Banyak perusahaan memerlukan proses analisis data yang cepat dan akurat untuk meningkatkan daya saing bisnis. Salah satu teknologi yang digunakan untuk mengolah data bervolume besar dengan cepat adalah OLAP (Online Analytical Processing). Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengungkap pola dan tren tersembunyi untuk merancang strategi bisnis yang lebih tepat sasaran maupun operasional bisnis yang lebih efisien. 

Mari eksplorasi lebih lanjut seputar teknologi OLAP untuk pengolahan data modern serta manfaat yang bisa dirasakan dari penerapannya.

Apa yang Dimaksud dengan OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) adalah sistem komputasi untuk melakukan analisis multidimensional berkecepatan tinggi pada data bervolume besar (big data). Umumnya, data yang dianalisis melalui OLAP berasal dari data warehouse atau pusat penyimpanan data lainnya. Teknologi analisis data ini cocok untuk proses analisis business intelligence, data mining, atau analisis kompleks lainnya. Laporan bisnis seperti analisis finansial, budgeting, dan proyeksi penjualan juga bisa memanfaatkan OLAP. Melalui teknologi OLAP, perusahaan bisa mendapatkan insight mendalam serta mempercepat pengambilan keputusan bisnis.

Bagaimana Cara Kerja OLAP?

Sistem OLAP menggunakan tools untuk mengekstraksi dan menampilkan data dari berbagai perspektif. Data akan dikumpulkan dari berbagai sumber di dalam data warehouse, kemudian melalui proses Extract, Transform, Load (ETL) menjadi data cube. Tiap cube dalam OLAP mengandung data yang dikategorikan menurut dimensi (seperti pelanggan, periode waktu, jumlah penjualan). Tiap dimensi dapat memiliki level hierarki (seperti periode per tahun hingga per bulan) untuk memfasilitasi proses analisis yang mendetail.

Data cube akan dikelola untuk memungkinkan proses analisis dan kueri yang cepat. Sistem OLAP memfasilitasi berbagai jenis operasional analitik, seperti drill-down yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan data mendetail dari data yang disajikan, serta roll-up untuk memberikan rangkuman dari data. Sistem ini juga mendukung fungsi slicing dan dicing untuk mengambil subset spesifik dari data cube untuk analisis lebih lanjut. Pengguna pun akan lebih mudah dalam menganalisis data sesuai kebutuhan bisnis.

Apa Saja Jenis-Jenis OLAP?

Terdapat 3 jenis sistem OLAP dengan karakteristik tersendiri, yaitu:

MOLAP (Multidimensional OLAP)

Jenis sistem MOLAP melibatkan pembuatan data cube berisi data multidimensional dari data warehouse. Hal ini memungkinkan proses analisis yang lebih cepat dan efisien. MOLAP merupakan sistem OLAP yang paling umum digunakan. Kelebihan MOLAP adalah kemampuannya dalam menganalisis dan menyimpan data dalam waktu cepat, sehingga cocok untuk analisis dengan performa yang tinggi, seperti analisis finansial.

ROLAP (Relational OLAP)

Jenis sistem ROLAP beroperasi secara langsung pada database relasional dengan memakai kueri SQL untuk mengambil informasi spesifik berdasarkan dimensi yang diperlukan. Sistem ROLAP cocok untuk menganalisis data yang luas untuk menjawab pertanyan yang terperinci. Kelebihan ROLAP adalah kemampuannya dalam menangani data berjumlah besar dengan efektif. Namun, performa ROLAP cenderung lebih lambat dibandingkan MOLAP. 

HOLAP (Hybrid OLAP)

Jenis sistem HOLAP menggabungkan antara MOLAP dan ROLAP. Sistem ini memakai struktur relasional dan multidimensional untuk menyimpan data, di mana data mendetail disimpan di struktur relasional, sedangkan data rangkuman disimpan di multidimensional cubes. HOLAP memungkinkan proses analisis data terperinci dalam jumlah besar dengan berbagai cara. Namun, sistem HOLAP dinilai kompleks dan sulit untuk dijalankan.

OLAP dan OLTP, Apa Bedanya?

Selain OLAP, OLTP (Online Transaction Processing) juga merupakan sistem pemrosesan data yang banyak digunakan perusahaan. Keduanya memiliki tujuan yang berbeda serta dioptimasi untuk menjalankan pekerjaan tertentu.

