Mengapa Harus Data Warehouse di Era Big Data

Era kita saat ini benar-benar didominasi oleh data. Teknologi bergerak begitu cepat, dan Big Data bukan lagi istilah asing. Hampir setiap perusahaan kecil hingga besar kini menyimpan data dalam skala besar. Data ini datang membanjiri kita dari segala arah dari individu media sosial, log sensor mesin IoT, hingga data transaksi bisnis yang sangat sensitif. Namun, di tengah gelombang data, sering ditemukannya hambatan yang nyata. Perusahaan merasa kewalahan mereka kesulitan mengekstrak data yang bersih dan menyimpannya dengan baik tanpa merusak informasi aslinya.

Semakin maju teknologi sekarang ini, semakin memungkinkan alat-alat perusahaan menjadi profesional dan lebih maju dari sebelumnya untuk mempermudah tugas manusia. Namun, adanya keadaan ini juga menimbulkan masalah dalam mengelola data dengan kapasitas yang besar tersebut. Bahkan, sekarang ini teknologi lebih canggih dari pada Data Warehouse dengan adanya data platform real-time atau sejenisnya yang juga bisa mengolah Big Data dan mampu menyimpan raw data. Kenapa hingga saat ini kita masih membutuhkan Data Warehouse?

Artikel ini akan membahas bahwa Data Warehouse masih menjadi kunci untuk Big Data, sehingga penggunaannya benar-benar berguna. Faktanya, Data Warehouse saat ini memiliki rancangan arsitektur yang bertugas mengubah jutaan data mentah menjadi sebuah "Single Source of Truth" yang sangat berguna bagi siapa saja dalam organisasi.

I. Perbedaan Fundamental: Volume (Big Data) vs. Nilai (Data Warehouse)

A. Big Data: Fokus pada 3V (Volume, Velocity, Variety)

Big Data sering dikaitkan dengan Volume, Velocity, dan Variety. Ketiga aspek ini mencerminkan seberapa besar, cepat, dan uniknya data yang dihasilkan dari individu maupun organisasi. Dalam hal ini, Volume yang dimaksud menggambarkan jumlah data yang dikumpulkan, Velocity untuk kecepatan dalam menghasilkan dan menganalisis data, dan Variety menunjukkan keragaman sumber. Data ini adalah pengetahuan penting bagi perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan agar dapat dikaitkan dengan kepentingan bisnis. Namun, perlu diakui bahwa terkadang justru volume data yang terlalu besar menimbulkan beberapa hambatan dan kesulitan dalam menemukan pola yang diinginkan. Oleh karena itu, hasil dari Big Data tidak hanya bergantung pada banyaknya data, tetapi pada kemampuan untuk mengolahnya secara cepat dan mengintegrasikan beragam jenis informasi yang nantinya dapat digunakan dengan baik (Ferrigno et al., 2025).

B. Data Warehouse: Fokus pada 4 Karakteristik (Subject-Oriented, Integrated, Time-Variant, Non-Volatile)

Di sisi lain, Data Warehouse cenderung memiliki karakteristik Subject-Oriented, Integrated, Time-Variant, dan Non-Volatile. Subject-Oriented berarti data diorganisasikan berdasarkan subject seperti pada pelanggan, produk, atau penjualan, sehingga analisis berfokus pada tema bisnis yang sesuai. Integrated menunjukkan kemampuan sistem untuk menggabungkan dan menciptakan "Single Version of Truth". Sementara itu, Time-Variant menjelaskan bahwa data dalam Data Warehouse memiliki konteks historis yang memungkinkan analisis tren dan pengambilan keputusan. Terakhir, Non-Volatile menggambarkan sifat data yang stabil dan tidak dihapus setelah dimasukkan, melainkan disimpan secara permanen agar jejak historis tetap terjaga. Dengan begitu, Data Warehouse bukan hanya sebagai tempat penyimpanan, tetapi juga pondasi analisis yang mendukung pemahaman masa lalu, evaluasi kondisi kini, dan proyeksi arah masa depan dengan lebih akurat (Ferro et al., 2023).

II. Mengapa Data Warehouse Wajib di Era Big Data

A.Fondasi Analisis Strategis dan Historis

Data Warehouse yang terdistribusi bukan hanya isu teknis, tetapi juga fondasi strategis yang memungkinkan analisis historis secara cepat dan menyeluruh. Caranya? Dengan pembagian beban komputasi melalui model distribusi cuboid. Hal ini memungkinkan perusahaan dapat mempercepat proses Online Analytical Processing (OLAP) tanpa kehilangan konteks data masa lalu. Ini menjadikan Data Warehouse penting dalam memanfaatkan data besar untuk menghasilkan wawasan yang bernilai dan relevan bagi pengambilan keputusan di era digital (Roy et al., 2024).

B.Sumber Daya Kualitas Tinggi untuk AI/Machine Learning

Kualitas data sangat krusial. Pengelolaan data yang efisien melalui Extract, Transform, Load (ETL) real-time sangat penting untuk memastikan data yang digunakan tetap konsisten dan akurat. Setiap sistem yang mendukung pengolahan data modern perlu memastikan aliran data yang cepat dan stabil agar dapat memenuhi kebutuhan Machine Learning yang sangat bergantung pada Big Data. Pendekatan ini memungkinkan Data Warehouse untuk menyediakan sumber daya data berkualitas tinggi tanpa membebani sistem operasional, sehingga data yang digunakan dalam model AI tetap mutakhir dan bebas dari latensi (De Assis Vilela et al., 2023).

III. Kesimpulan: Big Data adalah Bahan Bakar, Data Warehouse adalah Mesinnya

Dari pembahasan tersebut dapat disimpulkan bahwa di era Big Data, kita tidak perlu memilih teknologi, kita harus mengintegrasikan keduanya. Meskipun Big Data menyediakan volume data yang masif, Data Warehouse modern adalah kunci yang mengubah volume tersebut menjadi nilai strategis. Data Warehouse bertindak sebagai pabrik yang mengolah, mengambil data mentah, menyusunnya menjadi "Single Source of Truth" yang konsisten, dan menjamin kualitas tinggi yang mutlak dibutuhkan untuk analisis historis jangka panjang dan untuk melatih model Machine Learning yang akurat. Data Warehouse adalah fondasi yang memastikan data kita tidak hanya banyak, tetapi juga benar-benar berguna sebagai penentu langkah strategis perusahaan di masa depan.

Penulis : Adrina Firda Marwah

Refrensi :

De Assis Vilela, F., Times, V. C., De Campos Bernardi, A. C., De Paula Freitas, A., & Ciferri, R. R. (2023). A non-intrusive and reactive architecture to support real-time ETL processes in data warehousing environments. Heliyon, 9(5), e15728. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15728

Ferrigno, G., Barabuffi, S., Marcazzan, E., & Piccaluga, A. (2025). What "V" of the Big Data Support Firms' Radical and Incremental Innovation? SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5081136

Ferro, M., Silva, E., & Fidalgo, R. (2023). AStar: A modeling language for document-oriented geospatial data warehouses. Data & Knowledge Engineering, 145, 102174. https://doi.org/10.1016/j.datak.2023.102174

Roy, S., Raj, S., Chakraborty, T., Chakrabarty, A., Cortesi, A., & Sen, S. (2024). Efficient OLAP query processing across cuboids in distributed data warehousing environment. Expert Systems with Applications, 239, 122481. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122481