sumber data	Mengintegrasikan data dari berbagai sistem operasional	Terutama mengekstrak data dari gudang data atau sumber data lainnya
Penyimpanan Data	Besar dan kompleks, mungkin mencakup data historis	Lebih kecil dan sederhana, berfokus pada data terkini atau relevan
Model data	Biasanya menggunakan skema bintang atau skema kepingan salju untuk kueri yang efisien	Seringkali menggunakan skema bintang untuk analisis yang lebih sederhana
Integrasi data	Proses kompleks untuk memastikan konsistensi dan kualitas di semua sumber data	Relatif lebih sederhana karena data sudah diproses sebelumnya di gudang data (jika bersumber dari sana)
Data Update	Pembaruan batch, bisa lebih jarang	Pembaruan yang lebih sering untuk mencerminkan sifat data departemen yang cepat berubah
Security	Sangat aman untuk melindungi informasi sensitif perusahaan	Langkah-langkah keamanan penting namun mungkin kurang ketat dibandingkan dengan gudang data
Kompleksitas	Lebih kompleks untuk dirancang, diimplementasikan, dan dipelihara	Lebih sederhana dan lebih cepat untuk menyiapkan dan mengelola
Biaya	Biaya lebih tinggi karena kebutuhan penyimpanan dan kekuatan pemrosesan yang lebih besar	Biaya lebih rendah karena ukurannya yang lebih kecil dan infrastruktur yang lebih sederhana
pengguna	Analis bisnis, eksekutif di seluruh organisasi	Kepala departemen, tim khusus yang berfokus pada analisis departemen

---

 

Apa itu Gudang Data?

Pengantar

Gudang data adalah gudang pusat data terintegrasi dari satu atau lebih sumber berbeda. Ini berfungsi sebagai fasilitas penyimpanan data terstruktur dan tidak terstruktur, yang dikumpulkan dari berbagai sistem operasional dalam suatu organisasi, seperti database transaksional, sistem pemasaran, dan sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM). Tujuan utama dari gudang data adalah untuk mendukung proses pengambilan keputusan dengan memberikan pandangan terpadu tentang data organisasi dan memungkinkan analisis dan pelaporan data.

Komponen Gudang Data

1. Sumber data Gudang data mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk sistem internal, sumber eksternal, dan penyedia data pihak ketiga. Sumber-sumber ini mungkin mencakup database transaksional, sistem operasional, sistem lama, spreadsheet, dan bahkan aplikasi berbasis cloud. Proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) biasanya digunakan untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari beragam sumber ini ke dalam gudang data.

2. Integrasi Data Integrasi data adalah aspek penting dari pergudangan data, yang melibatkan konsolidasi data dari berbagai sumber ke dalam format terpadu dalam gudang data. Proses ini sering kali memerlukan pembersihan, transformasi, dan restrukturisasi data untuk memastikan konsistensi, akurasi, dan kompatibilitas di berbagai kumpulan data. Dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, organisasi dapat mencapai pandangan yang komprehensif dan koheren mengenai operasi bisnis mereka.

3. Penyimpanan Data Gudang data menggunakan struktur penyimpanan khusus yang dioptimalkan untuk pemrosesan analitis. Struktur ini, seperti skema bintang atau skema kepingan salju, mengatur data ke dalam model dimensi yang terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi. Tabel fakta berisi metrik data inti atau indikator kinerja, sedangkan tabel dimensi menyediakan atribut deskriptif untuk menganalisis dan menafsirkan data. Pemodelan dimensi ini memungkinkan pembuatan kueri dan analisis data dalam jumlah besar secara efisien.

