Pendahuluan
Dalam bisnis modern saat ini, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Namun, untuk dapat memanfaatkan data tersebut secara efektif, perusahaan perlu memiliki sistem manajemen data yang baik. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah Data Mart, sebuah bentuk sistem manajemen data yang terfokus pada kebutuhan bisnis tertentu. Dengan menggunakan Data Mart, perusahaan dapat mengumpulkan, menganalisis, dan mengelola data bisnis dengan lebih mudah dan efisien. Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang apa itu Data Mart dan manfaatnya bagi manajemen data bisnis Anda.
Definisi Data Mart
Data Mart adalah sebuah sistem pengolahan data yang memiliki fokus pada satu topik tertentu, sehingga membuatnya menjadi lebih spesifik dan terorganisir. Untuk memahami definisi Data Mart dengan lebih baik, mari kita gunakan analogi sebuah toko bunga. Bayangkan jika Anda memiliki sebuah toko bunga dengan ribuan jenis bunga yang berbeda, dan semua bunga tersebut ditempatkan dalam satu rak. Sangat sulit bagi Anda untuk menemukan bunga yang dibutuhkan, karena semuanya disimpan bersama. Namun, jika Anda memiliki beberapa rak yang terpisah untuk bunga mawar, bunga matahari, atau bunga tulip, maka Anda dapat dengan mudah menemukan bunga yang Anda butuhkan.
Konsep ini sama dengan Data Mart, yang mana setiap jenis bunga mewakili satu topik atau kategori tertentu. Data Mart membantu kita untuk memilah dan menyimpan data berdasarkan topik tertentu, sehingga membuatnya lebih mudah untuk diakses dan digunakan.
Tujuan utama dari Data Mart adalah untuk menyediakan informasi yang berkualitas tinggi dan spesifik untuk setiap departemen atau area bisnis yang membutuhkannya. Data Mart membantu memecahkan masalah dengan memberikan informasi terfokus pada satu topik saja, sehingga memudahkan pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi.
Peran Data Mart dalam Manajemen Data Bisnis
Data merupakan elemen yang sangat penting bagi bisnis modern. Namun, keberhasilan bisnis tidak hanya bergantung pada jumlah data yang dimiliki, melainkan juga pada kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data tersebut dengan baik. Hal ini lah yang mendorong banyak perusahaan untuk menggunakan Data Mart dalam manajemen data bisnis mereka.
Dalam dunia bisnis, pengambilan keputusan yang tepat sangatlah penting. Namun, keputusan yang tepat tidak dapat diambil tanpa informasi yang akurat dan terpercaya. Data Mart memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan informasi yang akurat dan terpercaya dalam satu tempat, sehingga memudahkan dalam proses pengambilan keputusan.
Tidak hanya itu, Data Mart juga memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis data dengan lebih baik. Dalam bisnis modern, analisis data sangat penting untuk memahami tren pasar dan perilaku pelanggan. Dengan Data Mart, perusahaan dapat melakukan analisis data dengan lebih baik, sehingga dapat menemukan pola dan tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.
Keuntungan Menggunakan Data Mart dalam Bisnis
Bisnis di zaman sekarang ini semakin kompleks, banyaknya data yang diperoleh membuat perusahaan perlu memiliki sistem yang mampu mengolah data dengan baik agar dapat memberikan informasi yang berguna. Salah satu sistem yang dapat digunakan adalah Data Mart. Penggunaan Data Mart dalam bisnis memiliki banyak keuntungan, seperti meningkatkan efisiensi, mempermudah pengambilan keputusan, dan membuat bisnis lebih cepat beradaptasi dengan perubahan.
Dalam bisnis, keuntungan utama menggunakan Data Mart adalah meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Data Mart dapat membantu perusahaan mengelola dan menganalisis data secara lebih efektif, sehingga dapat menghemat waktu dan sumber daya yang diperlukan. Dengan Data Mart, perusahaan dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk pengumpulan dan pengolahan data, serta mempercepat proses pengambilan keputusan.
