FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 9 Menit 39 Detik 

5 Keuntungan Penerapan OLAP di Data Science

Belajar Data Science di Rumah 31-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/12c3d6934dbaf2053931b7356ec665c7_x_Thumbnail800.jpg

OLAP atau Pemrosesan Analitik secara Online adalah perangkat lunak untuk melakukan analisis multidimensi dengan kecepatan tinggi pada volume data yang besar dari data warehouse, data mart, atau penyimpanan data terpusat dan terpadu lainnya.


Sebagian besar data bisnis memiliki beberapa dimensi—beberapa kategori tempat data dipecah untuk presentasi, pelacakan, atau analisis. Misalnya, angka penjualan mungkin memiliki beberapa dimensi yang terkait dengan lokasi (wilayah, negara, negara bagian/provinsi, toko), waktu (tahun, bulan, minggu, hari), produk (pakaian, pria/wanita/anak-anak, merek, jenis), dan banyak lagi.


Tetapi di data warehouse, kumpulan data disimpan dalam tabel, yang masing-masing dapat mengatur data menjadi hanya dua dimensi ini pada satu waktu. OLAP mengekstrak data dari beberapa kumpulan data relasional dan mengaturnya kembali ke dalam format multidimensi yang memungkinkan pemrosesan yang sangat cepat dan analisis yang sangat mendalam.


Solusi OLAP yang efektif memecahkan masalah bagi pengguna bisnis dan departemen TI. Untuk pengguna bisnis, ini memungkinkan akses cepat dan intuitif ke data terpusat dan perhitungan terkait untuk tujuan analisis dan pelaporan.


Untuk TI, solusi OLAP meningkatkan data warehouse atau database relasional lainnya dengan data agregat dan perhitungan bisnis. Selain itu, dengan memungkinkan pengguna bisnis melakukan analisis dan pelaporan mereka sendiri, sistem OLAP mengurangi tuntutan pada sumber daya TI.


Nah, apa saja keuntungan penerapan OLAP dalam dunia Data Science? Yuk simak selengkapnya sekarang!


1. Data Multidimensi yang Berfokus pada Bisnis

Seperti disebutkan dalam kalimat pertama bab ini, OLAP menggunakan pendekatan multidimensi untuk mengatur dan menganalisis data. Dalam pendekatan multidimensi, data diatur ke dalam dimensi, di mana dimensi mencerminkan bagaimana pengguna bisnis biasanya memikirkan bisnis.


Misalnya, pengguna bisnis dapat melihat data mereka berdasarkan produk, pasar, dan dari waktu ke waktu. Masing-masing adalah dimensi dalam aplikasi OLAP. 


Perhatikan bahwa pengguna bisnis secara naluriah merujuk ke dimensi setelah preposisi seperti menurut (berdasarkan produk/berdasarkan pasar), lebih (dari waktu ke waktu), atau lintas (melintasi unit bisnis).


data science


Dimensi dapat didefinisikan sebagai karakteristik atau atribut dari kumpulan data. Setiap dimensi berisi anggota yang berbagi karakteristik umum. Para anggota sering diatur secara hierarkis dalam dimensi. Misalnya, Gambar 1-1 berisi beberapa dimensi dan anggotanya.


Dimensi Waktu, yang mewakili satu tahun, dibagi menjadi kuartal, dan setiap kuartal menjadi bulan masing-masing. Dimensi Produk berisi pengelompokan produk dan kemudian produk individual dalam setiap pengelompokan. Dimensi Pasar menunjukkan pembagian ke dalam wilayah geografis yang dibagi lagi menjadi negara bagian.


Aspek hierarki dimensi mewakili opsi pertama untuk agregasi. Misalnya, Kuartal 1 merangkum data untuk anggota turunannya Januari, Februari, dan Maret. Time merangkum data untuk keempat kuartal dalam setahun. Agregasi melekat dalam hierarki.


Metadata dalam sistem OLAP berisi aturan agregasi, membebaskan aplikasi dari kebutuhan untuk menentukan aturan agregasi ini dan memastikan bahwa aturan ini diterapkan secara konsisten untuk setiap laporan atau analisis.


Baca juga: Penerapan Algoritma Data Science SEMMA Framework


2. Perhitungan Berfokus pada Bisnis

Salah satu alasan mengapa sistem OLAP begitu cepat adalah karena mereka mengumpulkan nilai-nilai sebelumnya yang perlu dihitung dengan cepat dalam sistem basis data relasional tradisional. Mesin kalkulasi menangani data agregasi serta kalkulasi bisnis.


Dalam sistem OLAP, kemampuan analitik tidak tergantung pada bagaimana data disajikan. Perhitungan analitik disimpan secara terpusat dalam metadata untuk sistem, bukan di setiap laporan.


