Data warehouse dan data science

 

Data warehouse & Data science (Sistem Basis Data)

            Data Warehouse / Gudang Data

Data warehouse adalah database yang didesain khusus untuk mengerjakan proses query, membuat laporan dan analisa.  

Data yang di simpan adalah data business history dari sebuah organisasi /perusahaan, dimana data tersebut tidak tersimpan secara rinci/detil.

Sehingga data dapat bertahan lebih lama berbeda dengan data OLTP (Online Transactional Processing) yang tersimpan sampai prosesnya berlangsung secara lengkap.   

Sumber data pada datawarehouse berasal dari berbagai macam format, software, platform dan jaringan yang beda. Data tersebut adalah hasil dari proses transaksi perusahan / organisasi sehari-hari. Karena berasal dari sumber yang berbeda beda tadi, maka data pada data warehouse harus tersimpan dalam sebuah format yang baku. 

Data Warehouse berfungsi sebagai repositori utama di mana informasi datang dari satu atau lebih sumber data. Data mengalir ke dalam gudang data , misalnya data di dapat dari sistem transaksional dan database relasional lainnya dan disimpan ke dalam gudang data.

Data yang masuk dapat:

1. Terstruktur
2. Semi-terstruktur
3. Tidak terstruktur

Setelah itu Data akan melalui phase pengolahan data, pengubahan, dan perncernaan sehingga pengguna dapat mengakses data yang diolah dalam storage dengan menggunakan alat bantuan seperti :Business Intelligence, SQL client, dan spreadsheet. Teknologi ini menggabungkan informasi dari sumber yang berbeda ke dalam satu basis data yang komprehensif.

Dengan menggabungkan semua informasi ini dalam satu tempat, organisasi dapat menganalisis pelanggan lebih holistik atau juga biasa disebut "secara keseluruhan". Hal ini membantu untuk memastikan bahwa ia telah mempertimbangkan semua informasi yang tersedia. Data Warehousing membuat data mining menjadi mungkin. Data Mining dilakukan dengan cara melihat pola dalam data yang dapat menyebabkan penjualan dan keuntungan yang lebih tinggi.

    Data Science

 

Data science adalah salah satu disiplin ilmu yang secara khusus mempelajari soal data, terutama seperti data kuantitatif atau data numerik. Saat ini, ilmu yang satu ini mulai menjelma menjadi suatu profesi baru di bidang teknologi yang banyak dicari oleh berbagai jenis perusahaan.

 

Secara umum data science adalah penggalian atau bisa juga disebut mengekstrak data agar dapat difilter, serta didapatkan data yang benar, untuk menghasilkan produk data yang sebenar-benarnya. 

 

Data science ini topik diskusi nya sangat luas dan subyektif. Data science bukan sebuah bidang yang berdiri sendiri. Bidang ini merupakan kombinasi dari berbagai bidang termasuk Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Tiga komponen yang terlibat dalam data science adalah organising, packaging, dan delivering data.

 

Data science dapat membantu peneliti agar dapat bekerja lebih efektif untuk menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara baru, mengubah pemodelan simulasi, dan lain sebagainya.

Dengan tujuan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas bukti yang diperlukan untuk membuat kebijakan yang lebih baik, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat. 

Seseorang yang memahami data science disebut data scientist. Seorang data scientist tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya data scientist bekerja pada tim yang memiliki kemampuan dan keterampilan yang berbeda-beda sehingga dapat saling melengkapi. 

Secara umum, keterampilan dasar terpenting untuk data scientist adalah kemampuan untuk membuat kode dalam setidaknya dua bahasa pemrograman yaitu Python dan R. 

Keterampilan umum lain yang diperlukan oleh seorang data scientist adalah keterampilan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan untuk menguasai konsep dan teknik baru dengan cepat.