Apa itu pasar data?

Pasar data menyediakan data tertentu kepada sekelompok pengguna tertentu, yang memungkinkan pengguna tersebut mengakses insight krusial dengan cepat tanpa membuang waktu menelusuri seluruh gudang data. Misalnya, banyak perusahaan mungkin memiliki pasar data yang selaras dengan departemen tertentu dalam bisnis, seperti keuangan, penjualan, atau pemasaran.

Pasar data, gudang data, dan danau data adalah tempat penyimpanan data pusat yang penting, tetapi masing-masing melayani kebutuhan berbeda dalam organisasi.

 Gudang data adalah sistem yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan data terpusat, konsisten untuk mendukung penambangan data, kecerdasan buatan (AI), dan machine learning—yang, pada akhirnya, dapat meningkatkan analitik canggih dan kecerdasan bisnis. Melalui proses pengumpulan strategis ini, solusi gudang data mengonsolidasikan data dari sumber yang berbeda untuk membuatnya tersedia dalam satu bentuk terpadu.

Pasar data (sebagaimana disebutkan di atas) adalah versi khusus dari gudang data yang berisi subset data yang lebih kecil, penting, dan dibutuhkan oleh satu tim atau kelompok pengguna tertentu dalam organisasi. Pasar data dibangun dari gudang data yang sudah ada (atau sumber data lain) melalui proses kompleks yang melibatkan berbagai teknologi dan alat untuk merancang dan membangun basis data fisik, mengisinya dengan data, serta mengatur protokol akses dan manajemen yang rumit.

Meskipun ini merupakan proses yang menantang, namun memungkinkan lini bisnis untuk menemukan insight yang lebih terfokus dengan lebih cepat daripada bekerja dengan kumpulan data gudang data yang lebih luas. Sebagai contoh, tim pemasaran dapat mengambil manfaat dari membuat pasar data dari gudang yang sudah ada, karena aktivitasnya biasanya dilakukan secara independen dari bagian bisnis lainnya. Oleh karena itu, tim tidak memerlukan akses ke semua data perusahaan.

Danau data, juga, adalah repositori untuk data. Danau data menyediakan penyimpanan besar-besaran data tidak terstruktur atau mentah yang diumpankan melalui berbagai sumber, tetapi informasi belum diproses atau disiapkan untuk dianalisis. Sebagai hasil dari kemampuan untuk menyimpan data dalam format mentah, data lake lebih mudah diakses dan lebih hemat biaya daripada gudang data. Tidak perlu membersihkan dan memproses data sebelum menelan.

Pemerintah dapat menggunakan teknologi untuk melacak data perilaku lalu lintas, penggunaan daya, dan saluran air, serta menyimpannya di danau data sambil mencari cara untuk menggunakan data tersebut dalam menciptakan “kota yang lebih cerdas” dengan layanan yang lebih efisien.

Pasar data dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok tertentu dengan fokus subjek data yang lebih sempit. Meski pasar data bisa berisi jutaan catatan, tujuannya adalah menyediakan data paling relevan kepada pengguna bisnis dengan cepat.

Dengan desainnya yang lebih kecil dan terfokus, pasar data memiliki beberapa manfaat bagi pengguna akhir, termasuk yang berikut:

• Efisiensi biaya: Ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan ketika menyiapkan pasar data, seperti cakupan, integrasi, dan proses untuk mengekstrak, mentransformasi, dan memuat (ETL). Namun, pasar data biasanya hanya menimbulkan sebagian kecil dari biaya gudang data.
  
  
• Akses data yang lebih mudah: Pasar data hanya memuat sebagian kecil data, sehingga pengguna dapat dengan cepat mengambil data yang dibutuhkan dengan lebih sedikit usaha dibandingkan bekerja dengan kumpulan data besar di gudang data.
  
  
• Akses lebih cepat ke insight: Intuisi yang diperoleh dari gudang data mendukung pengambilan keputusan strategis di tingkat perusahaan, yang berdampak pada seluruh bisnis. Pasar data memicu intelijen bisnis dan analitik yang memandu keputusan di tingkat departemen. Tim dapat memanfaatkan insight data yang terfokus dengan tujuan spesifik mereka dalam pikiran. Ketika tim mengidentifikasi dan mengekstrak data berharga dalam waktu yang lebih singkat, perusahaan mendapatkan manfaat dari proses bisnis yang dipercepat dan produktivitas yang lebih tinggi.
  
  
• Pemeliharaan data yang lebih sederhana: Gudang data menyimpan banyak sekali informasi bisnis, dengan cakupan untuk berbagai lini bisnis. Pasar data fokus pada satu baris, dengan ruang di bawah 100GB, yang menyebabkan lebih sedikit kekacauan dan perawatan yang lebih mudah.
  
  
• Implementasi yang lebih mudah dan lebih cepat: Gudang data melibatkan waktu implementasi yang signifikan, terutama di perusahaan besar, karena gudang data mengumpulkan data dari sejumlah sumber internal dan eksternal. Di sisi lain, Anda hanya membutuhkan sebagian kecil data saat menyiapkan pasar data, sehingga implementasinya cenderung lebih efisien dan mencakup lebih sedikit waktu penyiapan.

Ada tiga jenis pasar data yang berbeda berdasarkan hubungan dengan gudang data dan sumber data dari masing-masing sistem.

• Pasar data dependen adalah segmen yang dipartisi dalam gudang data perusahaan. Pendekatan top-down ini dimulai dengan penyimpanan semua data bisnis di satu lokasi pusat. Pasar data yang baru dibuat mengekstrak bagian tertentu dari data primer kapan pun diperlukan untuk analisis.
  