Selain itu, penggunaan Data Mart juga dapat membantu perusahaan dalam beradaptasi dengan perubahan pasar yang terjadi. Dalam bisnis, perubahan pasar yang cepat dapat berdampak pada kinerja bisnis perusahaan. Dengan Data Mart, perusahaan dapat mengidentifikasi tren pasar dan mengambil tindakan yang tepat untuk mengatasi perubahan yang terjadi. Sehingga perusahaan dapat lebih cepat beradaptasi dan mempertahankan posisi mereka di pasar.
Desain Data Mart
Fact & Dimension Star Join Structure
Desain Data Mart merupakan langkah krusial dalam pengembangan sistem manajemen data bisnis. Dalam sebuah perusahaan, Data Mart dapat digunakan untuk mempermudah pengelolaan data dan memberikan informasi yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan. Desain Data Mart sendiri melibatkan berbagai tahap, mulai dari identifikasi kebutuhan bisnis, pemilihan data yang relevan, hingga desain dimensi dan fakta. Dengan desain yang tepat, Data Mart dapat memberikan hasil analisis yang lebih baik dan mendukung keberhasilan bisnis perusahaan. Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang konsep Desain Data Mart dan bagaimana implementasinya dapat membantu perusahaan Anda dalam manajemen data bisnis.
Model Desain Dimensi Data Mart
Model Desain Dimensi Data Mart sendiri merupakan sebuah cara untuk memperbaiki performa Data Mart, di mana Data Mart ini sendiri adalah tempat di mana data-data yang digunakan untuk analisis bisnis tersimpan. Dalam Model Desain Dimensi Data Mart, data-data tersebut akan diorganisir secara terstruktur dan tersusun dengan baik, sehingga memudahkan dalam mengambil keputusan bisnis.
Sebagai contoh, mari kita bayangkan sebuah toko online yang ingin meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan mereka. Untuk mencapai tujuan tersebut, mereka memutuskan untuk menggunakan Model Desain Dimensi Data Mart. Dalam hal ini, Model Desain Dimensi Data Mart membantu toko online untuk mengorganisir dan menganalisis data pelanggan dan transaksi dengan lebih efektif. Toko online harus menentukan dimensi dan fakta yang akan digunakan dalam Model Desain Dimensi Data Mart, lalu merancang dan membangun database dengan menggunakan teknologi dan perangkat lunak analisis data. Dalam penggunaannya, Model Desain Dimensi Data Mart membantu toko online untuk mengambil manfaat dari data yang terkumpul dan membuat keputusan yang lebih baik, seperti mengidentifikasi tren penjualan dan memahami preferensi pelanggan.
Secara keseluruhan, Model Desain Dimensi Data Mart adalah alat yang berguna untuk membantu bisnis dalam mengumpulkan dan menganalisis data dengan lebih efektif. Dalam kasus toko online, Model Desain Dimensi Data Mart dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memahami preferensi pelanggan dan membuat strategi pemasaran yang lebih efektif. Dalam penggunaannya, Model Desain Dimensi Data Mart membutuhkan penentuan dimensi dan fakta yang tepat, dan pembangunan database dengan menggunakan teknologi dan perangkat lunak analisis data.
Model Desain Fakta Data Mart
Model Desain Fakta Data Mart merupakan elemen penting dalam pembuatan Data Mart. Model ini akan menentukan bagaimana data akan diorganisasi dalam Data Mart, sehingga analisis data dapat dilakukan dengan mudah dan hasil yang dihasilkan pun lebih akurat. Dalam Model Desain Fakta Data Mart, terdapat tiga elemen penting, yaitu Fakta, Dimensi, dan Ukuran. Fakta adalah data yang ingin dianalisis, sedangkan Dimensi adalah data yang digunakan untuk mengkategorikan fakta. Ukuran adalah angka-angka yang diperlukan untuk menghitung nilai yang diinginkan dalam analisis.
