Dalam Menganalisis suatu Big Data tentu Anda perlu mengetahui Bagaimana Gambaran Umum Dari Proses OLAP hingga menghasilkan suatu Informasi
Pengertian OLAP
Bila Mendengar Analisis Data mungkin Kita tidak asing dengan teknologi OLAP didalamnya. Online Analytical Processing atau OLAP merupakan teknologi Analisis Multidimensional atau Online Analytical Processing yang mengatur database bisnis skala besar dan mendukung analitik yang kompleks. OLAP digunakan untuk melakukan analitik query yang kompleks tanpa memberi pengurangan kinerja sistem transaksional. Sistem OLAP dirancang untuk membantu mengekstrak informasi business intelligence dari data pada performa tinggi. Selengkapnya, simak proese kerja OLAP di post berikut ini!
Apa itu Business Intelligence
Sebelum masuk ke pembahasan inti ada baik nya kita mengenal mengenai bidang business intelligence terlebih dahulu. Tau kah anda apa itu Business Intelligence?
Business Intelligence adalah aplikasi dan teknologi yang digunakan untuk mengkonsolidasikan, menganalisis, dan menyediakan akses ke sejumlah besar data untuk membantu pengguna membuat bisnis dan keputusan strategis yang lebih baik. Business Intelligence berhubungan dengan Big Data dalam proses nya. Ada banyak sekali kegunaan yang dapat dilakukan oleh Business Intelligenece.
Perbedaan Business Intelligence dan OLAP
BI (Business Intelligence) dan OLAP (Online Analytical Processing) adalah dua konsep yang saling berkaitan dan digunakan bersama dalam pengolahan serta analisis data bisnis.
OLAP adalah teknologi pengolahan data yang fokus untuk analisis data bisnis yang lebih kompleks. Dalam OLAP, data disimpan dalam bentuk multidimensional cube yang memungkinkan pengguna untuk melihat data dalam berbagai dimensi, seperti waktu, produk, wilayah, dan lain-lain. Pengguna dapat memanipulasi dan menganalisis data dengan berbagai cara, termasuk membuat laporan, melakukan drill down atau roll up data, dan membuat pivot table.
Sementara itu, Business Intelligence adalah konsep yang lebih luas yang mencakup seluruh proses pengumpulan, integrasi, analisis, dan presentasi informasi bisnis yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. OLAP merupakan salah satu teknologi di Business Intelligence Bersama teknologi-teknologi lain mencakup data warehousing, data mining, visualisasi data, dan analisis prediktif.
Dalam Business Intelligenece, OLAP digunakan sebagai salah satu teknologi utama untuk menganalisis data bisnis. OLAP memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data secara cepat dan mudah, sehingga pengguna dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih cepat dengan pengolahan data multidimensional.
Gambaran Umum Dari Proses OLAP
Proses OLAP (Online Analytical Processing) adalah proses pengolahan data yang digunakan untuk melakukan analisis data bisnis dalam waktu nyata. Berikut adalah beberapa tahapan proses OLAP yaitu:
1. Data Warehouse
Data Warehouse adalah database yang berisi data bisnis yang dikumpulkan dari berbagai sumber dengan jumlah yang sangat besar. Data warehouse dirancang untuk mendukung proses analisis data bisnis dengan menyimpan data secara terstruktur dan terorganisir.
Selain Data Warehouse mungkin Anda juga sering mendengan mengenai Data Lake dan Data Mart bukan? Perbedaan antara data warehouse, data mart, dan data lake terletak pada sumber data, struktur penyimpanan, dan tujuan penggunaannya.
Data Warehouse
Data warehouse biasanya dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda. Data warehouse dapat diintegrasikan, diperbarui, dan disimpan dalam bentuk terstruktur agar dapat digunakan untuk analisis bisnis. Data warehouse biasanya digunakan oleh perusahaan besar yang memiliki banyak sumber data dan membutuhkan analisis data yang kompleks dan mendalam. Contoh data warehouse antara lain adalah:
- Data warehouse Walmart: Menyimpan data penjualan dari seluruh toko mereka di seluruh dunia.
- Data warehouse Amazon: Menyimpan data transaksi dan aktivitas pelanggan dari seluruh platform mereka.
Data Mart
Data mart adalah bagian dari data warehouse yang dibuat untuk memenuhi kebutuhan analisis bisnis dari departemen atau divisi tertentu dalam perusahaan. Data mart dapat biasanya lebih spesifik dan terfokus pada kebutuhan divisi atau departemen tertentu dalam suatu perusahaan, seperti analisis penjualan, analisis keuangan, atau analisis produksi.
Contoh data mart antara lain adalah:
- Data mart Departemen Pemasaran: Menyimpan data penjualan dan perilaku pelanggan untuk analisis pemasaran dan kampanye promosi.
- Data mart Departemen Keuangan: Menyimpan data transaksi keuangan dan kebijakan pengeluaran untuk analisis keuangan dan akuntansi.
Data Lake
Data lake adalah sistem penyimpanan data yang berisi data mentah atau data yang belum diolah dari berbagai sumber, seperti sistem penyimpanan file, basis data, dan lain-lain. Data dalam data lake tidak diintegrasikan atau disimpan dalam bentuk terstruktur seperti data warehouse atau data mart, melainkan disimpan dalam bentuk mentah.
Contoh data lake antara lain adalah:
- Data lake Facebook: Menyimpan semua data yang dihasilkan oleh pengguna di platform Facebook, termasuk posting, pesan, foto, dan aktivitas lainnya.
- Data lake Google: Menyimpan semua data yang dihasilkan oleh pengguna di platform Google, termasuk pencarian, email, dan aktivitas lainnya.
2. Sumber Data
Data dalam data warehouse berasal dari berbagai sumber data bisnis, seperti sistem penjualan, sistem pengadaan, sistem persediaan, dan lain sebagainya. Data dari sumber ini kemudian diintegrasikan ke dalam data warehouse sehingga dapat digunakan untuk analisis data.
3. Lapisan Semantik
Lapisan semantik adalah lapisan yang memungkinkan pengguna untuk mengakses data warehouse dan melakukan analisis data dengan menggunakan bahasa yang lebih mudah dipahami. Lapisan semantik berfungsi sebagai filter data, sehingga pengguna hanya dapat melihat dan mengakses data yang relevan untuk kebutuhan analisis bisnis.
4. Analisis
Setelah data diproses dan tersedia dalam lapisan semantik, pengguna dapat melakukan analisis data bisnis dengan menggunakan teknik seperti drill-down, roll-up, pivot table, dan lain-lain.
5. Laporan
Setelah melakukan analisis data, pengguna dapat membuat laporan yang menampilkan hasil analisis secara jelas dan mudah dipahami. Laporan ini dapat dibuat dalam berbagai bentuk, seperti tabel, grafik, dan dashboard. Dalam memproses suatu laporan data anda dapat menggunakan beberapa tools seperti Microsoft Excel, Tableau, Power BI, Google Data Studio, SAP Data Analytics dan lainnya
Kesimpulan
Dalam keseluruhan proses OLAP, data diambil dari sumber yang berbeda dan diintegrasikan dalam data warehouse. Data ini kemudian disajikan kepada pengguna dalam lapisan semantik yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data. Setelah melakukan analisis, pengguna dapat membuat laporan untuk mempresentasikan hasil analisis secara mudah dipahami. Sekian Semoga Bermanfaat
Penulis : Meilina Eka A
