BUSINESS INTELLIGENCE & DATA WAREHOUSING (Masa Depan Data Warehousing : Tren dan Prediksi)

Data warehousing, yang dulunya merupakan istilah khusus, telah bertransformasi menjadi aspek penting dalam bisnis modern. Dalam landscape digital yang serba cepat saat ini, di mana data tampaknya berlipat ganda setiap saat, organisasi mengandalkan manajemen data yang efisien tidak seperti sebelumnya. Namun, bagaimana masa depan pergudangan data di masa depan? Bagaimana cara beradaptasi dengan kemajuan teknologi yang terus berkembang dan rasa lapar yang tak terpuaskan akan wawasan berbasis data?

Kencangkan sabuk pengaman Anda saat kita memulai perjalanan menuju hal yang tidak diketahui, menjelajahi tren dan prediksi menarik yang dapat membentuk masa depan pergudangan data seperti yang kita ketahui. Bersiaplah untuk perjalanan yang mendebarkan melalui dunia data, teknologi, dan inovasi!

Sekilas Tentang Data Warehousing

Data warehousing menyediakan cara untuk menyimpan dan mengatur data dalam jumlah besar dengan cara yang terstruktur dan mudah    diakses.            Hal       ini        melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi format terpadu yang dapat dengan cepat dianalisis dan ditanyakan.

Gudang data bertindak sebagai tempat penyimpanan pusat di mana organisasi dapat

mengkonsolidasikan data mereka dari sistem operasional yang berbeda. Data yang terkonsolidasi ini kemudian dioptimalkan untuk tujuan pelaporan, analisis, dan intelijen bisnis.

Proses ini melibatkan ekstraksi data dari database operasional, mengubah dan membersihkannya untuk memastikan konsistensi, dan memuatnya ke dalam data warehouse. Proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) ini membantu menjaga integritas dan kualitas data.

Setelah data berada di gudang data, data dapat disimpan dalam model dimensi, yang mengatur data ke dalam struktur yang mudah dimengerti dan dianalisis. Model dimensi yang umum termasuk skema bintang dan skema kepingan salju.

Data warehousing memberikan manfaat seperti peningkatan kualitas data, akses yang lebih cepat ke informasi, dan kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat berdasarkan tren data historis dan saat ini.

Seberapa Penting Data Warehousing?

Data warehousing memainkan peran penting dalam kesuksesan bisnis saat ini. Hal ini melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data dalam jumlah besar dari berbagai sumber ke dalam satu tempat penyimpanan terpusat. Data yang terkonsolidasi ini memberikan wawasan penting dan memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat. Dengan mengelola data secara efektif, organisasi dapat memperoleh keunggulan kompetitif, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, data warehousing memfasilitasi analisis dan pelaporan data, memberdayakan bisnis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang pertumbuhan.

Tren Terkini Penggunaan Data Warehouse

1. Cloud-based Data Warehousing

Data warehousing berbasis cloud mengacu pada penyimpanan dan pengelolaan data dalam jumlah besar di lingkungan cloud. Alih-alih menggunakan server khusus atau infrastruktur lokal, data dari berbagai sumber dikumpulkan, diatur, dan disimpan di cloud. Sistem ini menawarkan fleksibilitas karena memungkinkan bisnis untuk dengan mudah meningkatkan atau menurunkan kapasitas penyimpanan mereka berdasarkan kebutuhan mereka, tanpa perlu repot mengelola perangkat keras fisik.

Selain itu, data warehousing berbasis cloud memungkinkan analisis dan pelaporan data yang efisien, karena menyediakan daya pemrosesan yang tinggi dan kemampuan komputasi paralel. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengakses data mereka dari mana saja, kapan saja, dan berkolaborasi dengan tim jarak jauh.