Model Desain Fakta Data Mart yang baik akan membuat pengguna dapat dengan mudah melakukan analisis data dan menghasilkan informasi yang lebih bermakna. Bagaimana cara merancang Model Desain Fakta Data Mart yang baik? Merancang Model Desain Fakta Data Mart yang baik membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang data yang akan dianalisis dan kebutuhan pengguna.
Berikut adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam merancang Model Desain Fakta Data Mart:
- Identifikasi Data yang Akan Dianalisis
Pertama-tama, identifikasi data yang akan dianalisis dan tentukan fakta-fakta yang akan digunakan dalam analisis. Hal ini akan membantu dalam menentukan dimensi dan ukuran yang diperlukan dalam pembuatan Data Mart.
- Identifikasi Kebutuhan Pengguna
Tentukan kebutuhan pengguna terhadap informasi yang akan dihasilkan dari analisis data. Hal ini akan membantu dalam menentukan struktur Model Desain Fakta Data Mart yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
- Desain Struktur Data Mart.
Buatlah struktur Data Mart yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dan fakta-fakta yang akan dianalisis.
- Tentukan Dimensi
Struktur Data Mart dibuat, tentukan dimensi-dimensi yang akan digunakan dalam analisis. Dimensi dapat berupa waktu, lokasi, produk, pelanggan, dan sebagainya. Dimensi harus dipilih berdasarkan kebutuhan pengguna dan harus cukup untuk menangkap semua informasi yang diperlukan dalam analisis.
- Tentukan Fakta
Setelah dimensi-dimensi ditentukan, selanjutnya tentukan fakta-fakta yang akan digunakan dalam analisis. Fakta harus dipilih dengan hati-hati, karena fakta yang salah dapat menghasilkan kesimpulan yang salah juga.
- Tentukan Ukuran
Setelah fakta dan dimensi ditentukan, tentukan ukuran-ukuran yang diperlukan dalam analisis. Ukuran-ukuran ini akan digunakan untuk menghitung nilai yang diinginkan dalam analisis.
- Buat Diagram Skema Data Mart
Setelah struktur Data Mart, dimensi, fakta, dan ukuran ditentukan, selanjutnya buat diagram skema Data Mart. Diagram ini akan membantu pengguna untuk memahami bagaimana data tersimpan dan diorganisasi dalam Data Mart.
- Uji dan Validasi Model Desain Fakta Data Mart
Sebelum Data Mart diimplementasikan, pastikan untuk menguji dan memvalidasi Model Desain Fakta Data Mart. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa Model Desain Fakta Data Mart dapat menghasilkan informasi yang akurat dan bermakna bagi pengguna.
Merancang Model Desain Fakta Data Mart yang baik sangat penting dalam pembuatan Data Mart. Dengan Model Desain Fakta Data Mart yang baik, pengguna dapat dengan mudah melakukan analisis data dan menghasilkan informasi yang lebih bermakna. Untuk merancang Model Desain Fakta Data Mart yang baik, dibutuhkan pemahaman yang mendalam tentang data yang akan dianalisis dan kebutuhan pengguna. Selain itu, langkah-langkah seperti identifikasi data yang akan dianalisis, identifikasi kebutuhan pengguna, desain struktur Data Mart, pemilihan dimensi, fakta, dan ukuran, pembuatan diagram skema Data Mart, dan pengujian validasi Model Desain Fakta Data Mart juga harus dilakukan dengan hati-hati.
Arsitektur & Implementasi Data Mart
Arsitektur Data Mart adalah salah satu konsep penting dalam pengembangan sistem manajemen data bisnis. Dalam sebuah perusahaan, Data Mart dapat digunakan untuk mengelola data secara efisien dan memberikan informasi yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan. Arsitektur Data Mart sendiri terdiri dari beberapa komponen, teknik, dan teknologi yang ada saat ini. Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang konsep Arsitektur Data Mart dan bagaimana implementasinya dapat membantu perusahaan Anda dalam manajemen data bisnis.
Komponen Utama Arsitektur Data Mart
Data Mart adalah bagian penting dari sistem manajemen informasi bisnis modern. Sebagai arsitektur yang menyimpan data dengan cara yang lebih efisien, Data Mart menjadi bagian integral dari perusahaan yang ingin memanfaatkan data secara efektif dan efisien. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara rinci tentang komponen utama dari arsitektur Data Mart.
