Perbedaan Big Data dan Data Warehouse, Apa Bedanya?

Data telah menjadi salah satu aset terpenting bagi perusahaan. Namun, sering kali istilah seperti Big Data dan Data Warehouse membingungkan banyak orang. Apakah keduanya sama, atau justru berbeda?

Banyak yang masih bingung dalam memilih solusi penyimpanan dan pengolahan data yang tepat. Untuk itu, penting untuk mengetahui perbedaan Big Data dan Data Warehouse serta bagaimana data warehouse digunakan dalam dunia bisnis.

Artikel ini akan membantu Anda memahami kedua konsep tersebut agar dapat mengambil keputusan yang tepat bagi kebutuhan data perusahaan. Baca selengkapnya!

Definisi Big Data

Big data mengacu pada kumpulan data dalam jumlah besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, yang kompleks dan berasal dari berbagai sumber data baru. Data ini memiliki volume yang begitu besar sehingga tidak dapat diolah menggunakan perangkat lunak tradisional.

Teknologi Big Data menawarkan solusi untuk mengelola dan memproses data yang sulit ditangani dengan cara konvensional. Kumpulan data ini dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan masalah bisnis yang sebelumnya sulit dipecahkan.

Ciri khas dari Big Data terletak pada tiga elemen utama yang dikenal sebagai 3V:

Volume: Menggambarkan jumlah data yang sangat besar yang datang dari berbagai sumber.
Velocity: Merujuk pada kecepatan pemrosesan data yang tinggi.
Variety: Mengacu pada berbagai tipe data yang beragam, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur.

Jadi, perusahaan dapat menyimpan data dalam perangkat penyimpanan yang murah dan dalam format yang tidak terstruktur.

Data yang besar ini sering kali harus diproses dengan metode baru, seperti clustering dan partisi, sebelum akhirnya disimpan atau dianalisis lebih lanjut untuk menghasilkan nilai bisnis yang bermanfaat.

Definisi Data Warehouse

Data warehouse adalah sistem manajemen data yang dirancang khusus untuk mendukung aktivitas intelijen bisnis (BI), terutama dalam melakukan analitik dan menghasilkan laporan. Sistem ini berfungsi untuk menyimpan dan memusatkan data dalam jumlah besar yang berasal dari berbagai sumber, seperti aplikasi transaksi dan dokumen log.

Dengan data warehouse, organisasi dapat mengonsolidasi data dari berbagai format, platform, dan jaringan yang berbeda, sehingga data tersebut dapat dianalisis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat.

Data warehouse berperan penting dalam menyimpan data historis bisnis yang biasanya tidak bersifat rinci, melainkan berupa data agregat. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melakukan kueri dan analisis dengan cepat, karena data sudah disimpan dalam format yang tepat.

Data warehouse juga membantu para data scientist dan analis bisnis untuk mengakses catatan historis guna memperoleh wawasan mendalam yang dibutuhkan. Beberapa karakteristik utama dari data warehouse adalah sebagai berikut:

Subject-Oriented: Data terorganisir berdasarkan subjek tertentu, seperti pelanggan atau produk, yang memudahkan analisis mendalam.
Integrated: Data berasal dari berbagai sumber yang berbeda, tetapi dikonsolidasikan dalam satu format baku untuk memudahkan pengolahan.
Time-Variant: Data mencakup periode waktu tertentu, sehingga perubahan dari waktu ke waktu dapat dianalisis.
Non-Volatile: Data bersifat read-only dan tetap setelah dimasukkan, sehingga tidak mengalami perubahan.

Sebagai sistem pendukung keputusan, data warehouse membantu para pengambil kebijakan dengan menyediakan informasi penting. Meskipun data warehouse tidak memberikan keputusan langsung, informasi yang dihasilkannya dapat digunakan untuk menyusun strategi bisnis yang lebih baik.

Perbedaan Big Data dan Data Warehouse

Membedakan Big Data dan Data Warehouse sangat penting untuk memahami bagaimana kedua konsep ini berfungsi dalam pengelolaan data. Simak 4 perbedaan Big Data dan Data Warehouse di bawah ini!

