Jelaskan perbedaan antara database dan data warehouse

Dasar untuk perbedaan antara database dan data warehouse muncul dari fakta bahwa data warehouse adalah jenis database yang digunakan untuk analisis data. Basis data adalah kumpulan data terorganisir yang disimpan pada sistem komputer. Informasi tentang siswa, guru, dan kelas di sekolah yang disimpan dalam mode meja adalah contoh untuk database. Karena database mendukung sejumlah besar data, pemrosesan bersamaan, dan operasi yang efisien, mereka banyak digunakan. Namun, karena database sering mengalami pembaruan, tidak mungkin untuk memiliki pandangan yang tepat untuk melakukan analisis. Oleh karena itu, teknik gudang data harus diikuti untuk mencapai ini. Gudang data adalah jenis database khusus, tetapi yang dioptimalkan untuk kueri dan analisis. Ketika sebuah gudang data mengekstraksi data dari berbagai sumber dan laporan, itu dilakukan sehingga keputusan dapat dicapai dengan analisis. Mari kita lihat mereka dan perbedaan keduanya secara lebih rinci di sini.

Table of Contents Show

Apa itu Basis Data?
Apa itu Gudang Data?
Apa perbedaan antara Database dan Gudang Data?
Data Warehouse vs Database
Di sini perbedaannya
Jadi kesimpulannya?
Video yang berhubungan

Apa itu Basis Data?

Database adalah kumpulan data terkait yang disimpan di sistem komputer. Biasanya, basis data disusun dan datanya terkait. Misalnya, database sekolah akan memiliki beberapa tabel sebagai guru, siswa, dan kelas di mana setiap tabel akan memiliki catatan yang menentukan informasi tentang setiap item. Di sini, kita dapat melihat struktur disusun berdasarkan kriteria tertentu dan ada hubungan antara tabel karena mereka semua milik sekolah yang sama. Database memiliki banyak kegunaan di dunia komputer. Oleh karena itu, sangat terkenal sehingga ditemukan sangat melimpah di berbagai aplikasi. Keuntungan dasar dari suatu basis data adalah bahwa suatu basis data dapat menyimpan sejumlah besar data dalam ruang yang sangat sedikit sambil memberikan operasi data yang sangat cepat dan mudah..

Database seringkali melibatkan sistem perangkat lunak yang disebut Database Management System (DBMS), yang bertanggung jawab untuk menyimpan dan mengelola data dalam database. MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server adalah beberapa sistem manajemen basis data yang terkenal. Saat membuat basis data di komputer, langkah pertama adalah membuat struktur logis tentang bagaimana data disimpan, diatur, dan dimanipulasi berdasarkan deskripsi yang kami miliki untuk sistem. Ini disebut sebagai pemodelan basis data. Ada berbagai teknik pemodelan seperti model relasional, model jaringan, model berorientasi objek, dan model hierarkis, tetapi yang paling terkenal adalah model relasional. Bahkan MySQL, yang merupakan salah satu sistem manajemen basis data yang paling banyak digunakan, menggunakan model relasional untuk menyimpan databasenya.

Model Basis Data

Database mendukung empat fungsi yang diberikan oleh akronim CRUD yang merujuk pada membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus. Dalam SQL, buat memungkinkan Anda memasukkan data ke tabel. Baca memungkinkan Anda menanyakan apa yang ingin Anda ambil dan memperbarui memungkinkan Anda memodifikasi data saat diperlukan. Hapus memungkinkan Anda menghapus data saat harus dilakukan.

Apa itu Gudang Data?

Gudang data adalah tipe khusus dari database yang digunakan untuk analisis data. Database umum biasanya digunakan untuk pemrosesan transaksi, dan karenanya, itu tidak dioptimalkan untuk analisis dan pelaporan. Tetapi gudang data dirancang khusus dan dioptimalkan untuk tugas analisis. Gudang data biasanya mengambil data dari sejarah sistem pemrosesan transaksi sementara berbagai sumber lain juga dapat berkontribusi. Setelah mengekstraksi data dari berbagai sumber, mereka dilaporkan dalam tampilan umum. Sistem pemrosesan transaksi melibatkan banyak operasi per detik dan karenanya data sering diperbarui sehingga menyulitkan seseorang untuk melihatnya pada titik tertentu dan menganalisisnya untuk mencapai keputusan. Gudang data memungkinkan hal ini dengan mengekstraksi informasi dan melaporkannya secara rapi sehingga orang dapat menganalisisnya untuk mencapai keputusan.

Apa perbedaan antara Database dan Gudang Data?

Database adalah kumpulan data yang terorganisir. Gudang data adalah jenis basis data khusus, yang dioptimalkan untuk permintaan dan pelaporan daripada pemrosesan transaksi. Jadi perbandingan berikut dilakukan tentang database umum dan data warehouse.

• Database menyimpan data saat ini sementara gudang data menyimpan data historis.

• Basis data sering berubah karena pembaruan yang sering dilakukan, dan karenanya, tidak dapat digunakan untuk analisis atau mencapai keputusan. Gudang data mengekstrak data dan melaporkannya untuk menganalisis dan mencapai keputusan.