4. Akses dan Kueri Data Gudang data menyediakan alat dan antarmuka kepada pengguna untuk mengakses dan menanyakan data secara efektif. Alat intelijen bisnis (BI), alat pemrosesan analitis online (OLAP), dan alat kueri ad-hoc memungkinkan pengguna menjelajahi dan menganalisis data secara interaktif, menghasilkan laporan, dan memvisualisasikan wawasan. Selain itu, gudang data mendukung berbagai teknik kueri, termasuk kueri SQL, kueri multidimensi, dan algoritme penambangan data, untuk mengekstraksi wawasan berharga dan mendukung proses pengambilan keputusan.

Manfaat Pergudangan Data

1. Peningkatan Pengambilan Keputusan Gudang data memfasilitasi pengambilan keputusan dengan menyediakan akses tepat waktu ke data yang akurat, terintegrasi, dan komprehensif. Dengan memusatkan data dari sumber yang berbeda, organisasi dapat memperoleh wawasan tentang kinerja bisnis, perilaku pelanggan, tren pasar, dan efisiensi operasional, sehingga memungkinkan perencanaan strategis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

2. Peningkatan Kecerdasan Bisnis Gudang data berfungsi sebagai landasan bagi inisiatif intelijen bisnis (BI), yang memungkinkan organisasi memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mereka. Dengan kemampuan analitik tingkat lanjut, organisasi dapat melakukan analisis data yang kompleks, mengidentifikasi pola dan tren, memperkirakan hasil di masa depan, dan mengoptimalkan proses bisnis. Dengan memanfaatkan alat dan teknik BI, pemangku kepentingan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai operasi bisnis mereka dan mendorong keunggulan kompetitif.

3. Peningkatan Efisiensi Operasional Dengan menyederhanakan proses integrasi, penyimpanan, dan akses data, gudang data meningkatkan efisiensi operasional dalam organisasi. Sentralisasi manajemen data mengurangi redundansi, inkonsistensi, dan silo data, sehingga memungkinkan karyawan mengakses informasi relevan dengan cepat dan efisien. Aksesibilitas data yang ditingkatkan ini mendorong kolaborasi, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan di seluruh organisasi.

 

Apa itu Data Mart?

Pengantar

Data mart adalah bagian dari gudang data yang berfokus pada pemenuhan kebutuhan spesifik kelompok pengguna, departemen, atau fungsi bisnis tertentu dalam suatu organisasi. Ini berisi subset data dari gudang data yang lebih besar dan dirancang untuk mendukung kebutuhan analitis dan pelaporan unit bisnis atau area fungsional tertentu. Data mart sering kali dibuat untuk memenuhi kebutuhan unik masing-masing departemen, seperti pemasaran, penjualan, keuangan, atau sumber daya manusia.

Komponen Data Mart

1. Seleksi dan Ekstraksi Data Data mart dibuat dengan memilih dan mengekstraksi data yang relevan dari gudang data perusahaan atau sumber data lainnya. Proses ini melibatkan identifikasi elemen dan metrik data spesifik yang paling relevan bagi pengguna dalam unit atau departemen bisnis yang ditargetkan. Setelah data dipilih, data tersebut diekstraksi dan diubah untuk memenuhi kebutuhan spesifik data mart.

2. Pemodelan dan Desain Data Data mart biasanya menggunakan teknik pemodelan dimensi yang serupa dengan yang digunakan di gudang data. Model dimensi dirancang untuk mengoptimalkan kinerja kueri dan mendukung kebutuhan analitis pengguna dalam unit bisnis yang ditargetkan. Hal ini melibatkan penataan data ke dalam tabel fakta dan tabel dimensi, yang menyediakan kerangka logis untuk mengatur dan menganalisis data.

3. Penyimpanan dan Pengelolaan Data Data mart dapat diimplementasikan menggunakan berbagai teknologi penyimpanan, termasuk database relasional, database multidimensi (OLAP), atau bahkan database dalam memori. Pilihan teknologi penyimpanan bergantung pada faktor-faktor seperti volume data, kompleksitas kueri, dan persyaratan kinerja pengguna. Terlepas dari teknologi yang digunakan, data mart dioptimalkan untuk akses cepat dan analisis data oleh pengguna dalam unit bisnis yang ditargetkan.