1. Penggunaan

Big data dan data warehouse memiliki peran yang berbeda dalam pengolahan dan penggunaan data. Big data digunakan untuk menangani sistem dokumen terdistribusi, di mana data dalam jumlah besar dimasukkan secara bersamaan pada jalur yang terdistribusi.

Sebaliknya, data warehouse lebih tepat digunakan ketika perusahaan ingin mengumpulkan informasi terkait apa yang sedang terjadi di dalam perusahaan, misalnya untuk membuat perencanaan bisnis di tahun berikutnya berdasarkan kinerja tahun berjalan.

Laporan-laporan ini dapat dihasilkan dengan menggunakan data yang tersimpan dalam data warehouse, karena data ini berasal dari sumber yang andal dan terpercaya. Di sisi lain, big data sangat berguna jika bisnis ingin membuat keputusan yang lebih strategis, seperti:

Bagaimana meningkatkan pendapatan.
Bagaimana memperoleh lebih banyak keuntungan.
Cara menarik lebih banyak pelanggan.

Dengan memahami perbedaan big data dan data warehouse, perusahaan dapat menentukan pendekatan terbaik sesuai kebutuhan bisnis, baik untuk analisis data terstruktur maupun untuk pengambilan keputusan berdasarkan data dalam skala besar.

2. Sumber data yang diterima

Perbedaan sumber data yang diterima antara data warehouse dan big data cukup signifikan. Data warehouse umumnya menerima data dari berbagai sumber berbasis SQL, terutama database relasional, yang digunakan untuk menghasilkan laporan analitik.

Sumber data ini biasanya lebih terstruktur dan homogen, meskipun dalam beberapa kasus bisa juga berasal dari sistem yang berbeda (heterogeneous) yang menggunakan produk DBMS yang berbeda.

Sebaliknya, big data menerima data dalam volume besar dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, media sosial, serta data dari sensor atau mesin. Big data diolah berdasarkan 3V (volume, velocity, dan variety).

3. Tipe data yang diterima

Big Data dan Data Warehouse memiliki perbedaan mendasar dalam tipe data yang dapat diterima dan diolah. Big Data mampu menangani data dalam jumlah sangat besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, seperti data transaksional, data media sosial, hingga data dari mesin.

Sebaliknya, Data Warehouse lebih terbatas karena tidak dapat mengelola data yang terlalu besar atau tidak terstruktur. Data yang disimpan dalam data warehouse umumnya bersifat historis dan digunakan 100% untuk laporan analitik, dengan periode tertentu sebagai penanda data yang telah dimuat.

Sementara itu, Big Data lebih fleksibel dalam mengelola data, termasuk data yang di-streaming, dan tidak selalu berfokus pada data historis. Sebagai contoh, Hadoop sebagai platform Big Data hanya memanfaatkan sebagian kecil data untuk laporan analisis, sementara data lainnya tetap disimpan tanpa status analitik langsung.

4. Sistem distribusi file

Sistem distribusi file pada data warehouse membutuhkan waktu yang lebih lama untuk memproses data karena volumenya yang besar. Pengolahan data dalam data warehouse bisa memakan waktu hingga satu hari. Hal ini berbeda dengan big data, yang dirancang untuk mengelola data dalam jumlah sangat besar dengan waktu yang lebih singkat.

Salah satu contohnya adalah penggunaan HDFS (Hadoop Distributed File System), yang memungkinkan pemuatan data dalam jumlah besar ke dalam sistem terdistribusi dengan memanfaatkan program map-reduce.

Mana yang Lebih Tepat untuk Perusahaan Anda?

Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa big data dan data warehouse memiliki perbedaan mendasar dan tidak dapat saling menggantikan. Setiap perusahaan perlu menentukan solusi mana yang sesuai dengan kebutuhan mereka, bukan karena keduanya terlihat serupa.

Big data cocok untuk perusahaan yang menangani data dalam jumlah besar dengan kecepatan pemrosesan yang tinggi, sementara data warehouse lebih tepat digunakan untuk analisis data historis yang terstruktur.

Namun, perusahaan juga bisa memanfaatkan kombinasi keduanya guna memaksimalkan pengelolaan data dan pengambilan keputusan yang lebih efektif. Pemilihan yang tepat akan membantu perusahaan lebih efisien dalam mengolah dan memanfaatkan data untuk pertumbuhan bisnis yang optimal.