Apa itu Database?
Database adalah kumpulan data terkait yang mewakili beberapa elemen dunia nyata. Ini dirancang untuk dibangun dan diisi dengan data untuk tugas tertentu. Ini juga merupakan blok bangunan solusi data Anda.
Dalam tutorial ini, Anda akan belajar
- Apa itu Database?
- Apa itu Data Warehouse?
- Mengapa menggunakan Database?
- Mengapa Menggunakan Data Warehouse?
- Karakteristik Basis Data
- Karakteristik Data Warehouse
- Perbedaan antara Database dan Data Warehouse
- Aplikasi Database
- Aplikasi Data Warehousing
- Kekurangan Database
- Kekurangan Data Warehouse
Apa itu Data Warehouse?
Gudang data adalah sistem informasi yang menyimpan data historis dan komutatif dari satu atau beberapa sumber. Ini dirancang untuk menganalisis, melaporkan, mengintegrasikan data transaksi dari berbagai sumber.
Data Warehouse memudahkan proses analisis dan pelaporan suatu organisasi. Ini juga merupakan satu versi kebenaran bagi organisasi untuk pengambilan keputusan dan proses peramalan.
PERBEDAAN UTAMA
- Database adalah kumpulan data terkait yang mewakili beberapa elemen dunia nyata sedangkan Data warehouse adalah sistem informasi yang menyimpan data historis dan komutatif dari satu atau beberapa sumber.
- Database dirancang untuk merekam data sedangkan Data warehouse dirancang untuk menganalisis data.
- Database adalah pengumpulan data yang berorientasi pada aplikasi sedangkan Data Warehouse adalah pengumpulan data yang berorientasi pada subjek.
- Database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP) sedangkan Data warehouse menggunakan Online Analytical Processing (OLAP).
- Tabel dan gabungan database rumit karena dinormalisasi sedangkan tabel dan gabungan Data Warehouse mudah karena didenormalisasi.
- Teknik pemodelan ER digunakan untuk mendesain Database sedangkan teknik pemodelan data digunakan untuk mendesain Data Warehouse.
Mengapa menggunakan Database?
Berikut adalah alasan utama untuk menggunakan sistem Database:
- Ini menawarkan keamanan data dan aksesnya
- Database menawarkan berbagai teknik untuk menyimpan dan mengambil data.
- Database bertindak sebagai penangan yang efisien untuk menyeimbangkan kebutuhan beberapa aplikasi yang menggunakan data yang sama
- DBMS menawarkan batasan integritas untuk mendapatkan perlindungan tingkat tinggi untuk mencegah akses ke data yang dilarang.
- Database memungkinkan Anda mengakses data bersamaan sedemikian rupa sehingga hanya satu pengguna yang dapat mengakses data yang sama pada satu waktu.
Mengapa Menggunakan Data Warehouse?
Berikut, alasan penting untuk menggunakan Data Warehouse:
- Gudang data membantu pengguna bisnis untuk mengakses data penting dari beberapa sumber di satu tempat.
- Ini memberikan informasi yang konsisten tentang berbagai aktivitas lintas fungsi
- Membantu Anda mengintegrasikan banyak sumber data untuk mengurangi tekanan pada sistem produksi.
- Gudang data membantu Anda mengurangi TAT (total waktu penyelesaian) untuk analisis dan pelaporan.
- Data warehouse membantu pengguna untuk mengakses data penting dari berbagai sumber di satu tempat sehingga menghemat waktu pengguna untuk mengambil informasi data dari berbagai sumber. Anda juga dapat mengakses data dari cloud dengan mudah.
- Gudang data memungkinkan Anda menyimpan sejumlah besar data historis untuk menganalisis periode dan tren yang berbeda untuk membuat prediksi di masa depan.
- Meningkatkan nilai aplikasi bisnis operasional dan sistem manajemen hubungan pelanggan
- Memisahkan pemrosesan analitik dari database transaksional, meningkatkan kinerja kedua sistem
- Pemangku kepentingan dan pengguna mungkin melebih-lebihkan kualitas data dalam sistem sumber. Gudang data memberikan laporan yang lebih akurat.
Karakteristik Basis Data
- Menawarkan keamanan dan menghapus redundansi
- Izinkan beberapa tampilan data
- Sistem database mengikuti kepatuhan ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, dan Durability).
- Memungkinkan isolasi antara program dan data
- Berbagi data dan pemrosesan transaksi multipengguna
- Database Relasional mendukung lingkungan multi-pengguna
Karakteristik Data Warehouse
- Gudang data berorientasi pada subjek karena menawarkan informasi yang berkaitan dengan tema alih-alih operasi berkelanjutan perusahaan.
- Data juga perlu disimpan di Datawarehouse dengan cara yang sama dan dapat diterima dengan suara bulat.
- Cakrawala waktu untuk gudang data relatif luas dibandingkan dengan sistem operasional lainnya.
- Sebuah gudang data bersifat non-volatile yang berarti data sebelumnya tidak terhapus saat informasi baru dimasukkan di dalamnya.