  
• Pasar data independen berfungsi sebagai sistem mandiri yang tidak tergantung pada gudang data. Analis dapat mengambil data dari topik atau proses bisnis tertentu dari sumber data internal atau eksternal, mengolahnya, dan menyimpannya dalam repositori pasar data sampai tim membutuhkannya.
  
  
• Pasar data hybrid menggabungkan data dari gudang data yang ada dan sumber operasional lainnya. Pendekatan terpadu ini memanfaatkan kecepatan dan antarmuka yang ramah pengguna dari pendekatan top-down dan juga menawarkan integrasi tingkat perusahaan dari metode independen.

Pasar data adalah basis data relasional berorientasi subjek yang menyimpan data transaksional dalam baris dan kolom, yang membuatnya mudah diakses, diatur, dan dipahami. Karena berisi data historis, struktur ini memudahkan analis untuk menentukan tren data. Bidang data yang umum meliputi urutan numerik, nilai waktu, dan referensi ke satu atau beberapa objek.

Perusahaan mengelola pasar data dengan skema multidimensi sebagai cetak biru untuk memenuhi kebutuhan pengguna basis data dalam tugas analitis. Tiga skema utama adalah bintang, kepingan salju, dan kubah.

Skema bintang adalah formasi logis tabel dalam basis data multidimensi yang menyerupai bentuk bintang. Dalam cetak biru ini, satu tabel fakta—kumpulan metrik yang berhubungan dengan peristiwa atau proses bisnis tertentu—berada di tengah bintang, dikelilingi oleh beberapa tabel dimensi terkait.

Tidak ada ketergantungan antar tabel dimensi, sehingga skema bintang membutuhkan lebih sedikit penggabungan saat menulis kueri. Struktur ini mempermudah kueri, menjadikan skema bintang sangat efisien bagi analis yang ingin mengakses dan menavigasi kumpulan data besar.

Skema snowflake atau kepingan salju adalah perpanjangan logis dari skema bintang, membangun cetak biru dengan tabel dimensi tambahan. Tabel dimensi ini dinormalisasi untuk menjaga integritas data dan mengurangi redundansi.

Meskipun metode ini membutuhkan ruang penyimpanan tabel dimensi yang lebih sedikit, struktur ini kompleks dan sulit dipelihara. Keuntungan utama skema kepingan salju adalah penggunaan ruang disk yang rendah, namun ada dampak negatif pada kinerja akibat tabel tambahan.

Gudang data adalah teknik pemodelan basis data modern yang memungkinkan profesional TI merancang gudang data perusahaan secara tangkas. Pendekatan ini menggunakan struktur berlapis dan dirancang khusus untuk mengatasi masalah kelincahan, fleksibilitas, dan skalabilitas yang biasanya muncul dengan model skema lain.

Data vault menghilangkan kebutuhan skema bintang untuk pembersihan dan menyederhanakan penambahan sumber data baru tanpa gangguan pada skema yang ada.

Pasar data memandu keputusan bisnis penting di tingkat departemen. Sebagai contoh, tim pemasaran dapat menggunakan pasar data untuk menganalisis perilaku konsumen, sementara staf penjualan dapat menggunakan pasar data untuk menyusun laporan penjualan kuartalan. Karena tugas-tugas ini terjadi di departemen masing-masing, tim tidak memerlukan akses ke semua data perusahaan.

Biasanya, pasar data dibuat dan dikelola oleh departemen bisnis tertentu yang ingin menggunakannya. Proses untuk merancang sebuah pasar data biasanya terdiri dari langkah-langkah berikut:

1. Dokumentasikan persyaratan penting untuk memahami kebutuhan bisnis dan teknis pasar data.
   
   
2. Identifikasi sumber data yang akan diandalkan pasar data Anda untuk mendapatkan informasi.
   
   
3. Tentukan subkumpulan data, apakah itu semua informasi tentang topik atau bidang tertentu pada tingkat yang lebih terperinci.
   
   
4. Rancang tata letak logis untuk pasar data dengan memilih skema yang berkorelasi dengan gudang data yang lebih besar.

Dengan pekerjaan dasar selesai, Anda dapat memaksimalkan nilai pasar data menggunakan alat intelijen bisnis khusus seperti Qlik atau SiSense. Solusi ini menyediakan dasbor dan visualisasi yang memudahkan penerjemahan data menjadi insight, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas bagi perusahaan.

Sementara pasar data menawarkan manfaat efisiensi dan fleksibilitas lebih besar bagi bisnis, pertumbuhan data yang pesat menimbulkan masalah bagi perusahaan yang masih menggunakan solusi lokal.

Saat gudang data pindah ke cloud, pasar data akan mengikuti. Dengan menggabungkan seluruh sumber daya data ke dalam satu repositori yang memuat semua pasar data, bisnis dapat menekan biaya dan memastikan setiap departemen memiliki akses real-time tanpa batas ke data yang dibutuhkan.

Platform berbasis cloud memungkinkan pembuatan, pembagian, dan penyimpanan kumpulan data besar dengan mudah, sehingga mempermudah akses dan analisis data secara efisien dan efektif. Sistem cloud dirancang untuk mendukung pertumbuhan bisnis berkelanjutan, dengan banyak penyedia Software-as-a-Service (SaaS) modern yang memisahkan penyimpanan data dari komputasi guna meningkatkan skalabilitas saat mengakses data.