PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 41 Menit 16 Detik

5 Tools Populer Data Science Untuk Data Warehousing

Belajar Data Science di Rumah 18-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a82055ae450c0b6b32475f3340c2b9ba_x_Thumbnail800.jpeg

Data science adalah salah satu ilmu yang berhubungan dengan data dan kemudian mengaplikasikan berbagai teknik khusus untuk mendapatkan pola, informasi, serta dasar pengambilan keputusan untuk kepentingan perusahaan, pemerintah, atau lembaga terkait. Teknik-teknik yang dibutuhkan antara lain pemahaman algoritma machine learning, kemampuan coding berbagai bahasa pemrograman, visualisasi data, dan hal lainnya. Dalam data science terdapat tiga komponen utama proses operasi data, yaitu organising, packaging, dan delivering.


Salah satu tahapan data science yang penting pada komponen organising adalah data warehousing. Data warehousing adalah proses atau upaya penggunaan sebuah sistem atau tools dalam mengarsipkan sekaligus melakukan analisa data. Tujuan dari data warehousing antara lain memberikan akses data yang cepat, memberikan data yang konsisten, membantu mengoptimalkan proses bisnis, dan mudah untuk mendokumentasikan historical data. Proses ini memerlukan sejumlah tools supaya berjalan efektif. Berikut akan dibahas 5 tools populer untuk melakukan data warehousing.


1. Amazon Redshift

Data Science

Amazon redshift adalah layanan data warehouse berbasis cloud yang dapat menampung ribuan gigabytes data. Sebagai salah satu tools data warehouse yang populer, Amazon redshift memudahkan seorang data scientist untuk mengekstrak data secara langsung. Redshift menggunakan konsep node yang dikenal dengan klaster untuk memperbolehkan users mengunggah dataset pada tempat yang sudah disediakan. Pada tempat tersebut, users dapat melakukan analisis dan query pada data. 


Amazon redshift memiliki beberapa keunggulan sebagai berikut.

  • Dioptimalkan untuk data warehouse. Redshift memiliki arsitektur MPP (Massively Parallel Processing) yang digunakan untuk mendistribusikan operasi SQL dan teknik paralelisasi untuk mengambil keuntungan penuh dari semua sumber daya yang tersedia. Hal-hal tersebut tidak dapat dilakukan oleh data warehouse tradisional.

  • Scalable. Amazon Redshift dapat dengan mudah ditingkatkan melalui manajemen AWS atau dengan panggilan API sederhana. Setiap perubahan dapat dilakukan dengan menambah atau menghapus sejumlah node di cloud data warehouse. Node DS (Dense Storage) memungkinkan untuk menangani struktur data warehouse yang sangat besar menggunakan HDD (Hard Disk Drive). Sedangkan, perubahan struktur data warehouse tradisional memerlukan properti perhitungan skala yang sangat kompleks.

  • Keamanan data terjaga. Amazon Redshift menggunakan teknik enkripsi standar industri untuk menjaga keamanan data. Redshift mendukung koneksi yang mendukung SSL antara aplikasi klien dan data warehouse agar data tetap aman. Selain itu, Amazon Redshift menggunakan AES-256 yang dipercepat perangkat keras untuk mengenkripsi data saat istirahat.


Baca juga : Linear Regression Algoritma Data Science Terpopuler


2. Google BigQuery

Data Science

BigQuery adalah data warehouse yang dirilis oleh Google. Salah satu keutamaan dari data warehouse ini adalah scalability atau kemampuannya untuk menangani pertumbuhan yang tinggi. Selain itu, BigQuery juga serverless dan sudah memiliki built-in query engine. Dengan query engine tersebut, BigQuery mampu mengolah query SQL hingga ukuran terabyte dalam waktu beberapa detik saja. Dengan BigQuery, Sahabat DQ mendapatkan akses langsung ke infrastruktur IT canggih Google. Selain itu, kalian juga bisa menggunakan berbagai client library seperti Java, .NET, atau Python. 


