Apa Itu Data Warehouse?

Data warehouse adalah penyimpanan data terstruktur yang menggabungkan data dari berbagai sumber untuk analisis dan pelaporan. Penggunaan Data Warehouse sebaiknya dimulai dari masalah yang jelas. Bagi analis, tim produk, pemasaran, dan manajemen, istilah ini berguna untuk membedakan tujuan, proses, indikator, dan risiko dalam pengumpulan, transformasi, analisis, visualisasi, dan tata kelola data.

Penerapannya perlu diuji terhadap event, metric dan dimension. Hasilnya kemudian dapat dinilai melalui data completeness, accuracy dan freshness. Jika definisi, data, dan ruang lingkup tidak konsisten, tim mudah mengambil kesimpulan yang terlihat benar tetapi tidak relevan dengan tujuan.

1. Untuk Data Warehouse, tentukan konteks penggunaan Data Warehouse dan keputusan apa yang perlu dibantu oleh istilah ini.
2. Identifikasi komponen yang terlibat, misalnya event, metric, dan dashboard.
3. Terapkan pada ruang lingkup yang jelas dan dokumentasikan asumsi agar tim memakai definisi yang sama.
4. Evaluasi dampaknya menggunakan indikator seperti data completeness dan accuracy.

• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.
• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.
• Membuat hasil Data Warehouse dapat ditinjau bersama indikator seperti data completeness, accuracy, dan freshness.
• Memberi dasar yang lebih jelas untuk menentukan prioritas berdasarkan dampak, bukan asumsi.

Tim biasanya membutuhkan Data Warehouse ketika pipeline data terlambat sehingga laporan harian tidak lagi mencerminkan kondisi terbaru. Gunakan SQL query untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui data completeness dan accuracy.

Contohnya, tim membutuhkan satu definisi metrik agar laporan antar departemen dapat dibandingkan. Tim mendokumentasikan kondisi awal dalam metric dictionary, menerapkan Data Warehouse pada ruang lingkup terbatas, lalu membandingkan query performance dengan freshness. Hasil dan alasan perubahan dicatat pada data model sebelum pendekatan diperluas.

• Menerapkan Data Warehouse tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menggunakan data yang periodenya, definisinya, atau sumbernya berbeda lalu membandingkannya seolah setara.
• Mengejar satu metrik sambil mengabaikan kualitas, biaya, pengalaman pengguna, atau risiko.
• Tidak menyimpan log, baseline, atau catatan perubahan sehingga masalah yang sama sulit ditelusuri.