Berikut adalah beberapa contoh perhitungan yang tersedia dalam sistem OLAP:

  • Agregasi, yang hanya menggulung nilai berdasarkan level yang diatur dalam hierarki. Misalnya, aplikasi dapat menggulung penjualan berdasarkan minggu, bulan, kuartal, dan tahun.

  • Perhitungan deret waktu dengan kecerdasan waktu, seperti perbedaan persen dari tahun lalu, rata-rata bergerak, dan nilai periode-ke-tanggal.

  • Matriks atau perhitungan intradimensi sederhana, seperti bagian dari induk atau total, varians, atau indeks. Bagi pembaca yang terbiasa dengan spreadsheet, jenis perhitungan ini menggantikan rumus spreadsheet yang disematkan.

  • Perhitungan antar dimensi atau kompleks lintas dimensi, seperti indeks pengeluaran untuk negara saat ini terhadap pendapatan untuk total Amerika Serikat. Seseorang yang hanya menggunakan spreadsheet perlu menautkan spreadsheet dan membuat rumus dengan nilai dari sheet yang berbeda untuk menyelesaikan jenis perhitungan ini.

  • Perhitungan prosedural, di mana aturan perhitungan tertentu didefinisikan dan dieksekusi dalam urutan tertentu. Misalnya, mengalokasikan biaya bersama, seperti beriklan di seluruh produk, sebagai persentase kontribusi pendapatan per produk adalah perhitungan prosedural, yang memerlukan logika prosedural untuk membuat model dan menjalankan aturan bisnis canggih yang secara akurat mencerminkan bisnis.

  • Perhitungan OLAP-aware, dengan fungsi khusus seperti peringkat dan hubungan hierarkis. Perhitungan ini dapat mencakup kecerdasan waktu dan kecerdasan finansial. Misalnya, perhitungan sadar OLAP akan menghitung saldo persediaan di mana persediaan akhir kuartal 1 dipahami sebagai persediaan akhir bulan Maret, bukan jumlah persediaan Januari, Februari, dan Maret.

  • Ekspresi yang ditentukan pengguna, memungkinkan pengguna untuk menggabungkan perhitungan yang ditentukan sebelumnya menggunakan operator apa pun dan fungsi multidimensi.


3. Data dan Perhitungan Terpercaya

Ketika spreadsheet elektronik, seperti VisiCalc dan Lotus 1-2-3, dirilis pada akhir 1970-an dan awal 1980-an, analis bisnis, yang sudah akrab dengan spreadsheet berbasis kertas, menggunakan alat-alat baru ini. Analis akan membuat spreadsheet mulai dari data mentah dan menghabiskan berjam-jam memformat dan memijat data ke dalam bentuk yang dapat mereka gunakan.


Mereka akan mengembangkan lusinan hingga ratusan lembar ini. Pada gilirannya, organisasi mereka mulai mengandalkan banyak sekali spreadsheet yang diproduksi secara manual ini untuk informasi yang sangat penting.


Sayangnya, segera setelah data mulai hidup di spreadsheet, pengguna mulai mengubah data, memasukkan data baru, dan membuat perhitungan untuk menambah apa yang sudah ada. Segera, ada beberapa definisi tentang sesuatu yang mendasar seperti penjualan atau keuntungan. Kebingungan yang dihasilkan memunculkan fenomena yang kemudian dikenal sebagai "neraka spreadsheet". 


Untuk memahami kedalaman masalah yang disebabkan oleh spreadsheet neraka, pertimbangkan skenario berikut: Ada sepuluh orang di sebuah ruangan, masing-masing dengan spreadsheet sendiri yang berisi metrik, rumus, dan angkanya sendiri.


Tak satu pun dari spreadsheet berisi data yang sama persis. Menjadi sangat sulit, jika bukan tidak mungkin, bagi manajemen untuk membuat keputusan bisnis yang baik ketika tidak ada yang bisa menyepakati fakta-fakta yang mendasarinya.


Masalahnya tidak terbatas hanya pada spreadsheet. Banyak organisasi memiliki beberapa sistem pelaporan, masing-masing dengan databasenya sendiri. Ketika data berkembang biak, sulit untuk memastikan bahwa data tersebut dapat dipercaya.


Sistem OLAP memusatkan data dan perhitungan, memastikan satu sumber data untuk semua pengguna akhir. Beberapa sistem OLAP memusatkan semua data dalam database multidimensi. Lainnya memusatkan beberapa data dalam database multidimensi dan link ke data yang disimpan secara relasional.


Masih sistem OLAP lain yang tertanam di gudang data, menyimpan data multidimensi dalam database itu sendiri. Terlepas dari detail implementasi, yang penting adalah sistem OLAP memastikan pengguna akhir memiliki akses ke data dan perhitungan yang ditentukan secara konsisten untuk mendukung BI.


