Bagaimana Gambaran Umum Dari Proses OLAP dalam Analisis Data ?
Pengertian OLAP
Dalam dunia analisis data, teknologi Online Analytical Processing (OLAP) memainkan peran penting. OLAP, singkatan dari Online Analytical Processing, adalah teknologi analisis multidimensional yang mengelola database bisnis berskala besar dan mendukung analitik kompleks. OLAP memungkinkan pengguna melakukan kueri analitis yang kompleks tanpa mengurangi kinerja sistem transaksional. Dirancang untuk mengekstrak informasi bisnis dari data dengan kinerja tinggi, OLAP memberikan wawasan mendalam. Proses kerja OLAP akan dijelaskan lebih lanjut dalam artikel ini.
Pengertian Business Intelligence
Sebelum membahas lebih lanjut, penting untuk memahami apa itu Business Intelligence (BI). BI adalah aplikasi dan teknologi yang digunakan untuk menggabungkan, menganalisis, dan memberikan akses ke jumlah besar data. Tujuannya adalah membantu pengguna membuat keputusan bisnis dan strategis yang lebih baik. Business Intelligence terkait erat dengan Big Data dalam prosesnya dan memiliki berbagai kegunaan, mulai dari integrasi data hingga analisis prediktif.
Business Intelligence dan OLAP Apa Perbedaannya?
BI (Business Intelligence) dan OLAP (Online Analytical Processing) adalah dua konsep yang saling terkait dan umumnya digunakan bersamaan dalam pemrosesan dan analisis data bisnis. OLAP adalah teknologi yang terfokus pada analisis data bisnis yang kompleks, menyimpan data dalam bentuk kubus multidimensional yang memungkinkan manipulasi dan analisis data yang fleksibel. Sementara itu, BI adalah konsep yang lebih luas, melibatkan seluruh proses mulai dari pengumpulan hingga presentasi informasi bisnis yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan. OLAP adalah salah satu teknologi utama dalam ranah BI, bekerja bersama teknologi lain seperti data warehousing, data mining, dan visualisasi data.
Gambaran Umum Proses OLAP
Proses OLAP (Online Analytical Processing) melibatkan beberapa tahapan yang membantu dalam analisis data bisnis real-time:
- Data Warehouse: Data Warehouse adalah basis data yang menyimpan data bisnis dari berbagai sumber dalam jumlah besar. Dirancang untuk mendukung analisis data bisnis, data warehouse menyimpan data secara terstruktur dan terorganisir.
- Sumber Data: Data warehouse mengumpulkan data dari berbagai sumber bisnis seperti sistem penjualan dan persediaan. Data ini kemudian diintegrasikan ke dalam data warehouse untuk analisis lebih lanjut.
- Lapisan Semantik: Lapisan semantik berfungsi sebagai antarmuka pengguna, memungkinkan akses mudah dan pemahaman data dalam data warehouse. Ini berfungsi sebagai filter untuk mengakses data yang relevan.
- Analisis: Pengguna dapat melakukan analisis data bisnis menggunakan teknik seperti drill-down, roll-up, dan pivot table setelah data tersedia dalam lapisan semantik.
- Laporan: Hasil analisis dapat dipresentasikan dalam bentuk laporan, termasuk tabel, grafik, dan dashboard. Beberapa alat yang dapat digunakan untuk memproses laporan termasuk Microsoft Excel, Tableau, dan Power BI.
Kesimpulan
Proses OLAP secara keseluruhan melibatkan pengambilan, integrasi, analisis, dan presentasi data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan memahami langkah-langkahnya, pengguna dapat mengoptimalkan analisis data bisnis mereka. Semoga artikel ini bermanfaat.
// Hazell
