Kenali Jenis dan Pemodelan Data OLAP yang Digunakan Perusahaan

Data merupakan elemen yang krusial dalam suatu organisasi. Data menjadi dasar pengambilan keputusan penting untuk kemajuan bisnis seperti dalam hal inovasi hingga peningkatan pendapatan.

Posisi Business Intelligence di suatu perusahaan bekerja untuk memenuhi kebutuhan bisnis akan penyajian data yang dapat dipahami dengan baik. Maka, dibutuhkan tools untuk mempercepat proses pendataan sehingga menghasilkan data yang akurat. 

Beberapa tools Business Intelligence mengadaptasi teknologi perangkat lunak yang populer yaitu Online Analytical Processing (OLAP). Apa saja jenis, model serta manfaat OLAP akan kamu ketahui dari artikel di bawah ini. Yuk, simak!

Apa itu OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) adalah teknologi perangkat lunak yang dapat kamu gunakan untuk menganalisis data bisnis dari sudut pandang yang berbeda. 

Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber data seperti situs web, aplikasi, sistem internal, dan lainnya, akan digabungkan oleh OLAP. OLAP mengelompokkan data tersebut ke dalam kategori untuk memberikan wawasan yang dapat diambil, misalnya dalam perencanaan strategis sebuah organisasi. 

Sebagai contoh, kamu seorang pengusaha yang menyimpan data tentang semua produk yang dijualnya, seperti warna, ukuran, biaya, dan lokasi. Kamu juga mengumpulkan data pembelian pelanggan, seperti nama barang yang dipesan dan nilai penjualan total, dalam sistem yang berbeda. 

OLAP menggabungkan kumpulan data tersebut untuk menjawab pertanyaan seperti produk dengan warna apa yang lebih populer atau bagaimana penempatan produk mempengaruhi penjualan.

Fungsi OLAP

Sumber: Freepik

Sebuah organisasi atau perusahaan yang menggunakan OLAP mendapatkan insight mengenai data, seperti penjualan, pasar, dan keuangan. Kemampuan untuk melihat data dengan berbagai dimensi membantu perusahaan melihat bagaimana faktor-faktor yang berbeda mungkin memengaruhi data lain.

Menggunakan berbagai operasi dapat memberikan pandangan yang lebih rinci atau tingkat tinggi ke dalam informasi ini. Beberapa fungsi umum OLAP diantaranya untuk melengkapi laporan penjualan, pemasaran, laporan manajemen, manajemen proses, dan pembuatan anggaran, serta peramalan. 

Manfaat dan Keuntungan Menggunakan OLAP

OLAP merupakan alat yang diandalkan bagi bisnis untuk meningkatkan pemahaman tentang proses bisnis, penjualan, pemasaran, dan keterlibatan. Memiliki lebih banyak data membantu bisnis membuat keputusan yang lebih terinformasi. Berikut beberapa manfaat dan keuntungan menggunakan OLAP.

Wawasan Semakin Luas

Semakin banyak data sampel yang dapat dianalisis, semakin mudah sebuah perusahaan melakukan prediksi untuk kemajuan bisnisnya. Dengan OLAP, bukan hanya melihat data statis, bisnis dapat melihat data saat ini dan melakukan analisis "what if".

Data Dapat Diandalkan

OLAP merupakan teknologi yang banyak digunakan dalam program Business Intelligence. Secara otomatis, OLAP akan menghitung angka dan tren, bukan secara manual yang dilakukan oleh seseorang. OLAP dapat diandalkan, karena mengurangi pengguna mengalami kesalahan input data.

Pelaporan Ad Hoc

Teknologi OLAP memungkinkan bisnis mengakses tampilan data kapanpun dibutuhkan. Berbagai operasi memberikan pengguna kesempatan untuk mengumpulkan analisis yang berbeda untuk tampilan yang berbeda.

Data Multidimensional

Berbeda dengan data datar atau dua dimensi, beberapa dimensi dalam OLAP menunjukkan bagaimana lebih banyak aspek bisnis saling mempengaruhi. Pemahaman terhadap aspek-aspek yang berbeda membantu perusahaan memiliki perencanaan lebih baik kedepannya.

Akses Cepat

Daripada mengumpulkan data dari banyak sumber, program yang menggunakan OLAP menyediakan informasi ini dengan cepat. Karena itu, proses pelaporan data juga dapat dilakukan dengan cepat dan akurat. 

Baca juga:

• Karakteristik dan Jenis-Jenis Struktur Data
• Fungsi, Manfaat, dan Jenis Data Center

Jenis-Jenis Sistem OLAP

Ada jenis-jenis sistem OLAP yang berbeda berdasarkan cara data disimpan dalam database.

