Karakteristik bisnis saat ini bisa dibilang sangat berbeda dengan bisnis di masa lalu. Sekarang, semakin banyak data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan, maka semakin kuat pula posisinya di dunia industri modern. Sayangnya, jumlah data yang tidak diiringi dengan pengelolaan yang baik justru memperburuk efektivitas kinerja masing-masing divisi ketika harus menganalisis data yang tersimpan di data warehouse.

Untungnya, saat ini sudah ada data mart yang bisa menjadi penolong. Data mart ibarat ‘pasar’ database di mana ‘pembeli’ alias pengguna data dapat memilih data mana saja yang disuka. Lalu, apa itu data mart dan apa bedanya dari data warehouse serta data lake? Berikut ulasannya.

Apa itu Data Mart?

Data mart adalah database berorientasi subyek yang berfungsi untuk membuat pengaturan data spesifik sehingga mudah untuk dicari dan siap digunakan. Data mart sendiri merupakan versi padat dari data warehouse yang menyimpan semua data buatan setiap departemen dalam sebuah perusahaan atau organisasi. Dengan ini, pengguna dapat dengan mudah mengakses data yang relevan serta mendapatkan insight baru tanpa harus menelusuri seluruh data warehouse.

Data yang disimpan dalamnya sering kali dikendalikan oleh satu divisi dalam sebuah perusahaan, misalnya divisi marketing, sales, atau finance. Data mart umumnya hanya mengambil data dari beberapa sumber saja. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengakses data operasional pada data warehouse hanya dalam hitungan hari sehingga mampu mempercepat proses analisis dan dianggap sebagai solusi efektif untuk menciptakan insight yang dapat diterapkan.

Kelebihan Data Mart

Dalam sebuah tim atau satu rangkaian kerja suatu perusahaan, data mart memiliki sejumlah kelebihan yang sangat berpengaruh terhadap kinerja mereka. Kelebihan tersebut antara lain:

1. Sebagai sumber informasi tunggal

Sifatnya yang tersentralisasi memastikan setiap orang dalam sebuah divisi atau perusahaan mampu membuat keputusan berdasarkan data yang sama. Hal ini menjadi keuntungan yang cukup besar karena data dan prediksi dibuat berdasarkan data yang dapat dipercaya. Para pemegang keputusan pun dapat lebih fokus menciptakan keputusan dan melaksanakannya alih-alih adu argumen mengenai data itu sendiri.

2. Akses data yang lebih cepat

Pengguna data dapat dengan cepat mengakses data spesifik yang mereka butuhkan dari data warehouse, yang kemudian dikombinasikan dengan data dari berbagai sumber lain. Ketika hubungan antardata sudah terbentuk, maka pengguna bisa mendapatkan data langsung dari sana tanpa harus mengontak tim IT untuk mengekstrak data secara periodik. Tim bisnis dan IT pun dapat meningkatkan produktivitas mereka secara optimal.

3. Implementasi yang lebih sederhana dan cepat

Mengatur data warehouse untuk mendapatkan data yang dibutuhkan sangat mungkin membutuhkan waktu dan tenaga yang signifikan. Hal ini berbeda dengan data mart yang fokus mempersiapkan kebutuhan data untuk tim bisnis secara lebih spesifik, memungkinkan data dapat langsung diolah untuk menciptakan insight baru.

4. Data maintenance lebih sederhana

Data warehouse umumnya banyak berisi informasi bisnis dengan lingkup berbagai tim dalam suatu bisnis. Sementara itu, data mart umumnya berfokus terhadap satu divisi atau bagian dengan housing di bawah 100GB sehingga memperkecil clutters. Hal ini memungkinkan data maintenance berlangsung lebih cepat.

Tipe data mart dan contohnya

Pada dasarnya, ada tiga tipe data mart yang dibedakan berdasarkan hubungan masing-masing tipe dengan data warehouse, serta sumber data dari setiap sistem. Ketiga tipe tersebut antara lain:

1. Dependent data mart

Tipe ini merupakan pecahan atau partisi dari data warehouse. Semua data dimasukkan ke dalam satu lokasi terpusat, kemudian data mart akan mengekstrak data relevan yang dibutuhkan untuk analisis.

2. Independent data mart

Data mart ini merupakan sistem tersendiri yang sama sekali tidak bergantung pada data warehouse. Analis dapat mengektrak data dalam satu subjek tertentu dari sumber data internal maupun eksternal. Data ini kemudian disimpan ke dalam data mart repository hingga suatu saat nanti tim membutuhkannya.

3. Hybrid data mart

Tipe data ini mengombinasikan data dari data warehouse dan sumber operasional lainnya. Hybrid data mart sangat cocok untuk lingkungan data majemuk dengan implementasi yang cenderung cepat. Jenis ini membutuhkan proses data cleansing sebelum dapat digunakan oleh analis.

Data mart vs data warehouse vs data lake

Data mart, data warehouse, dan data lake memiliki perbedaan pada tujuan dan kebutuhannya. Data mart merupakan bentuk paling sederhana dari data warehouse yang fokus terhadap satu subjek atau divisi seperti sales, finance, atau marketing. Karena fokus terhadap subjeknya, maka data diambil hanya dari sejumlah sumber saja.

Sementara itu, data warehouse merupakan sistem manajemen data yang didesain untuk mendukung business intelligence dan proses analisis untuk seluruh tim dalam satu organisasi. Data warehouse berisi data dengan jumlah banyak yang diambil dari sumber-sumber dengan beragam subjek.

Di sisi lain, data lake merupakan kumpulan data mentah, baik terstruktur maupun tidak. Data ini sering kali digunakan sebagai sumber data analisis real-time. Data umumnya diproses dalam bentuk aslinya tanpa mengubah format atau konten dari data awal.

Kesimpulan

Itulah arti data mart dan tipe-tipe yang dimilikinya. Data mart merupakan solusi terbaik untuk menciptakan analisis yang lebih cepat dan akurat tanpa perlu memikirkan keabsahan data itu sendiri. Dengan begitu, proses penerimaan insight serta pengambilan keputusan jadi lebih cepat.

Nah, agar bisa mendapatkan hasil analisis optimal dalam pekerjaan data science Anda perlu mempelajari data science lebih dalam lagi dengan mengikuti kelas Algoritma Data Science School. Berbagai kelas data science tersedia sesuai level kebutuhan maupun keahlian Anda. Daftar sekarang juga dengan klik di sini!