Apa itu OLAP?

Integrasi OLAP dengan gudang data memungkinkan analis data menemukan pola dan hubungan dalam data dengan jauh lebih cepat dan lebih efisien. Namun, kerja OLAP, singkatan dari Online Analytical Processing, terjadi di balik layar, bisa dibilang. Jadi, Anda mungkin seorang analis andal yang bekerja dengan data di alat business intelligence dan didukung oleh OLAP, tetapi belum tentu tahu apa itu OLAP atau seberapa bermanfaatnya.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih lanjut tentang OLAP dan cara kerjanya agar Anda bisa lebih menghargainya. Untuk pembahasan mendalam tentang bagaimana OLAP berperan dalam database, coba ikuti kursus Database Design kami, yang akan memberi Anda gambaran menyeluruh dan pasti membuat Anda ahli bukan hanya dalam konsep OLAP tetapi juga bagaimana posisinya dalam konteks database yang lebih luas. 

Apa itu Online Analytical Processing?

Anda mungkin seorang analis senior, tetapi masih bertanya-tanya: Apa itu OLAP, atau online analytical processing? Singkatnya, OLAP adalah teknik pemrosesan data yang mengubah cara kita menganalisis data dalam jumlah besar. Karena OLAP telah menjadi bagian penting dalam alur kerja data, analis mungkin saja bekerja dengan kemajuan OLAP tanpa menyadarinya.  

Dengan OLAP, analis data dapat menganalisis kueri kompleks dengan cepat untuk mengubah himpunan data yang sangat besar menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang sering diminta atasan kita. Dengan OLAP, analis dapat melakukan analisis multidimensi, artinya mereka melihat dimensi seperti waktu, geografi, dan kategori hierarkis untuk melihat pola dan tren yang mungkin sulit dideteksi jika Anda bekerja dengan tabel dan harus mencari keterkaitan tanpa OLAP.

OLAP. Sumber: Kuliah daring CSUS

Mari lihat bagaimana OLAP terlibat dalam memanipulasi himpunan data besar. Bagian terbaiknya adalah Anda dapat melakukan operasi ini secara waktu nyata. Saya memikirkan tiga tindakan spesifik ini:

1. Mengekstrak perspektif tertentu dari himpunan data.
2. Menelusuri detail hingga tingkat granular untuk analisis mendalam.
3. Mengagregasi untuk menghasilkan ringkasan tingkat tinggi.

Misalnya, OLAP membantu kita mengekstrak data penjualan per wilayah, menelusuri detail untuk menganalisis kinerja penjualan tiap toko, lalu mengagregasikan semua informasi untuk memberikan tren penjualan secara keseluruhan.

Apa Itu Kubus OLAP?

Pembahasan OLAP tidak lengkap tanpa membicarakan kubus OLAP. Kubus OLAP, juga dikenal sebagai hiperkubus, adalah sejenis struktur data yang memungkinkan analisis cepat dan multidimensi atas data besar melampaui kemampuan database relasional. Fitur utamanya meliputi:

1. Dimensi: Mewakili beragam kategori untuk analisis.
2. Ukuran (Measures): Nilai numerik yang ingin Anda analisis.
3. Prapengagregasian: Data dihitung terlebih dahulu dan disimpan untuk kueri cepat.
4. Hierarki: Memungkinkan penelusuran lebih dalam dalam suatu dimensi.
5. Kinerja Kueri Cepat: Memungkinkan analisis cepat atas himpunan data besar.

Sederhananya, kubus OLAP mengambil tabel kita yang datar dan dua dimensi (seperti spreadsheet) dan mengangkatnya menjadi sesuatu dengan tiga (atau lebih banyak) dimensi. Kubus OLAP menambahkan lapisan dan keterkaitan tambahan. Kubus ini mengorganisasi data secara tepat untuk mendukung kueri analitis kompleks dan pelaporan dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi.  

Cara Kerja Sistem OLAP

Menganalisis volume besar data multidimensi dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyimpannya di gudang data, kemudian membuat kubus OLAP untuk kueri yang cepat dan efisien. Berikut visual agar Anda dapat melihat posisi OLAP dalam proses ini:

Proses kerja OLAP. Sumber: NetSuite

Pengumpulan dan penyimpanan data

Data diekstrak dari berbagai sumber, seperti database transaksional dan sistem eksternal. Lalu, data yang diekstrak melalui proses transformasi untuk menjaga kualitas. Selanjutnya dimuat ke gudang data terpusat yang dioptimalkan untuk kueri analitis dan penyimpanan data historis.

Pembuatan kubus OLAP

Kubus OLAP adalah struktur data multidimensi yang dihitung terlebih dahulu, dibangun dari data yang disimpan di gudang data. Kubus ini mengorganisasi data di sepanjang berbagai dimensi dan hierarki yang telah ditentukan (misalnya waktu, produk, lokasi) dan ukuran (misalnya penjualan, kuantitas). Prapengagregasian ini adalah bagian kunci OLAP dan menjadi alasan utama respons kueri yang cepat. Karena kubus OLAP sudah diagregasi pada berbagai level, kita dapat mengakses data yang diringkas tanpa harus menulis kueri SQL yang sama pada data mentah.