4. Analisis Kecepatan Pikiran

Analisis kecepatan pemikiran (juga disebut sebagai analisis ad hoc) berarti bahwa analis dapat mengajukan pertanyaan dan mendapatkan tanggapan langsung dari sistem OLAP. Tidak perlu menunggu data berarti lebih sedikit gangguan dalam pemikiran analis.


Analis dapat segera mengajukan kueri lain berdasarkan hasil kueri pertama, lalu kueri lain, dan seterusnya, memimpin analis dalam perjalanan penemuan. Waktu respons yang cepat, bersama dengan organisasi data multidimensi yang intuitif, memungkinkan seorang analis untuk memikirkan dan mengeksplorasi hubungan yang mungkin terlewatkan.


Misalnya, pertimbangkan sebuah perusahaan yang mengalami peningkatan mendadak dalam jumlah keluhan pelanggan mengenai pengiriman produk yang terlambat. Dalam menyelidiki masalah ini, analis menelusuri kubus keuangan dan menemukan bahwa keuntungan berada pada rekor tertinggi.


Dia kemudian menelusuri usia rata-rata faktur hutang perusahaan untuk menemukan bahwa usia rata-rata tumbuh pada tingkat yang sangat tinggi. Akhirnya, analis menelusuri persediaan dan menemukan bahwa bahan mentah berada pada tingkat yang rendah. 


Dari analisis ini, dia dapat menarik kesimpulan bahwa petugas keuangan mulai membayar faktur terlambat, yang meningkatkan arus kas dan keuntungan jangka pendek, tetapi sekarang vendor perusahaan marah dan mengirimkannya kemudian.


Keterlambatan pengiriman bahan baku mengakibatkan produk terlambat dan meningkatnya jumlah keluhan konsumen terkait. Analisis kecepatan berpikir adalah komponen kunci yang memungkinkan pekerjaan investigasi penelusuran semacam ini di berbagai area fungsional.


Sistem OLAP merespon lebih cepat untuk permintaan pengguna akhir daripada database relasional yang tidak memanfaatkan teknologi OLAP. Waktu respons yang cepat dimungkinkan karena sistem OLAP mengumpulkan data sebelumnya.


Pra-agregasi berarti bahwa tidak perlu banyak perhitungan yang memakan waktu saat kueri pengguna akhir diproses. Selain itu, sistem OLAP dioptimalkan untuk kalkulasi bisnis, sehingga kalkulasi membutuhkan waktu lebih sedikit untuk dieksekusi.


Sistem OLAP memudahkan proses analisis bagi analis dengan mendukung alat yang sudah mereka gunakan. Misalnya, banyak sistem OLAP mendukung alat spreadsheet komersial seperti Microsoft Excel atau menawarkan antarmuka spreadsheet mereka sendiri.


5. Pelaporan Layanan Mandiri yang Fleksibel

Perancang dan pembuat laporan terbaik biasanya berasal dari dalam komunitas bisnis itu sendiri karena mereka tahu apa yang dibutuhkan. Mengaktifkan orang-orang ini untuk membuat laporan mereka sendiri adalah ciri khas sistem OLAP.


Sistem OLAP memungkinkan pengguna bisnis untuk membuat kueri data dan membuat laporan menggunakan alat yang alami untuk mereka gunakan. Menyediakan alat yang akrab bagi pengguna akhir berarti kurva belajar mereka berkurang, sehingga mereka lebih cenderung menggunakan sistem.


Selain aplikasi spreadsheet komersial dan kustom, sistem OLAP mendukung alat pelaporan front-end lainnya yang dirancang dengan mempertimbangkan pengguna bisnis. 


Misalnya, mereka menyertakan alat yang mudah digunakan yang memungkinkan perancang laporan membuat dan menerbitkan dasbor berbasis web dan laporan interaktif menggunakan data OLAP langsung. Konsumen laporan interaktif sering kali dapat menyesuaikan tampilan data mereka.


Ketika pengguna bisnis dapat membuat laporan mereka sendiri, ini mengurangi ketergantungan pada sumber daya TI untuk menghasilkan laporan. Tanpa sistem OLAP, departemen TI sering diminta untuk membuat banyak pandangan yang terwujud dan laporan khusus untuk pengguna bisnis sesuai permintaan.


Seperti halnya aplikasi apa pun yang ditujukan untuk pengguna bisnis, alat front-end harus cukup intuitif dan fleksibel untuk digunakan oleh pengguna biasa. Meskipun demikian, seperti halnya alat baru lainnya, orang perlu dilatih tentang cara menggunakan fasilitas pelaporan ini secara efektif. Jika pengguna akhir menganggap sistem terlalu sulit untuk digunakan, mereka tidak akan mengadopsinya.


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :