Perencanaan Strategis dan Pengambilan Keputusan Akurat dan Cepat dengan Data Warehouse

TRIBUNPONTIANAK.CO.ID, PONTIANAK - Hampir setiap perusahaan saat ini menggunakan database untuk menyimpan data mereka. 

Mereka menyadari bahwa data yang disimpan dalam database memiliki nilai yang sangat berharga, karena dapat memberikan informasi terkini dan akurat tentang kinerja bisnis. 

Data yang tersimpan dalam database tersebut perlu diproses untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi tujuan analisis. 

Dalam memproses data, diperlukan sistem pelaporan yang tidak hanya cepat, tetapi juga akurat.

Pelaporan dapat dilakukan dengan membuat Query SQL yang panjang, rinci, dan kompleks, tetapi pendekatan ini memakan terlalu banyak waktu dibandingkan dengan membangun data warehouse. 

Data warehouse jauh lebih efisien dibandingkan query biasa karena memproses data menjadi informasi, dan dari informasi menjadi laporan, tanpa memakan banyak waktu untuk membaca data yang tidak relevan. 

Semua data yang diproses dalam data warehouse akan memberikan informasi yang relevan kepada manajemen dan eksekutif perusahaan untuk membantu mereka membuat keputusan bisnis.

Data warehouse adalah database relasional yang dirancang khusus untuk proses query yang bertujuan membantu analisis dan pelaporan. 

Data warehouse dibangun dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk mendukung pelaporan analitik dan pengambilan keputusan. 

Saat ini, data telah menjadi elemen utama dalam pengambilan keputusan, sehingga minat untuk membuat laporan analitik menggunakan data warehouse meningkat secara signifikan.

Tujuan utama dari data warehouse adalah membantu perusahaan dalam melakukan perencanaan strategis dan pengambilan keputusan berdasarkan data jangka panjang agar dapat membuat keputusan dengan cepat dan akurat. 

Pembangunan data warehouse memerlukan proses pembersihan data, integrasi data, dan konsolidasi data.

Metode Kimball

1. Memilih Proses (Choosing the Process)

Langkah pertama adalah menentukan proses bisnis utama yang ingin dianalisis. Proses ini biasanya merupakan aktivitas inti yang mendukung tujuan strategis perusahaan. Contoh:

• Untuk perusahaan ritel, proses utama bisa berupa penjualan produk.
• Untuk perusahaan logistik, prosesnya mungkin pengiriman barang.
• Proses yang dipilih akan menjadi fondasi desain data warehouse.

2. Menentukan Granularitas (Choosing the Grain)

Granularitas merujuk pada tingkat detail data yang akan disimpan. Keputusan ini menentukan seberapa rinci data di tabel fakta. Contoh granularitas:

• Per transaksi individu: Cocok untuk analisis detail.
• Per hari: Cocok untuk laporan periodik.
• Granularitas yang terlalu tinggi dapat membebani sistem, sedangkan granularitas yang terlalu rendah dapat mengurangi fleksibilitas analitik.

3. Mengidentifikasi dan Menyelaraskan Dimensi (Identifying and Conforming the Dimension)

Dimensi adalah elemen yang menjelaskan proses bisnis, seperti waktu, lokasi, atau produk. Langkah ini melibatkan:

• Mengidentifikasi dimensi yang relevan.
• Menyelaraskan dimensi di seluruh proses untuk memastikan konsistensi (conforming dimensions).

Contoh: Dimensi Waktu harus digunakan secara seragam untuk semua laporan penjualan dan inventaris.

4. Memilih Fakta (Choosing the Fact)

Tabel fakta berisi metrik atau data kuantitatif yang akan dianalisis. Langkah ini mencakup:

• Menentukan fakta apa yang penting, seperti jumlah unit terjual, total pendapatan, atau biaya pengiriman.
• Menghubungkan fakta ke dimensi terkait, seperti waktu, produk, dan lokasi.

5. Menyimpan Perhitungan di Tabel Fakta (Storing Pre-Calculation in the Fact Table)

Beberapa perhitungan kompleks bisa disimpan langsung di tabel fakta untuk mempercepat analisis. Contoh:

• Menyimpan data total pendapatan sebagai hasil dari harga per unit × jumlah unit.
• Menyimpan margin keuntungan langsung di tabel fakta.

Langkah ini berguna untuk mengurangi beban pemrosesan saat membuat laporan.

6. Melengkapi Tabel Dimensi (Rounding Out the Dimension Table)

Tabel dimensi perlu diperkaya dengan atribut yang mendukung analisis yang lebih mendalam. Contoh:

• Dimensi Produk dilengkapi dengan atribut seperti kategori produk, merek, dan warna.
• Dimensi Pelanggan dilengkapi dengan data usia, wilayah, dan preferensi belanja.

Atribut tambahan ini mempermudah segmentasi dan analisis data.

7. Memilih Durasi Penyimpanan Data (Choosing the Duration of Database)

Durasi penyimpanan menentukan periode data yang akan disimpan dalam data warehouse. Keputusan ini tergantung pada kebutuhan bisnis. Contoh:

• Perusahaan mungkin ingin menyimpan data 5 tahun untuk tren jangka panjang.
• Untuk analisis operasional, data 1 tahun saja mungkin sudah cukup.

8. Melacak Perubahan Dimensi Secara Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimensions)

Beberapa atribut dimensi berubah seiring waktu, seperti alamat pelanggan atau harga produk. Metode ini mencakup:

• Tipe 1: Mengganti nilai lama dengan nilai baru (tidak menyimpan riwayat).
• Tipe 2: Menyimpan riwayat perubahan dengan membuat baris baru untuk setiap perubahan.
• Tipe 3: Menambahkan kolom baru untuk menyimpan nilai sebelumnya.

Penerapan strategi ini penting agar data tetap relevan dengan perubahan bisnis. 

Penulis: Calvin Chang, S.Kom., M.T.I., Dosen Universitas Widya Dharma Pontianak