• Database umum digunakan untuk Pemrosesan Transaksional Online, sedangkan gudang data digunakan untuk Pemrosesan Analitik Online.

• Tabel dalam database dinormalisasi untuk mencapai penyimpanan yang efisien sementara gudang data biasanya mengalami demoralisasi untuk mencapai permintaan yang lebih cepat.

• Pertanyaan analitik jauh lebih cepat pada data warehouse daripada pada database.

• Basis data berisi data yang sangat rinci sementara gudang data berisi data yang diringkas.

• Basis data menyediakan tampilan relasional terperinci sementara gudang data menyediakan tampilan multidimensi yang diringkas.

• Basis data dapat melakukan banyak transaksi bersamaan sementara gudang data tidak dirancang untuk tugas-tugas tersebut.

Ringkasan:

Data Warehouse vs Database

Basis data adalah kumpulan data terorganisir yang disimpan pada sistem komputer. Ini menyimpan sejumlah besar data dan mereka sering berubah karena berbagai pembaruan. Oleh karena itu, analisis tidak dapat digunakan untuk mencapai keputusan. Jadi gudang data digunakan. Gudang data mengekstraksi data dari berbagai sumber termasuk basis data umum dan kemudian melaporkannya dengan cara yang mudah untuk dengan mudah melakukan analisis. Perbedaan penting adalah bahwa database berisi data saat ini sementara gudang data berisi data historis. Database digunakan untuk pemrosesan transaksi sementara data warehouse digunakan untuk pemrosesan analitis.

Gambar:

Kolase dari lima jenis model basis data oleh Marcel Douwe Dekker (CC BY-SA 3.0)
Gudang data melalui Wikicommons (Domain Publik)

Salah satu bahasan yang tidak ada habisnya di semesta data adalah Datawarehouse. Datawarehouse dipercaya bisa membantu pihak manajerial maupun executive untuk mengambil keputusan strategis. Pertanyaan yang sering muncul adalah

“Memang apa bedanya datawarehouse dengan database operasional biasa?

Saya tidak akan membahas tentang apa itu datawarehouse karena sudah banyak literatur yang menjelaskan hal ini akan tetapi mari kita mulai perbincangan ini dengan membahas dua skema data berikut:

Skema Data 1

Skema Data 2

Mana yang merupakan skema datawarehouse dan mana yang database biasa? Secara model konseptual yang ditampilkan pada Skema Data 1 dan Skema Data 2, dua skema ini memiliki tampilan yang sangat mirip sehingga kalau kita hanya melihat “bentuk badan” dari dua skema ini akan sulit menentukan mana yang datawarehouse dan mana yang bukan. Kita harus melihat dua skema ini dengan “Mind’s eye”.

Di sini perbedaannya

Database operasional berbicara di level keperluan informasi sehari-hari. Misal pada kasus supermarket maka kebutuhan informasi yang seringkali muncul adalah ada berapa transaksi hari ini, stok barang apa saja yang harus segera dibeli dan sudah habis, atau berapa total uang masuk hari ini. Untuk memunculkan informasi tersebut, Skema data 2 bisa menyajikan hal-hal tersebut dengan mudah. Kita hanya perlu melakukan query sederhana yang memanfaatkan fungsi agregat (count, sum, max, min, etc) dan voila… Informasi yang dibutuhkan akan muncul.

Ilustrasi potongan Query untuk memunculkan kebutuhan informasi dari Skema Data 2

Sementara itu, datawarehouse biasanya digunakan untuk memunculkan kebutuhan fakta yang terjadi berdasarkan sudut pandang bisnis tertentu (seperti misalnya: berdasarkan pelanggan, daerah transaksi, toko, dan lain-lain) dan periode waktunya panjang (tahunan). Sebetulnya Skema Data 2 bisa saja memunculkan kebutuhan informasi tersebut akan tetapi Skema Data 1 lebih dioptimasi untuk memunculkan kebutuhan informasi tersebut.

Gambaran perbedaan Skema Data 1 dan 2

Bayangkan jika kita membutuhkan fakta total penjualan per barang per bulan dalam 3 tahun tertentu maka Skema Data 1 hanya perlu “sekedar di-select (walaupun pada implementasinya ada query OLAP yang harus dipahami)” karena pada dasarnya angka summary total penjualan sudah disimpan dalam skema tersebut. Lain hal dengan Skema Data 2 yang membutuhkan “keringat” cukup banyak untuk memunculkan kebutuhan informasi tersebut karena butuh mengkomputasi terlebih dahulu baru kemudian dimunculkan.

Jadi kesimpulannya?

Skema data yang merupakan skema datawarehouse adalah Skema Data 1. Ciri khasnya (jangan cuma lihat ada penamaan tabel dimensi dan fakta) adalah tabel di sekeliling tabel fakta hanya menyimpan atribut yang penting saja (stok tidak ada karena bukan masalah di level strategis) dan juga yang disimpan di dalam skemanya adalah summary dari fakta-fakta yang terjadi di level operasional. Kita tidak bisa bertanya siapa saja yang beli di hari ini atau bertanya stok yang akan habis atau sudah habis hari ini ke Skema Data 1 karena Skema Data 1 tidak menyimpan hal tersebut.