ROLAP (Relational Online Analytical Processing)

ROLAP (Relational Online Analytical Processing) menyimpan data dalam bentuk baris dan kolom. ROLAP tidak melakukan pra-perhitungan data dan dapat diakses melalui kueri SQL sesuai permintaan. Dengan demikian, ROLAP memberdayakan pengguna untuk menganalisis, melihat data, dan menghemat ruang penyimpanan saat bekerja dengan dataset besar.

ROLAP memang dapat menangani dataset besar, namun semakin besar dataset, semakin lama waktu pemrosesan. Oleh karena itu, kinerja menjadi masalah dengan meningkatnya volume dan konkurensi data.

MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)

MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) dikenal dengan jenis sistem OLAP klasik. Server ini menggunakan Database Multidimensional (MDDB) untuk menyimpan dan menganalisis informasi. Ini memungkinkan pengguna memodelkan dan memvisualisasikan data dari berbagai sudut pandang. 

Informasi dipindahkan dari sumber data ke database multidimensional yang berada di antara klien dan server, kemudian database di-agregat. MOLAP menyimpan ringkasan data dalam file biner dan menyimpannya jauh dari database relasional. Penting untuk memahami bahwa MOLAP juga membuat salinan data fakta dan dimensi dalam file biner yang unik.

HOLAP (Hybrid OLAP)

Berikutnya ada HOLAP (Hybrid OLAP), yaitu kombinasi fitur MOLAP dan ROLAP. Menggunakan struktur relasional dan multidimensional untuk menyimpan data, serta penggunaan mana yang harus digunakan untuk mengakses data tergantung pada aplikasi pemrosesan. Oleh karena itu, HOLAP memberikan pendekatan tengah untuk kedua metode tersebut.

Daftar Pemodelan Data pada OLAP

Sumber: Freepik

Pemodelan data merupakan representasi data dalam gudang data atau OLAP. Pemodelan data sangat penting dalam ROLAP karena menganalisis data langsung dari database relasional. Ini menyimpan data multidimensional sebagai star schema dan snowflake schema.

Star schema

Star schema terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi. Tabel fakta adalah tabel data yang berisi nilai numerik yang terkait dengan suatu proses bisnis, sedangkan tabel dimensi berisi nilai yang menggambarkan setiap atribut dalam tabel fakta. 

Tabel fakta mengacu pada tabel dimensional dengan kunci asing, identifikasi unik yang berkorelasi dengan informasi yang sesuai dalam tabel dimensi. Dalam star schema, sebuah tabel fakta terhubung ke beberapa tabel dimensi sehingga model data terlihat seperti bintang. 

Snowflake schema

Snowflake schema adalah perluasan dari star schema. Seperti namanya, pemodelan ini menghasilkan bentuk mirip salju ketika tabel dimensi digabungkan. Snowflake schema umumnya digunakan untuk keperluan bisnis intelijen dan pelaporan di gudang data OLAP, data marts, dan basis data relasional.

Beberapa tabel dimensi dapat mengarah ke satu atau lebih tabel dimensi sekunder. Para Engineer memecah tabel dimensi individual menjadi sub dimensi logis. Ini membuat model data menjadi lebih kompleks, tetapi dapat lebih mudah untuk dianalisis, terutama untuk beberapa jenis data.

Bedanya dengan OLTP

OLAP berfokus pada analisis data untuk menghasilkan wawasan bisnis, sedangkan pemrosesan transaksi online (OLTP) berfokus pada pemrosesan waktu nyata dari transaksi online. OLTP digunakan untuk menjalankan transaksi database online yang dihasilkan oleh pekerja frontline seperti kasir dan teller bank. 

Aplikasi self-service pelanggan seperti perbankan online, perjalanan, dan e-commerce juga menghasilkan transaksi database serta terhubung ke sistem OLTP. OLTP dapat menjadi sumber data untuk sistem OLAP.

#BelajarLebihMudah Melalui Kelas Business Intelligence di Kelas.com

Setelah membaca artikel mengenai OLAP diatas, pasti wawasan kamu bertambah luas, bukan? OLAP berhubungan erat dengan Business Intelligence, yang saat ini menjadi posisi yang makin diperhitungkan dalam perusahaan. 

Peranannya sangat dibutuhkan sebab mengandalkan data untuk diolah menjadi penentu arah dan strategi bisnis perusahaan. Tableau merupakan Business Intelligence tools yang membuat kamu dapat dengan mudah menganalisis data dan saat ini sedang marak digunakan di banyak perusahaan.

Maka dari itu, pahami ilmu Tableau dengan mengikuti kelas Business Intelligence dengan Tableau di Kelas.com! Kelas ini khusus dirancang bagi kamu yang ingin memulai karier di Business Intelligence. Materi yang akan kamu pelajari tidak hanya teori namun juga praktik. Jadi, tunggu apalagi? Segera gabung kelasnya, yuk!