OLTP didesain untuk memproses ratusan hingga ribuan transaksi per detik atau lebih secara real-time. Sistem ini mengelola operasional sehari-hari seperti pemrosesan pesanan, manajemen inventori, dan transaksi pelanggan. OLTP memproses data transaksional dalam volume kecil serta mengeksekusi kueri sederhana untuk diproses dengan cepat. Maka dari itu, OLTP digunakan oleh staf operasional seperti kasir atau agen customer service yang membutuhkan akses langsung ke data transaksional.

Sementara OLAP dirancang untuk analisis dan pelaporan data. Dalam hal ini, sistem akan menarik insight dari data historis dalam jumlah besar. OLAP mendukung kueri yang rumit untuk mengidentifikasi tren dan pola. OLAP mengelola data agregat dalam jumlah besar, di mana data tersebut adalah data historis untuk keperluan analisis. Sistem ini umumnya dipakai oleh data analyst, business intelligence professional, hingga decision-makers untuk pembuatan strategi bisnis yang efektif.

Mengapa OLAP Penting Untuk Bisnis?

OLAP sangat penting untuk membantu perusahaan dalam memproses dan mendapatkan value dari banyaknya data yang dimiliki. Beberapa alasan mengapa OLAP penting untuk bisnis adalah:

Analisis Data Secara Multidimensional

OLAP memungkinkan perusahaan untuk mengelola data dalam model multidimensional. Hal ini bermanfaat untuk menganalisis data dari berbagai perspektif. Perusahaan dapat memahami hubungan yang kompleks di antara data yang ada, seperti performa penjualan di berbagai wilayah dalam periode waktu yang berbeda. Hal ini penting untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih berkualitas.

Proses Analisis yang Cepat dan Efisien

Salah satu fitur unggulan dalam OLAP adalah eksekusi kueri yang cepat, bahkan dalam kecepatan milidetik. Sistem ini melakukan pra-agregasi data untuk mengurangi waktu dalam memproses kueri yang kompleks. Kecepatan ini akan memudahkan perusahaan dalam merespon perubahan pasar yang dinamis serta mengambil keputusan bisnis dengan tepat waktu.

Pelaporan Secara Self-Service

Fitur pelaporan secara self-service memudahkan pengguna untuk membuat laporan dan dashboard sendiri tanpa bantuan IT support. Hal ini penting untuk mengurangi beban kerja tim IT serta memudahkan pengguna untuk menyesuaikan analisis sesuai dengan kebutuhan mereka. Pengguna pun tidak perlu mempelajari cara mengoperasikan database saat menggunakan OLAP.

Tampilan Data Terintegrasi

OLAP menyediakan platform terpadu untuk menampilkan data terkait marketing, finansial, produksi, hingga departemen bisnis lainnya. Manajer dan jajaran pimpinan dapat melihat gambaran yang lebih luas terkait data yang dimiliki untuk pemecahan masalah yang lebih efektif. OLAP juga memastikan semua pengguna memiliki akses terhadap sumber data yang akurat dan konsisten.

Permudah Proses Analisis Data dengan Platform Data Management Modern dari PhinCon

Proses analisis data yang cepat dan akurat akan semakin mudah jika menggunakan alat yang tepat. PhinCon dengan platform data management dapat menjadi solusi strategis sebagai alat untuk mengelola dan mengolah data dengan efektif. Platform ini memanfaatkan teknologi data virtualization untuk proses integrasi data secara real-time dari berbagai sumber, baik sumber on-premises maupun cloud, tanpa harus melakukan replikasi data. 

Platform ini dilengkapi dengan fitur unggulan seperti katalog data dinamis, data governance yang kuat, akselerasi kueri berbasis AI, serta persiapan data yang mudah. Pendekatan yang logis terhadap integrasi dan manajemen data dapat membantu menghindari silo data dan meningkatkan kualitas data. Data virtualization juga memastikan data tetap berada di lokasi asalnya selama proses analisis data.

Platform data management kami memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data mereka secara mandiri. Fitur self-service ini penting untuk mengurangi ketergantungan terhadap tim IT, mempercepat proses pengambilan keputusan, serta mendorong terciptanya budaya data-driven di lingkungan kerja.

Untuk informasi lebih lanjut tentang platform data management, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com. 

Editor: Irnadia Fardila