BigQuery memiliki beberapa fitur pelengkap yang bisa digunakan juga. Berikut beberapa fitur tersebut.

  • BigQuery ML. BigQuery ML merupakan fitur untuk membangun dan mengoperasikan model machine learning.

  • BigQuery Omni. BigQuery Omni merupakan tool multi-cloud analytics untuk analisis data. Kalian bisa bebas menggunakan data dari Google Cloud, Amazon Web Services (AWS), dan Azure cukup dari satu dashboard. Dengan menggunakan BigQuery Omni, Sahabat DQ bisa bekerja lebih produktif dengan biaya yang lebih rendah.

  • BigQuery BI Engine. BigQuery BI Engine dari Google digunakan untuk analisis dataset kompleks dalam ukuran yang besar. Fitur ini sudah terintegrasi dengan Google Data Studio dan tool BI lainnya.

  • BigQuery GIS. Fitur ini menggabungkan arsitektur serverless BigQuery dengan geospatial analysis.


3. Microsoft Azure

Data Science

Microsoft Azure, atau yang sebelumnya dikenal sebagai Windows Azure adalah platform cloud computing publik milik perusahaan Microsoft. Aplikasi ini menyediakan berbagai layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, hingga networking. Pengguna aplikasi dapat memilih untuk mengembangkan dan menskalakan aplikasi baru, atau menjalankan aplikasi yang ada di cloud publik dari Microsoft Azure. Microsoft Azure menawarkan empat bentuk komputasi cloud yang berbeda, dari infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), hingga layanan tanpa server.


Berikut sejumlah manfaat yang didapatkan jika menggunakan Microsoft Azure sebagai tools data warehouse.

  • Menerapkan backup data. Sebagai solusi berbasis cloud, Microsoft Azure dapat mencadangkan data perusahaan dengan hampir semua bahasa di dunia, pada OS apa pun, dan dari lokasi mana pun. Perusahaan juga bisa menentukan frekuensi dan jadwal untuk backup data.

  • Mampu menjadi hosting serta mengembangkan aplikasi web dan seluler. Microsoft Azure dapat menjadi aplikasi pilihan developer untuk sebuah tool yang otonom dan adaptif dengan manajemen patch, AutoScale, dan sistem terintegrasi. Dengan adanya pengelolaan patch otomatis untuk tiap mesin virtual, perusahaan dapat menghemat waktu ketika mengelola infrastruktur dan lebih fokus pada pengembangan aplikasi mereka. 

  • Berinovasi dengan solusi industri IoT. Para analis dapat menyambungkan perangkat mereka ke cloud menggunakan solusi yang telah terintegrasi dengan infrastruktur yang ada. Setelah itu, analis dapat mulai mengumpulkan data baru yang berkaitan. Dalam Azure IoT Hub, analis dapat memantau dan mengelola miliaran perangkat dan mendapatkan wawasan untuk membantu para pemangku kepentingan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.


4. Oracle

Data Science


Oracle adalah relational database management system (RDBMS) untuk mengelola informasi secara terbuka, komprehensif, dan terintegrasi. Oracle Server menyediakan solusi yang efisien dan efektif karena kemampuannya dalam hal sebagai berikut.

  • Dapat bekerja di lingkungan client/server (pemrosesan tersebar)

  • Menangani manajemen space dan basis data yang besar

  • Mendukung akses data secara simultan

  • Performansi pemrosesan transaksi yang tinggi

  • Menjamin ketersediaan yang terkontrol

 

Oracle memiliki beberapa kelebihan dan kelemahan sebagai platform data warehouse. Berikut sejumlah kelebihan Oracle.

  • Dapat menangani jumlah data dalam ukuran yang besar.

  • Memiliki kemampuan akan fleksibilitas dan skalabilitas yang dapat memenuhi tuntutan akan data dan informasi yang bervolume besar dan terus-menerus bertambah besar.

