Advan – Dalam dunia pengelolaan data, memahami perbedaan antara data mart dan data warehouse sangat penting. Keduanya berperan dalam penyimpanan dan analisis data, namun memiliki fungsi dan kegunaan yang berbeda. Memilih antara keduanya dapat memengaruhi efisiensi operasional dan pengambilan keputusan dalam organisasi.
Data warehouse sering digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam skala besar dari berbagai sumber di perusahaan. Sementara itu, data mart lebih fokus pada subset data yang relevan dengan departemen atau unit bisnis tertentu. Perbedaan ini membuat masing-masing memiliki keunggulan tersendiri.
Jika kamu masih bingung kapan harus menggunakan data mart atau data warehouse, lima poin berikut bisa membantu memahami perbedaannya lebih dalam:
5 Perbedaan Utama Antara Data Mart dan Data Warehouse
1. Ruang Lingkup
Data warehouse dirancang untuk mencakup seluruh organisasi dengan menyimpan dan mengelola data dalam skala besar. Ini memungkinkan perusahaan untuk memiliki satu sumber informasi utama yang dapat digunakan oleh berbagai departemen dalam pengambilan keputusan strategis.
Sebaliknya, data mart hanya berisi subset data yang relevan dengan satu departemen atau unit bisnis tertentu. Karena lebih terfokus, data mart lebih cepat diakses dan mudah digunakan tanpa harus menyaring informasi yang tidak relevan bagi pengguna di unit tersebut.
Jika organisasi membutuhkan analisis lintas departemen yang mendalam, data warehouse lebih tepat. Namun, jika fokusnya adalah meningkatkan efisiensi analisis data dalam satu divisi, data mart menjadi pilihan yang lebih praktis.
2. Sumber Data
Data warehouse mengintegrasikan data dari berbagai sumber internal dan eksternal, termasuk database operasional, CRM, ERP, dan platform lainnya. Integrasi ini memungkinkan analisis yang lebih komprehensif dan menyeluruh dalam organisasi.
Data mart, di sisi lain, biasanya mengambil data dari data warehouse atau sumber tertentu yang sesuai dengan kebutuhan departemen terkait. Karena lebih terfokus, proses ekstraksi dan pemrosesan datanya lebih cepat dibandingkan dengan data warehouse.
Jika perusahaan ingin memanfaatkan data dari berbagai sistem dan departemen, data warehouse menjadi solusi terbaik. Namun, jika hanya membutuhkan akses cepat ke data spesifik, data mart bisa menjadi pilihan yang lebih efisien.
Baca juga 7 Tips Optimasi Kinerja Data Warehouse untuk Pengolahan Data Besar
3. Tujuan Penggunaan
Data warehouse digunakan untuk analisis strategis dalam jangka panjang, memungkinkan manajemen melihat tren bisnis dan membuat keputusan berdasarkan data historis. Ini membantu dalam perencanaan bisnis, prediksi pasar, dan analisis performa perusahaan secara menyeluruh.
Data mart lebih banyak digunakan untuk analisis operasional atau taktis yang membantu tim dalam pengambilan keputusan cepat. Dengan akses ke data yang lebih spesifik dan relevan, pengguna bisa mendapatkan insight tanpa harus menyaring informasi yang tidak diperlukan.
Jika organisasi memerlukan data komprehensif untuk strategi bisnis, data warehouse lebih cocok. Namun, jika yang dibutuhkan adalah insight cepat untuk operasional harian, data mart lebih praktis dan efisien.
4. Desain dan Kompleksitas
Membangun data warehouse membutuhkan perencanaan yang matang karena skalanya yang besar. Struktur datanya harus dirancang agar mampu menampung berbagai jenis informasi dari berbagai sumber, yang membuat proses implementasinya lebih kompleks.
Sebaliknya, data mart memiliki desain yang lebih sederhana karena hanya fokus pada subset data tertentu. Ini membuat implementasinya lebih cepat dan lebih mudah dikelola dibandingkan dengan data warehouse.
Jika organisasi memiliki sumber daya dan waktu untuk membangun sistem analitik yang besar, data warehouse menjadi pilihan yang kuat. Namun, jika membutuhkan solusi cepat dengan biaya lebih rendah, data mart bisa menjadi alternatif yang tepat.
5. Waktu Pengembangan
Karena ukurannya yang besar dan kompleksitas dalam mengintegrasikan data dari berbagai sumber, pengembangan data warehouse memerlukan waktu lebih lama. Setiap tahapan, mulai dari ekstraksi, transformasi, hingga pemuatan data, harus dirancang dengan baik agar sistem berjalan optimal.
Data mart, sebaliknya, dapat dikembangkan dalam waktu yang lebih singkat karena cakupannya yang lebih kecil dan spesifik. Dengan lebih sedikit data yang harus diproses, implementasi data mart bisa dilakukan dengan lebih cepat dan efisien.
Jika perusahaan memiliki kebutuhan jangka panjang untuk manajemen data terpadu, data warehouse adalah investasi yang tepat. Namun, jika organisasi memerlukan akses cepat ke data tertentu tanpa harus menunggu proses pengembangan panjang, data mart bisa menjadi solusi yang lebih baik.
Baik data mart maupun data warehouse memiliki peran penting dalam pengolahan data perusahaan. Data warehouse lebih cocok untuk analisis menyeluruh dalam skala besar, sementara data mart lebih ideal untuk kebutuhan analisis spesifik dalam suatu divisi. Pemilihan yang tepat bergantung pada skala bisnis dan kebutuhan analitik yang diinginkan.
Rekomendasi Laptop untuk Pengelolaan Data
Untuk bekerja dengan data dalam skala besar, dibutuhkan laptop yang mampu menangani beban komputasi tinggi. Advan Laptop AI Gen ULTRA hadir dengan prosesor Intel® Ultra 5 125H dan RAM 16GB LPDDR5x, yang memastikan performa cepat dalam pemrosesan data.
Selain itu, penyimpanan SSD PCIe4.0 sebesar 512GB memungkinkan akses data lebih cepat dan efisien. Dengan layar 14” FHD IPS 100% sRGB, tampilan data lebih jelas dan akurat. Laptop ini adalah pilihan ideal bagi profesional yang bekerja dengan data warehouse maupun data mart.***
Editor : Adita Febriyanti