Sumber Data
Sumber data adalah bagian terpenting dari arsitektur Data Mart. Data yang akurat, terorganisir dan terstruktur adalah kunci utama dalam membuat Data Mart yang efektif. Namun, sumber data bukan hanya tentang mengumpulkan data yang tersedia, tetapi juga memastikan bahwa data tersebut relevan dan dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis.
Sebagai contoh, bayangkan sebuah perusahaan makanan yang ingin meningkatkan penjualan produk mereka. Sumber data yang relevan dapat berasal dari penjualan, stok, dan data promosi. Dalam hal ini, sumber data harus dikelola dengan cara yang terstruktur dan terorganisir untuk memastikan bahwa data tersebut dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis yang spesifik.
ETL (Extract, Transform, Load)
ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses yang digunakan untuk mengambil data dari berbagai sumber dan memindahkannya ke Data Mart. Proses ETL terdiri dari tiga tahap yaitu ekstraksi data, transformasi data, dan pemuatan data ke dalam Data Mart.
Ekstraksi data adalah proses mengambil data dari berbagai sumber, seperti database dan file. Setelah data diekstraksi, data akan ditransformasi menjadi format yang dapat digunakan oleh Data Mart. Proses transformasi data juga dapat melibatkan membersihkan data, menghilangkan duplikasi, dan mengubah format data.
Setelah proses transformasi selesai, data akan dimuat ke dalam Data Mart. Pemuatan data ke Data Mart harus dilakukan secara teratur dan terstruktur untuk memastikan data yang ada di dalamnya tetap akurat dan relevan.
Dimensi dan Fakta
Dimensi dan fakta adalah dua elemen utama dalam arsitektur Data Mart. Dimensi adalah deskripsi atau atribut dari data, seperti waktu, produk, atau lokasi. Sementara itu, fakta adalah data numerik atau kuantitatif yang dapat diukur, seperti penjualan, jumlah pelanggan, atau pendapatan.
Kombinasi dari dimensi dan fakta membentuk struktur dasar dari Data Mart. Dimensi dan fakta harus dikelola dengan cara yang terstruktur dan terorganisir untuk memastikan bahwa data yang disimpan dalam Data Mart dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis.
Metadata
Metadata adalah deskripsi dari data yang disimpan dalam Data Mart. Metadata mencakup informasi tentang sumber data, proses ETL, dimensi, fakta, dan definisi data lainnya. Metadata membantu memahami data yang disimpan dalam Data Mart dan memastikan bahwa data tersebut dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis.
Dalam contoh perusahaan makanan, metadata dapat mencakup deskripsi tentang sumber data, definisi dimensi dan fakta, dan proses ETL. Metadata harus dikelola dengan cara yang terstruktur dan terorganisir untuk memudahkan pencarian dan pemahaman data di dalam Data Mart.
Lingkungan Data
Lingkungan data adalah infrastruktur teknologi yang digunakan untuk mengelola Data Mart. Lingkungan data mencakup hardware, software, jaringan, dan komponen teknologi lainnya yang digunakan untuk mengelola data. Lingkungan data yang baik harus dapat mengelola volume data yang besar, meningkatkan kecepatan pemrosesan data, dan memastikan keamanan data.
Perusahaan makanan harus memilih lingkungan data yang tepat untuk mengelola Data Mart mereka. Lingkungan data yang kurang memadai dapat menghambat kinerja dan efektivitas Data Mart.
Kesimpulannya, arsitektur Data Mart terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu sumber data, ETL, dimensi dan fakta, metadata, dan lingkungan data. Setiap komponen harus dikelola dengan cara yang terstruktur dan terorganisir untuk memastikan bahwa Data Mart dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis yang spesifik.