4. Akses dan Pelaporan Data Data mart memberi pengguna alat dan antarmuka untuk mengakses dan menganalisis data yang tersimpan di dalamnya. Alat-alat ini mungkin mencakup alat kueri dan pelaporan, alat analisis ad-hoc, dan alat visualisasi data. Dengan menyediakan akses layanan mandiri ke data, data mart memberdayakan pengguna untuk melakukan analisis mereka sendiri dan menghasilkan laporan tanpa memerlukan intervensi TI. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat dan mendorong budaya pengambilan keputusan berdasarkan data dalam organisasi.

Manfaat Data Mart

1. Disesuaikan dengan Kebutuhan Bisnis Tertentu Data mart dirancang untuk memenuhi persyaratan analitis dan pelaporan unik dari unit bisnis atau departemen tertentu dalam suatu organisasi. Dengan berfokus pada kebutuhan kelompok pengguna tertentu, data mart dapat memberikan wawasan yang ditargetkan dan intelijen yang dapat ditindaklanjuti yang secara langsung relevan dengan peran dan tanggung jawab pengguna.

2. Peningkatan Kinerja dan Skalabilitas Karena berisi subset data dari gudang data yang lebih besar, data mart biasanya lebih kecil dan lebih fokus, yang dapat menghasilkan peningkatan kinerja kueri dan waktu respons yang lebih cepat. Selain itu, dengan mendistribusikan beban kerja di beberapa data mart, organisasi dapat mencapai skalabilitas yang lebih besar dan mengakomodasi beragam kebutuhan unit bisnis atau departemen yang berbeda.

3. Peningkatan Tata Kelola dan Keamanan Data Data mart memungkinkan organisasi menerapkan kontrol yang lebih ketat terhadap akses dan penggunaan data, yang dapat membantu memastikan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan dan kebijakan internal. Dengan membatasi akses terhadap data sensitif dan menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat, organisasi dapat memitigasi risiko pelanggaran data dan akses tidak sah, sambil tetap memungkinkan pengguna mengakses informasi yang mereka perlukan untuk mengambil keputusan.

---

Perbedaan Utama Antara Data Warehouse dan Data Mart

1. Cakupan:
   • Gudang Data: Tempat penyimpanan pusat untuk data terintegrasi dari berbagai sumber di seluruh organisasi.
   • Data Mart: Bagian dari gudang data, yang berfokus pada pemenuhan kebutuhan spesifik departemen atau kelompok pengguna tertentu.
2. Tujuan:
   • Gudang Data: Mendukung proses pengambilan keputusan di seluruh perusahaan, memberikan pandangan terpadu tentang data organisasi untuk analisis dan pelaporan strategis.
   • Data Mart: Melayani kebutuhan analitis dan pelaporan unit bisnis tertentu atau area fungsional dalam organisasi.
3. Pemilihan dan Penyimpanan Data:
   • Gudang Data: Menyimpan data terintegrasi dalam jumlah besar dari berbagai sumber, menggunakan proses ETL yang kompleks dan struktur penyimpanan yang dioptimalkan.
   • Data Mart: Berisi subset data dari gudang data, disesuaikan dengan kebutuhan departemen atau kelompok pengguna tertentu, dengan pemilihan dan penyimpanan data yang disederhanakan dan berfokus pada kebutuhan bisnis tertentu.
4. Akses dan Kueri:
   • Gudang Data: Menyediakan akses luas ke data komprehensif untuk berbagai pemangku kepentingan, mendukung kueri dan analisis kompleks di seluruh organisasi.
   • Data Mart: Menawarkan akses yang ditargetkan ke data yang relevan untuk pengguna tertentu dalam suatu departemen atau unit bisnis, memfasilitasi kueri dan analisis yang lebih cepat dan terfokus sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.

Referensi

1. https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
3. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/

Terakhir Diperbarui : 07 Maret 2024