Perbedaan antara Database dan Data Warehouse
| Parameter | Database | Gudang data |
|---|---|---|
| Tujuan | Dirancang untuk merekam | Dirancang untuk menganalisis |
| Metode pemrosesan | Database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP) | Gudang data menggunakan Pemrosesan Analitik Online (OLAP). |
| Pemakaian | Basis data membantu melakukan operasi fundamental untuk bisnis Anda | Gudang data memungkinkan Anda menganalisis bisnis Anda. |
| Tabel dan Gabungan | Tabel dan gabungan dari database itu rumit karena dinormalisasi. | Tabel dan gabungan sederhana di gudang data karena dinormalisasi. |
| Orientasi | Merupakan kumpulan data yang berorientasi pada aplikasi | Ini adalah kumpulan data yang berorientasi pada subjek |
| Batas penyimpanan | Umumnya terbatas pada satu aplikasi | Menyimpan data dari sejumlah aplikasi |
| Ketersediaan | Data tersedia secara real-time | Data diperbarui dari sistem sumber jika diperlukan |
| Pemakaian | Teknik pemodelan ER digunakan untuk mendesain. | Teknik pemodelan data digunakan untuk mendesain. |
| Teknik | Tangkap data | Menganalisis data |
| Tipe data | Data yang disimpan di Database adalah yang terbaru. | Data Saat Ini dan Historis disimpan di Data Warehouse. Mungkin tidak up to date. |
| Penyimpanan data | Metode Flat Relational Approach digunakan untuk penyimpanan data. | Data Ware House menggunakan pendekatan dimensional dan dinormalisasi untuk struktur data. Contoh: Skema bintang dan kepingan salju. |
| Jenis Kueri | Kueri transaksi sederhana digunakan. | Kueri kompleks digunakan untuk tujuan analisis. |
| Ringkasan Data | Data Terperinci disimpan dalam database. | Ini menyimpan data yang sangat diringkas. |
Aplikasi Database
| Sektor | Pemakaian |
| Perbankan | Gunakan di sektor perbankan untuk informasi pelanggan, aktivitas terkait akun, pembayaran, simpanan, pinjaman, kartu kredit, dll. |
| Maskapai penerbangan | Gunakan untuk reservasi dan informasi jadwal. |
| Universitas | Untuk menyimpan informasi siswa, pendaftaran kursus, perguruan tinggi, dan hasil. |
| Telekomunikasi | Ini membantu untuk menyimpan catatan panggilan, tagihan bulanan, pemeliharaan saldo, dll. |
| Keuangan | Membantu Anda menyimpan informasi terkait saham, penjualan, dan pembelian saham dan obligasi. |
| Penjualan & Produksi | Gunakan untuk menyimpan detail pelanggan, produk, dan penjualan. |
| Manufaktur | Ini digunakan untuk manajemen data rantai pasokan dan untuk melacak produksi barang, status persediaan. |
| Manajemen SDM | Detail tentang gaji karyawan, pemotongan, pembuatan gaji, dll. |
Aplikasi Data Warehousing
| Sektor | Pemakaian |
| Perusahaan penerbangan | Ini digunakan untuk operasi manajemen sistem maskapai seperti penugasan kru, analisis rute, skema diskon program frequent flyer untuk penumpang, dll. |
| Perbankan | Ini digunakan di sektor perbankan untuk mengelola sumber daya yang tersedia di meja secara efektif. |
| Sektor kesehatan | Gudang data digunakan untuk menyusun strategi dan memprediksi hasil, membuat laporan perawatan pasien, dll. Pembelajaran mesin tingkat lanjut, data besar memungkinkan sistem gudang data dapat memprediksi penyakit. |
| Sektor asuransi | Gudang data banyak digunakan untuk menganalisis pola data, tren pelanggan, dan melacak pergerakan pasar dengan cepat. |
| Pertahankan rantai | Ini membantu Anda melacak barang, mengidentifikasi pola pembelian pelanggan, promosi dan juga digunakan untuk menentukan kebijakan harga. |
| Telekomunikasi | Di sektor ini, data warehouse digunakan untuk promosi produk, keputusan penjualan dan pengambilan keputusan distribusi. |
Kekurangan Database
- Biaya Perangkat Keras dan Perangkat Lunak dari sistem Basis Data yang mengimplementasikan tinggi yang dapat meningkatkan anggaran organisasi Anda.
- Banyak sistem DBMS seringkali merupakan sistem yang kompleks, sehingga pelatihan bagi pengguna untuk menggunakan DBMS diperlukan.
- DBMS tidak dapat melakukan kalkulasi canggih
- Masalah terkait kompatibilitas dengan sistem yang sudah ada
- Pemilik data dapat kehilangan kendali atas datanya, meningkatkan keamanan, kepemilikan, dan masalah privasi.
Kekurangan Data Warehouse
- Menambahkan sumber data baru membutuhkan waktu, dan ini terkait dengan biaya tinggi.
- Terkadang masalah yang terkait dengan gudang data mungkin tidak terdeteksi selama bertahun-tahun.
- Gudang data adalah sistem perawatan yang tinggi. Mengekstrak, memuat, dan membersihkan data bisa memakan waktu.
- Gudang data mungkin terlihat sederhana, tetapi sebenarnya, ini terlalu rumit untuk kebanyakan pengguna. Anda perlu memberikan pelatihan kepada pengguna akhir, yang akhirnya tidak menggunakan data mining dan gudang.
- Terlepas dari upaya terbaik dalam manajemen proyek, cakupan pergudangan data akan selalu meningkat.
Apa yang Paling Cocok untuk Anda?
Singkatnya, kami dapat mengatakan bahwa database membantu melakukan operasi fundamental bisnis sementara gudang data membantu Anda menganalisis bisnis Anda. Anda memilih salah satunya berdasarkan tujuan bisnis Anda.