Teknik Pengolahan Data Mart yang Efektif
Dalam melakukan pengolahan Data Mart yang efektif, terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan. Pertama, pastikan bahwa sumber data yang Anda gunakan telah diverifikasi dan bersih dari kesalahan. Hal ini sangat penting karena jika data yang Anda gunakan salah atau tidak akurat, maka informasi yang dihasilkan juga tidak akan akurat.
Kedua, penting bagi organisasi untuk memastikan bahwa sistem yang digunakan mampu menangani pertumbuhan data yang besar. Hal ini karena dalam pengolahan Data Mart, kita perlu memproses data dalam jumlah besar dan kompleksitas yang tinggi, sehingga memerlukan sistem yang mampu menangani beban kerja yang tinggi. Oleh karena itu, organisasi perlu memperhatikan skalabilitas sistem yang digunakan dalam pengolahan Data Mart. Pastikan sistem yang digunakan mampu mengakomodasi pertumbuhan data dan memproses data dengan cepat dan akurat. Dengan begitu, organisasi dapat memastikan bahwa pengolahan Data Mart dapat berjalan dengan efektif dan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan akurat.
Ketiga, pastikan bahwa data yang Anda gunakan sudah diubah menjadi bentuk yang lebih bermanfaat bagi organisasi Anda. Data yang hanya disimpan dalam bentuk mentah atau tidak terstruktur tidak akan memberikan banyak manfaat bagi organisasi Anda. Oleh karena itu, pastikan Anda melakukan proses Transformasi yang tepat pada data Anda sebelum dimuat ke dalam Data Mart.
Keempat, pastikan bahwa sistem yang Anda gunakan dapat memberikan akses yang mudah dan cepat ke informasi. Sistem yang kompleks atau lambat akan menghambat akses ke informasi yang dibutuhkan oleh organisasi Anda. Oleh karena itu, pastikan sistem yang Anda gunakan dapat memberikan akses yang mudah dan cepat ke informasi yang dibutuhkan.
Sehingga dalam teknik pengolahan Data Mart yang efektif bisa disimpulkan beberapa point, pastikan bahwa sumber data yang Anda gunakan bersih dari kesalahan, sistem yang Anda gunakan dapat mengakomodasi pertumbuhan data, data yang Anda gunakan sudah diubah menjadi bentuk yang lebih bermanfaat bagi organisasi Anda, dan sistem yang Anda gunakan dapat memberikan akses yang mudah dan cepat ke informasi. Dengan menerapkan teknik pengolahan Data Mart yang efektif, Anda dapat memastikan bahwa organisasi Anda dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan akurat berdasarkan informasi yang diperoleh dari data.
Pemilihan Teknologi Implementasi Data Mart yang Tepat
Pemilihan teknologi implementasi Data Mart yang tepat merupakan faktor penting dalam mencapai kesuksesan bisnis modern. Pertimbangan dalam memilih teknologi implementasi Data Mart meliputi kapasitas data, kemudahan penggunaan, keamanan, dan skalabilitas. Namun, pertimbangan-pertimbangan ini tidak berarti bahwa semua teknologi yang memiliki kapasitas data yang besar, kemudahan penggunaan, keamanan, dan skalabilitas yang tinggi adalah sama baiknya. Seperti sebuah mobil, kendaraan yang terlihat indah dan dapat melaju kencang tidak selalu menjadi kendaraan yang paling andal dan aman untuk digunakan.
Beberapa teknologi Data Mart yang sering dipakai antara lain Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE), SAP BusinessObjects, IBM Cognos Analytics, Microsoft Power BI, dan Tableau. Setiap teknologi memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, sehingga pemilihan teknologi yang tepat harus disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda. Misalnya, OBIEE memiliki kemampuan untuk mengakses data dari berbagai sumber dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis yang berbeda. SAP BusinessObjects memiliki integrasi yang baik dengan produk SAP lainnya dan memiliki fitur analisis data yang kuat. IBM Cognos Analytics memiliki kemampuan analisis data yang fleksibel dan dapat diintegrasikan dengan sistem yang sudah ada. Microsoft Power BI memiliki kemudahan penggunaan dan integrasi yang baik dengan produk Microsoft lainnya. Sedangkan Tableau memiliki kemampuan visualisasi data yang sangat baik dan mudah digunakan. Oleh karena itu, dalam memilih teknologi Data Mart yang tepat, perlu dilakukan evaluasi yang mendalam dan mempertimbangkan berbagai faktor seperti kebutuhan bisnis, kemampuan teknologi, keamanan, dan skalabilitas.
