Language
Country/Area
No result found
Memahami Misteri Dimensi dan Fakta: Tahukah Anda Bagaimana Pengaruhnya terhadap Keputusan Bisnis?
Dalam lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat saat ini, perusahaan hampir tidak dapat mengabaikan pentingnya data. Dengan pertumbuhan volume data yang cepat, menjadi penting bagi perusahaan untuk melakukan analisis data secara efektif. Untuk mengoptimalkan penggunaan data, perusahaan telah mulai mengadopsi pemodelan dimensi, yang tidak hanya menjadi bagian dari desain gudang data, tetapi juga alat yang efektif untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis.
Pemodelan dimensi berfokus pada mengidentifikasi proses bisnis utama, memodelkan dan mengimplementasikan proses-proses ini terlebih dahulu, lalu menambahkan proses bisnis lainnya.
Pemodelan dimensi diusulkan oleh Ralph Kimball dan terutama mencakup dua konsep penting: metrik dan dimensi. Fakta adalah data numerik, seperti jumlah penjualan, sedangkan dimensi adalah konteks yang menggambarkan fakta, seperti stempel waktu, kategori produk, dll. Melalui struktur seperti itu, data dapat secara lebih intuitif mencerminkan berbagai aspek operasi bisnis, yang memungkinkan analis untuk lebih mudah menemukan wawasan dalam data.
Metode desain untuk pemodelan dimensi
Saat mendesain model dimensi, biasanya didasarkan pada struktur bintang atau struktur kepingan salju, dengan tabel fakta di bagian tengah dan dimensi di sekelilingnya. Proses desain dapat dibagi menjadi empat langkah berikut:
- Pilih Proses Bisnis
- Nyatakan standar pengukuran
- Identifikasi Dimensi
- Identifikasi fakta
Pertama, organisasi harus mengidentifikasi proses bisnis tertentu yang memerlukan analisis. Selanjutnya, kriteria pengukuran model harus diidentifikasi. Ini penting karena menentukan fokus pemodelan, yang biasanya didefinisikan sebagai "satu item pada tagihan pelanggan di toko ritel." Bisnis kemudian perlu mengidentifikasi berbagai dimensi yang akan menjadi dasar tabel fakta, seperti tanggal, toko, inventaris, dan sebagainya. Akhirnya, fakta harus dipilih untuk menentukan data apa yang akan mengisi setiap baris tabel fakta.
Model dimensional lebih mudah dipahami dan lebih intuitif daripada model formal, sehingga memudahkan pengguna bisnis untuk mengakses data.
Manfaat Normalisasi Dimensionalitas dan Model
Selain itu, saat mendesain model dimensional, proses normalisasi dimensi juga perlu dipertimbangkan. Tujuan normalisasi adalah untuk menghapus atribut yang berlebihan dan mencapai struktur data yang lebih jelas. Namun, dalam banyak kasus, pengembang menemukan bahwa tidak menormalkan dimensi dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik, karena struktur data menjadi lebih kompleks setelah normalisasi, yang dapat menyebabkan penurunan kinerja kueri.
Kenyamanan model dimensional terletak pada kemampuannya untuk menangani kueri kompleks secara efektif dan skalabilitasnya saat kebutuhan berubah.
Manfaat pemodelan dimensi tidak terbatas pada kemudahan dipahami, tetapi juga mencakup keunggulan kinerja kueri. Karena model dimensi biasanya dideduplikasi, pengoptimalan untuk kueri relatif sederhana dan dapat diprediksi. Ini berarti bahwa saat digunakan, analis data dapat memperoleh wawasan yang mereka butuhkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan bisnis dengan lebih efisien.
Kombinasi pemodelan dimensi dan big data
Dengan munculnya teknologi big data, prinsip pemodelan dimensi juga dapat diterapkan dalam kerangka kerja seperti Hadoop. Namun, karena sifat sistem file Hadoop yang tidak dapat diubah, kita hanya dapat menambahkan catatan ke tabel dimensi, jadi kita perlu menyesuaikan pendekatan pemodelan kita.
Di Hadoop, memperbarui tabel dimensi menjadi lebih sulit, memerlukan pengaturan layanan latar belakang atau pembuatan tampilan untuk mendapatkan catatan terbaru.
Selain kemampuan beradaptasi, untuk meningkatkan kinerja, kita juga harus mempertimbangkan cara menggabungkan data secara efisien. Sifat Hadoop yang terdistribusi membuat biaya asosiasi tabel skala besar menjadi tinggi, jadi kita harus memperhatikan faktor-faktor yang dapat memengaruhi kinerja selama desain.
Pada akhirnya, dapatkah pemodelan dimensi benar-benar membuka potensi penuh data untuk mendorong efisiensi dan kualitas keputusan bisnis? Ini bukan hanya tentang penerapan teknologi, tetapi juga tentang cara memahami dan memanfaatkan nilai yang terkandung dalam data.
Apakah Anda siap untuk lebih mengeksplorasi potensi pemodelan dimensi dan memikirkan bagaimana hal itu dapat memengaruhi keputusan bisnis Anda?