2. Real-time Data Processing

Pemrosesan data real-time mengacu pada penanganan dan analisis data secara langsung saat data dihasilkan atau diterima, tanpa penundaan yang berarti. Hal ini melibatkan pengambilan data dengan cepat dan membuat keputusan cepat atau menghasilkan tanggapan langsung berdasarkan data tersebut. Hal ini memungkinkan organisasi untuk bereaksi dengan cepat terhadap perubahan kondisi atau peristiwa, mendapatkan wawasan waktu nyata dan mengambil tindakan segera. Pemrosesan data waktu nyata melibatkan pengumpulan, transformasi, analisis, dan transmisi data secara terus menerus dan simultan. Hal ini memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi, sering kali dalam waktu nyata atau hampir waktu nyata. Kecepatan dan efisiensi ini memastikan bahwa wawasan dan tindakan didasarkan pada informasi terbaru yang tersedia. Pemrosesan data waktu nyata sangat penting dalam berbagai domain dan aplikasi.

Misalnya, di bidang keuangan, hal ini memungkinkan pemantauan kondisi pasar secara realtime, sehingga memungkinkan institusi untuk membuat keputusan perdagangan yang tepat. Dalam bidang kesehatan, hal ini memungkinkan analisis data pasien secara langsung, mendukung diagnosis dan keputusan pengobatan yang tepat waktu. Di bidang manufaktur, memungkinkan pemantauan proses produksi secara real-time, mengoptimalkan efisiensi, dan mengidentifikasi masalah saat terjadi. Pemrosesan data real-time biasanya melibatkan pemanfaatan teknologi modern seperti pemrosesan aliran, komputasi dalam memori, dan sistem pemrosesan data yang cepat. Teknologi-teknologi ini memastikan bahwa data diproses dengan cepat, dengan latensi minimal, dan dengan cara yang sangat efisien. Teknologi ini mendukung penanganan data dari berbagai sumber, termasuk sensor, umpan media sosial, sistem transaksional, dan banyak lagi.

3. Data Virtualization

Virtualisasi data adalah teknik yang memungkinkan organisasi mengakses dan memanipulasi data dari berbagai sumber tanpa perlu memindahkan data secara fisik. Ini bertindak sebagai lapisan integrasi data, memungkinkan         pengguna             untuk    meminta           dan menganalisis data dari berbagai sistem seolah-olah mereka adalah satu sumber yang terpadu. Dengan mengabstraksikan sumber data yang mendasarinya, virtualisasi data menghilangkan kebutuhan akan proses replikasi atau konsolidasi data yang kompleks.

Pendekatan ini secara signifikan meningkatkan aksesibilitas, efisiensi, dan kelincahan data, sehingga memudahkan bisnis untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan wawasan yang komprehensif dan real-time.

Prediksi Masa Depan Data Warehousing

Artificial Intelligence & Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan mengacu pada pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan    manusia, seperti pengenalan suara atau pengambilan keputusan, dengan bantuan algoritme dan pemrosesan data.

Machine Learning (ML), sebuah bagian dari AI, melibatkan pembuatan sistem komputer yang dapat belajar dan berkembang dari pengalaman tanpa harus diprogram secara eksplisit. Pendekatan ini memungkinkan mesin untuk menganalisis data dalam jumlah besar, mendeteksi pola, dan membuat prediksi atau keputusan yang tepat, sehingga meningkatkan kinerjanya.

Integrasi Big Data

• Integrasi Big Data mengacu pada proses menggabungkan dan menyatukan volume besar data yang beragam dari berbagai sumber. Proses ini melibatkan pengintegrasian beberapa kumpulan data, yang dapat mencakup format data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur. Tujuannya adalah untuk menciptakan tampilan data yang terpadu dan komprehensif, sehingga memungkinkan analisis dan wawasan yang bermakna.
• Integrasi Big Data sering kali membutuhkan penggunaan alat dan teknologi khusus yang dapat menangani kecepatan, volume, dan variasi data. Tujuannya adalah membantu organisasi membuat keputusan yang tepat dan menemukan pola, tren, dan korelasi yang berharga di dalam data.Hal ini melibatkan proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data untuk memastikan kelancaran transisi data di berbagai sistem.
• Integrasi memfasilitasi kompatibilitas dan konsistensi data, memungkinkan bisnis untuk menghilangkan silo data dan mendorong pengambilan keputusan berbasis data. Melalui integrasi, organisasi dapat memanfaatkan potensi Big Data untuk mendapatkan pemahaman holistik tentang operasi, pelanggan, dan tren pasar mereka. Hal ini memungkinkan organisasi untuk meningkatkan efisiensi operasional mereka, mengidentifikasi peluang bisnis baru, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Integrasi Big Data merupakan proses yang berkelanjutan karena sumber data berkembang dan aliran data baru muncul, sehingga membutuhkan pembaruan dan penyesuaian yang berkelanjutan.