  • Memiliki kemampuan untuk management user dan tiap user bisa diatur hak akses terhadap suatu database oleh database administrator.

  • Pemrosesan data yang sangat cepat, open source.

  • Ketika kita mengakses database dan kemudian ada kejadian seperti listrik mati misalnya maka data yang sudah kita simpan tidak rusak/hilang.

 

Sedangkan kekurangan yang dimiliki Oracle antara lain:

  • Merupakan software DMBS yang paling mahal, paling rumit, dan paling sulit untuk dipelajari.

  • Membutuhkan spesifikasi hardware yang tinggi untuk dapat menjalankan software DMBS Oracle supaya berjalan dengan stabil.

  • HP dan pertahanan (DEF) yang tergolong sedang.

  • Data yang bertambah ukurannya akan mengalami kelambatan proses, jadi harus ada database management.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


5. MySQL

Data Science


MySQL adalah suatu Database Management System (DBMS) dengan perintah dasar Structured Query Language (SQL). MySQL adalah open source DBMS yang terbagi menjadi dua bentuk lisensi, yakni Free Software dan Shareware. Free Software artinya siapa saja bisa mengakses perangkat lunak tersebut, sementara itu Shareware merupakan perangkat lunak berpemilik yang mempunyai batasan atau limitasi dalam pemakaiannya. MySQL juga termasuk ke dalam Relational Database Management System (RDBMS) di mana istilah baris, tabel, dan kolom digunakan pada struktur database ini. Metode relational database pada MySQL juga dipakai sebagai penghubung antara software dan server database. 


Berikut sejumlah kelebihan MySQL dibandingkan tools data warehouse lainnya.

  • Open source. MySQL adalah sistem manajemen database bersifat open source. Artinya, DBMS ini gratis. Namun, kinerjanya tetap baik.

  • Terjamin keamanannya. Terdapat lebih dari satu lapisan keamanan pada MySQL sebut saja level nama host hingga subnet mask. Tak hanya itu, enkripsi kata sandi level tinggi juga ditawarkan oleh MySQL untuk membuat data terlindungi.

  • RAM yang dibutuhkan tidak terlalu besar. RAM server kalian hanya berkapasitas 1 GB? MySQL tetap bisa digunakan dengan kapasitas tersebut. Tools ini memang tidak membutuhkan RAM berukuran besar.

  • Dapat digunakan secara multi user. MySQL sebagai DBMS yang mendukung multi user atau bisa dipakai secara bersamaan oleh beberapa user tanpa khawatir projek yang dikerjakan mengalami crash.

  • Mendukung bahasa pemrograman lain. Ini akan memudahkan proses data warehousing lebih efektif dan efisien. 


Sedangkan sejumlah kekurangan yang dimiliki oleh MySQL adalah sebagai berikut. 

  • Kurang cocok untuk mengelola data yang besar. MySQL masih belum cocok digunakan untuk mengelola data berukuran besar sebab DBMS ini memang ditujukan bagi perangkat berkapasitas kecil. Sebagai alternatif, dapat menggunakan BigQuery atau Big Data.

  • Technical support yang kurang memadai. Meski sudah banyak komunitas dan dokumentasi yang tersedia di internet, namun technical support MySQL masih tergolong minim sehingga tak jarang pengguna kesulitan selama pengoperasiannya.


Nah, ilmu data science tidak hanya mencakup proses data warehousing saja, Sahabat DQ. Ada manipulasi data, visualisasi data, prediksi model, dan proses lainnya. Tapi kalian semua tidak perlu khawatir untuk memulai belajar karena di DQLab sudah disediakan secara lengkap modul pembelajarannya. 


Bagi pemula yang belum terbiasa melakukan coding, juga sudah disediakan Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi lagi. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website, loh. Bahkan ada modul gratis yang bisa kalian coba terlebih dahulu. Nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan di DQLab!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login