Kueri data yang cepat dan efisien

Kubus OLAP memudahkan akses data yang diringkas pada berbagai tingkat granularitas dengan cepat. Anda dapat menjalankan kueri analitis kompleks tanpa memengaruhi sistem sumber dan menikmati eksplorasi data yang lebih fleksibel. Berikut beberapa operasi OLAP utama yang dapat dilakukan analis data:

Operasi dasar OLAP. Sumber: Wikimedia

• Roll up: Operasi roll-up meringkas data untuk memberikan tampilan yang kurang detail. Misalnya, alih-alih melihat penjualan produk menurut kota spesifik seperti Paris, Berlin, Madrid, dan Roma, roll-up mengagregasikan data tersebut untuk menampilkan penjualan menurut wilayah seperti Eropa Barat dan Eropa Selatan. 
• Drill down: Kebalikan dari roll-up adalah drill-down. Di sini, analis dapat masuk lebih dalam ke hierarki data untuk mengambil informasi tingkat bawah. Misalnya, saat melihat data penjualan tahunan, seseorang dapat menelusuri hingga penjualan bulanan.
• Slice: Operasi slice mengekstrak subset data tertentu berdasarkan satu dimensi. Misalnya, slicing dapat menganalisis data penjualan untuk kategori produk tertentu.
• Dice: Operasi dice memungkinkan analis memilih dan menganalisis data dari beberapa dimensi secara bersamaan. Misalnya, mereka dapat menelaah data penjualan untuk produk tertentu di wilayah tertentu selama periode tertentu.
• Pivot: Operasi pivot memutar kubus OLAP pada salah satu dimensi. Jadi seorang analis data, yang ingin mengeksplorasi grafik dengan konfigurasi berbeda, dapat memutar data menggunakan aksi seret dan lepas di sebuah antarmuka pengguna grafis.

Jenis-jenis Sistem OLAP

Ada berbagai jenis sistem OLAP, masing-masing dengan penggunaan dan manfaat berbeda. Mari merangkum jenis-jenisnya dalam tabel.

OLAP vs. OLTP

Sekarang setelah kita melihat berbagai jenis sistem OLAP, kita dapat membandingkan OLAP versus OLTP. Tidak seperti OLAP, OTLP, yang merupakan singkatan dari online transaction processing, dirancang untuk pemrosesan transaksi alih-alih pemrosesan analitis. OLAP berfokus pada analisis data dan kueri, sedangkan OLTP berpusat pada pemrosesan transaksi waktu nyata dan integritas data dalam database operasional.

Secara umum, OLAP menangani kueri yang lebih kompleks agar bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik. Sistem OLTP menangani transaksi sehari-hari untuk menjaga integritas data dan melayani berbagai aplikasi, seperti entri pesanan dan pengendalian persediaan.

Lebih spesifiknya, dan dalam bahasa rekayasa serta arsitektur data, kita dapat mengatakan bahwa OLAP menggunakan model data multidimensi dengan skema terdenormalisasi yang paling cocok untuk kueri cepat dan operasi yang dominan baca. OLTP, di sisi lain, menggunakan model data relasional ternormalisasi yang dioptimalkan untuk operasi yang dominan tulis guna memastikan konsistensi dalam transaksi waktu nyata. Mari tangkap perbedaannya dalam tabel:

Manfaat OLAP

Sekarang mari kita catat manfaat utama OLAP, beberapa di antaranya telah kita singgung di atas. 

• Analisis Data Lebih Cepat: OLAP mempercepat kueri dan analisis data dalam jumlah besar dengan mengurangi waktu yang diperlukan untuk menghasilkan laporan dan wawasan. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan tepat waktu berdasarkan data yang tersedia saat ini.
• Dukungan untuk Pengguna Non-Teknis: Membuat analisis data lebih mudah diakses bahkan oleh pengguna non-teknis. Akibatnya, calon analis data dapat melakukan perhitungan analitis kompleks dan laporan tanpa harus mempelajari penggunaan database tingkat lanjut.
• Perspektif Data yang Terpadu: OLAP memungkinkan bisnis mengelola banyak fungsi seperti pemasaran, keuangan, dan produksi pada satu platform. Tampilan terpadu ini membantu manajer dan pengambil keputusan memahami konteks yang lebih luas dan menangani masalah dengan lebih efektif.
• Pemrosesan Kueri Kompleks: Sistem OLAP menangani kueri kompleks yang melibatkan banyak dimensi dan volume data yang sangat besar. Fitur ini membantu pengguna menganalisis data secara mendetail, yang akan sangat sulit atau mustahil dilakukan menggunakan alat pemrosesan data tradisional.

Menerapkan Solusi OLAP

Berikut faktor-faktor kunci yang perlu dipertimbangkan saat menerapkan solusi OLAP di organisasi Anda:

1. Kebutuhan Bisnis: Definisikan dengan jelas kebutuhan dan tujuan analitis.
2. Sumber Data: Identifikasi dan integrasikan sumber data yang relevan.
3. Skalabilitas: Pastikan solusi dapat berkembang seiring peningkatan volume data.
4. Kebergunaan: Pilih alat yang sesuai dengan tingkat keterampilan teknis pengguna.
5. Integrasi: Pertimbangkan kompatibilitas dengan sistem yang sudah ada.
6. Biaya: Evaluasi total biaya kepemilikan, termasuk lisensi dan pemeliharaan.

Beberapa alat paling umum dengan kapabilitas OLAP termasuk IBM Cognos dan Oracle OLAP. Alat-alat ini hadir dengan berbagai kapabilitas analitik lanjutan untuk memenuhi beragam kebutuhan. 

Penutup

Seperti yang telah kita lihat, OLAP mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan memungkinkan analisis multidimensi dan kueri yang cepat. Untuk membiasakan diri dengan pemrosesan dan analisis data, lihat kursus Database Design, kursus Data Warehousing Concepts, dan kursus Introduction to Data Engineering. 

Selain itu, jika Anda mempelajari OLAP, kemungkinan Anda bekerja dengan SQL. DataCamp menawarkan banyak kursus dan jalur keterampilan SQL untuk membantu Anda meningkatkan kemampuan, termasuk jalur keterampilan SQL for Database Administrators, kursus Introduction to Relational Databases in SQL, dan proyek Data-Driven Decision Making in SQL.