Kesimpulan
Data Mart adalah sebuah database yang dirancang untuk menyimpan data yang relevan dengan unit bisnis tertentu. Dalam Data Mart, data yang disimpan telah diolah dan diorganisir dengan baik sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan akurat. Keuntungan menggunakan Data Mart dalam bisnis adalah meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan, kualitas keputusan, dan efisiensi dan produktivitas bisnis.
Penting untuk memahami arsitektur Data Mart dalam pengolahan data bisnis. Arsitektur Data Mart terdiri dari beberapa komponen utama seperti sumber data, proses ETL, database Data Mart, dan aplikasi analitik. Sumber data dalam Data Mart dapat berasal dari berbagai sumber seperti sistem transaksi, sistem ERP, atau sistem CRM. Proses ETL melibatkan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data yang penting untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dengan cepat dan akurat. Selain itu, database Data Mart juga harus dirancang secara efisien dan efektif sehingga data dapat disimpan dan diakses dengan mudah. Aplikasi analitik juga digunakan untuk memproses dan menganalisis data yang disimpan dalam Data Mart.
Desain Data Mart juga merupakan aspek penting dalam pengolahan data bisnis. Model desain dimensi dan model desain fakta digunakan untuk membangun struktur Data Mart yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Model desain dimensi digunakan untuk mendefinisikan hierarki dimensi seperti waktu, produk, dan lokasi. Model desain fakta digunakan untuk menggambarkan data yang relevan seperti penjualan dan pendapatan. Menentukan struktur Data Mart yang sesuai memerlukan pemahaman yang baik tentang sumber data dan kebutuhan bisnis.
Badr Interactive memiliki jasa Big Data Analytics dengan menggunakan arsitektur data mark dalam pengolahan data bisnis. Jika Anda tertarik, silakan bisa berdiskusi dengan kami disini.
FAQ
Apa itu Data Mart?
Data Mart adalah sebuah konsep database yang dirancang untuk menyimpan data yang relevan dengan unit bisnis tertentu. Data yang disimpan dalam Data Mart umumnya telah diolah dan diorganisir dengan baik sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan akurat.
Apa Saja Keuntungan Menggunakan Data Mart dalam bisnis?
Keuntungan menggunakan Data Mart dalam bisnis adalah meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan, kualitas keputusan, dan efisiensi dan produktivitas bisnis. Data yang tersimpan dalam Data Mart sudah diolah dan diorganisir dengan baik sehingga memudahkan dalam pengambilan keputusan dan analisis bisnis.
Apa yang Dimaksud dengan Arsitektur Data Mart?
Arsitektur Data Mart merupakan struktur pengolahan data bisnis yang terdiri dari beberapa komponen utama seperti sumber data, proses ETL, database Data Mart, dan aplikasi analitik. Sumber data dalam Data Mart dapat berasal dari berbagai sumber seperti sistem transaksi, sistem ERP, atau sistem CRM. Proses ETL melibatkan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data yang penting untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dengan cepat dan akurat. Selain itu, database Data Mart juga harus dirancang secara efisien dan efektif sehingga data dapat disimpan dan diakses dengan mudah.
Bagaimana Cara Melakukan Desain Data Mart?
Untuk melakukan desain Data Mart, terdapat beberapa model yang digunakan seperti model desain dimensi dan model desain fakta. Model desain dimensi digunakan untuk mendefinisikan hierarki dimensi seperti waktu, produk, dan lokasi. Model desain fakta digunakan untuk menggambarkan data yang relevan seperti penjualan dan pendapatan. Menentukan struktur Data Mart yang sesuai memerlukan pemahaman yang baik tentang sumber data dan kebutuhan bisnis.