Data Privacy & Security

Privasi dan Keamanan Data mengacu pada perlindungan informasi sensitif yang disimpan dalam format digital, memastikan bahwa informasi tersebut tetap rahasia dan aman dari akses yang tidak sah atau pelanggaran. Berikut ini adalah uraian singkat tentang konsep ini:

• Privasi Data melibatkan        pengendalian bagaimana informasi pribadi atau informasi sensitif dikumpulkan, digunakan, dibagikan, dan disimpan oleh organisasi. Hal ini berfungsi untuk memastikan individu memiliki kendali atas data mereka sendiri dan mencegah penyalahgunaan, pencurian          identitas,           atau pengungkapan yang tidak sah.
• Privasi data pribadi mengacu pada perlindungan informasi pribadi yang dapat diidentifikasi, seperti nama, alamat, nomor telepon, jaminan sosial atau nomor ID, dll.
• Tindakan keamanan meliputi penerapan berbagai perlindungan, seperti enkripsi, firewall, kata sandi yang kuat, dan kontrol akses, untuk melindungi data dari ancaman eksternal.
• Kerangka hukum pada privasi data seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) di Eropa atau Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA) di Amerika Serikat, untuk melindungi hak-hak data individu.
• Persetujuan dan transaparansi organisasi seperti persetujuan eksplisit dari individu sebelum mengumpulkan atau menggunakan data mereka dan harus transparan tentang bagaimana data tersebut digunakan.
• Pelanggaran data mengacu pada insiden di mana individu yang tidak berwenang mendapatkan akses ke data sensitif, mengharuskan organisasi untuk memiliki rencana respons insiden untuk mengurangi kerusakan dan memberi tahu individu yang terkena dampak.
• Keamanan siber dapat dilakukan dengan memastikan keamanan data melalui langkah-langkah seperti keamanan jaringan, pembaruan rutin, penilaian kerentanan, dan pelatihan karyawan untuk mencegah serangan siber.
• Petugas Perlindungan Data (Data Protection Officer/DPO) untuk mengawasi masalah privasi data, memastikan kepatuhan terhadap peraturan yang berlaku dan bertindak sebagai titik kontak untuk hal-hal yang berhubungan dengan data.

Kesimpulan

Data warehousing mengalami perubahan signifikan dan berkembang mengikuti tren dan prediksi yang muncul. Salah satu pergeseran penting adalah peralihan ke pergudangan data berbasis cloud, yang memungkinkan organisasi menyimpan dan mengakses data dalam jumlah besar dengan lebih efisien.

Transisi ini menawarkan skalabilitas, fleksibilitas, dan efektivitas biaya yang lebih besar, sehingga memungkinkan bisnis untuk beradaptasi dengan kebutuhan yang terus berkembang.

Tren lain yang muncul adalah integrasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke dalam proses pergudangan data. Teknologi AI/ML memungkinkan analisis data tingkat lanjut, memberikan wawasan yang berharga dan kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan. Selain itu, pertumbuhan perangkat Internet of Things (IoT) menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar, sehingga diperlukan pemrosesan dan analisis data secara real-time. Akibatnya, masa depan data warehousing terletak pada integrasi data IoT ke dalam sistem gudang untuk meningkatkan kemampuan analitik real-time.

Terakhir, munculnya masalah privasi data dan peraturan mengharuskan penerapan tata kelola data yang kuat dan langkah-langkah keamanan dalam arsitektur data warehousing. Dengan tren dan prediksi ini, masa depan data warehousing menjanjikan peningkatan efisiensi, analitik tingkat lanjut, kemampuan real-time, dan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berkembang.

References : 

Makara, R. (n.d.). The Future of Data Warehousing: Trends and Predictions.

https://reconfigured.io/blog/future–of–data–warehousing–trends–and–predictions