Apa itu gudang data?
Gudang data adalah pusat repositori informasi yang dapat dianalisis untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Data mengalir ke dalam gudang data dari sistem transaksional, basis data relasional, dan sumber lainnya, biasanya dengan ritme yang teratur. Analis bisnis, rekayasawan data, ilmuwan data, dan pembuat keputusan mengakses data melalui alat kecerdasan bisnis (BI), klien SQL, dan aplikasi analitik lainnya.
Data dan analitik makin menjadi sebuah keharusan bagi bisnis agar tetap kompetitif. Pengguna bisnis mengandalkan laporan, dasbor, dan alat analitik untuk mengekstraksi wawasan dari data mereka, memantau performa bisnis, dan mendukung pengambilan keputusan. Gudang data mendukung laporan, dasbor, dan alat analitik ini dengan menyimpan data secara efisien untuk meminimalkan input dan output (I/O) data serta mengirimkan hasil kueri dengan cepat ke ratusan dan ribuan pengguna secara bersamaan.
Bagaimana sebuah gudang data dirancang?
Arsitektur gudang data terdiri dari beberapa tingkatan. Tingkat teratas adalah klien front-end yang menyajikan hasil melalui pelaporan, analisis, dan alat penambangan data. Tingkat menengah terdiri dari mesin analitik yang digunakan untuk mengakses dan menganalisis data. Tingkat paling bawah dari arsitektur adalah server basis data, tempat data dimuat dan disimpan. Data disimpan dengan dua tipe cara yang berbeda: 1) data yang sering diakses disimpan dalam penyimpanan yang sangat cepat (seperti drive SSD) dan 2) data yang jarang diakses disimpan di penyimpanan objek murah, seperti Amazon S3. Gudang data akan secara otomatis memastikan bahwa data yang sering diakses dipindahkan ke penyimpanan “cepat” sehingga kecepatan kueri dioptimalkan.
Bagaimana cara kerja gudang data?
Sebuah gudang data dapat berisi beberapa basis data. Dalam setiap basis data, data diatur ke dalam tabel dan kolom. Dalam setiap kolom, Anda dapat menentukan deskripsi data, seperti bilangan bulat, bidang data, atau string. Tabel dapat diatur di dalam skema, yang dapat Anda anggap sebagai folder. Ketika data diserap, data itu disimpan dalam berbagai tabel yang dijelaskan oleh skema. Alat kueri menggunakan skema untuk menentukan tabel data mana yang akan diakses dan dianalisis.
Apa saja manfaat menggunakan gudang data?
Manfaat gudang data meliputi:
- Pengambilan keputusan berdasarkan informasi
- Data konsolidasi dari berbagai sumber
- Analisis data historis
- Kualitas, konsistensi, dan akurasi data
- Pemisahan pemrosesan analitik dari basis data transaksional, yang meningkatkan performa kedua sistem
Bagaimana gudang data, basis data, dan danau data bekerja sama?
Biasanya, bisnis menggunakan kombinasi basis data, danau data, dan gudang data untuk menyimpan dan menganalisis data. Arsitektur lake house Amazon Redshift memudahkan integrasi tersebut.
Ketika volume dan variasi data meningkat, ada baiknya mengikuti satu atau beberapa pola umum untuk bekerja dengan data di seluruh basis data, danau data, dan gudang data Anda:
Tidak seperti gudang data, danau data adalah repositori terpusat untuk semua data, termasuk data terstruktur, semiterstruktur, dan tidak terstruktur. Gudang data mengharuskan data diatur dalam format tabel, yang merupakan tempat skema berperan. Format tabel diperlukan agar SQL dapat digunakan untuk mengueri data. Namun, tidak semua aplikasi memerlukan data dalam format tabel. Beberapa aplikasi, seperti analitik big data, pencarian teks lengkap, dan machine learning, dapat mengakses data meski data bersifat 'semiterstruktur' atau sepenuhnya tidak terstruktur.
Untuk perbandingan mendalam antara gudang data dan danau data, kunjungi halaman perbandingan khusus kami untuk gudang data vs. danau data.
Bagaimana data mart dibandingkan dengan gudang data?
Data mart adalah gudang data yang melayani kebutuhan tim atau unit bisnis tertentu, seperti keuangan, pemasaran, atau penjualan perusahaan. Data mart lebih kecil, lebih fokus, dan dapat berisi ringkasan data yang paling baik dalam melayani komunitas penggunanya. Data mart juga bisa menjadi bagian dari gudang data.
Untuk perbandingan mendalam antara data mart dan gudang data kunjungi halaman perbandingan khusus kami untuk data mart vs. gudang data.
Bagaimana AWS dapat mendukung upaya gudang data Anda?
AWS memungkinkan Anda memanfaatkan semua manfaat inti yang terkait dengan komputasi sesuai permintaan: mengakses penyimpanan dan kapasitas komputasi yang tampaknya tidak terbatas, menskalakan sistem Anda secara paralel dengan meningkatnya jumlah data yang dikumpulkan, disimpan, dan dikueri, serta membayar hanya untuk sumber daya yang Anda sediakan. AWS menawarkan serangkaian layanan terkelola yang terintegrasi secara mulus satu sama lain sehingga Anda dapat dengan cepat melakukan deployment solusi analitik dan gudang data menyeluruh.
Ilustrasi berikut menunjukkan langkah-langkah penting dari proses analitik menyeluruh, yang juga disebut tumpukan. AWS menawarkan berbagai layanan terkelola di setiap langkah.
Amazon Redshift adalah layanan gudang data kami yang cepat, terkelola penuh, dan hemat biaya. Layanan ini memberi Anda gudang data berskala petabita dan analitik danau data berskala eksabita sekaligus dalam satu layanan, di mana Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan.
Mulai gudang data di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
