Apa itu OLAP? Pengertian, Fungsi, Jenis & Penerapannya

Pada saat ini, mengelola data dengan baik merupakan aspek penting dalam dunia bisnis. Sobat MinDi bisa menggunakan berbagai alat atau teknologi yang dapat mempermudah proses ini, salah satunya adalah OLAP.

OLAP (Online Analytical Processing) adalah teknologi yang digunakan untuk analisis data multidimensi secara cepat dan interaktif untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Dengan OLAP, Sobat MinDi bisa mengelola data perusahaan untuk mendapatkan wawasan mendalam secara cepat dan efektif, sehingga dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih baik. 

Penasaran lebih lanjut mengenai OLAP? Apa saja fungsi dan jenisnya? Bagaimana penerapan OLAP dalam Business Intelligence? Yuk pahami dengan lengkap pada artikel ini.

Apa itu OLAP?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai OLAP, langkah pertama, kita harus memahami apa itu OLAP dengan jelas melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari IBM, OLAP (Online Analytical Processing) adalah teknologi yang menjalankan query kompleks berkecepatan tinggi atau analisis multidimensi pada volume data besar di data warehouse, data lake, atau repositori data lainnya. 

OLAP digunakan dalam Business Intelligence (BI), dukungan keputusan, serta berbagai aplikasi peramalan dan pelaporan bisnis. 

Sebagian besar data bisnis memiliki banyak dimensi dan kategori-kategori yang membagi data untuk presentasi, pelacakan, atau analisis. Namun, dalam data warehouse atau data lake, set data disimpan dalam tabel yang masing-masing hanya dapat mengorganisir data ke dalam dua dimensi sekaligus. 

Sedangkan OLAP dapat mengekstrak data dari berbagai set data relasional dan mengaturnya kembali ke dalam format multidimensi sehingga pemrosesan data lebih cepat dengan analisis yang sangat mendalam.

Apa Saja Fungsi OLAP?

Sobat MinDi penasaran mengenai apa saja fungsi OLAP dalam analisis data perusahaan? Yuk langsung saja simak penjelasannya berikut ini.

1. Pemodelan Multidimensi    

OLAP dapat membuat pemodelan data dalam berbagai dimensi, seperti waktu, lokasi, produk, dan lainnya. Hal ini berguna bagi perusahaan untuk menganalisis data dari berbagai perspektif dan memahami hubungan kompleks antar data. 

Misalnya, perusahaan dapat melihat penjualan per produk di berbagai wilayah dan periode waktu, memberikan wawasan yang lebih kaya dan mendalam.

2. Pemrosesan Cepat 

OLAP dirancang untuk memproses query yang kompleks dengan cepat. Hal ini membantu analis dan manajer mendapatkan jawaban dari pertanyaan bisnis dalam hitungan detik atau menit. 

Kecepatan ini sangat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat waktu dan responsif terhadap perubahan pasar atau kondisi bisnis.

3. Analisis Interaktif    

OLAP menyediakan antarmuka interaktif yang berguna untuk memutar (pivot), mengiris (slice), dan mengiris (dice) data untuk mengeksplorasi berbagai aspek dan detail. 

Pengguna OLAP dapat dengan cepat beralih antara melihat data penjualan berdasarkan wilayah dan kemudian melihatnya berdasarkan produk atau periode waktu tertentu, sehingga mudah menemukan pola dan tren yang tidak terlihat dengan analisis data biasa.

4. Konsolidasi Data    

OLAP mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan mengkonsolidasikannya ke dalam format yang konsisten dan terorganisir. Hal ini membantu perusahaan memiliki satu sumber kebenaran (single source of truth) untuk semua data analitik mereka. 

Konsolidasi ini membantu mengurangi redundansi data, meningkatkan akurasi analisis, dan memastikan bahwa semua departemen dan fungsi bisnis menggunakan data yang sama untuk pengambilan keputusan.

Dengan fungsi-fungsi ini, OLAP dapat membantu perusahaan memaksimalkan nilai data mereka, meningkatkan efisiensi analisis, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

Apa Saja Jenis OLAP?

Dalam analisis data, OLAP memiliki beberapa jenis yang bisa digunakan. Lantas apa saja jenis OLAP untuk analisis data perusahaan?

Berdasarkan kyvos, berikut adalah tiga tipe OLAP yang umum digunakan dalam analisis data perusahaan.

1. ROLAP (Relational OLAP)

ROLAP menggunakan basis data relasional untuk menyimpan dan mengelola data multidimensi. Dalam ROLAP, data tetap disimpan dalam tabel relasional, dan query OLAP dijalankan dengan menggunakan SQL. 

ROLAP digunakan dalam analisis data dalam volume besar dan dapat menangani data yang terus berubah dengan baik. 

Keuntungan utama ROLAP adalah skalabilitasnya dan kemampuan untuk menangani data dalam jumlah besar tanpa memerlukan penyimpanan data yang terlalu banyak. Namun, performa query ROLAP bisa lebih lambat dibandingkan MOLAP karena bergantung pada kemampuan SQL dan indeks pada basis data relasional.

2. MOLAP (Multidimensional OLAP)

MOLAP menggunakan basis data multidimensi untuk menyimpan data dalam bentuk kubus (cube). Data diolah dan disimpan dalam struktur kubus yang dioptimalkan untuk query OLAP, sehingga memungkinkan pemrosesan yang sangat cepat. 

MOLAP cocok untuk analisis data yang memerlukan respon cepat dan interaktif. Keuntungan utama MOLAP adalah performa query yang sangat cepat dan kemampuan untuk menyediakan analisis yang sangat interaktif. 

Namun, MOLAP bisa menjadi kurang efisien dalam hal penyimpanan data jika data yang dianalisis sangat besar dan beragam.

3. HOLAP (Hybrid OLAP)

HOLAP menggabungkan kelebihan dari ROLAP dan MOLAP dengan menyediakan penyimpanan data dalam kedua format relasional dan multidimensi. HOLAP membantu pengguna memilih waktu penggunaan penyimpanan relasional atau multidimensi berdasarkan kebutuhan analisis spesifik. 

Dengan HOLAP, data yang sering diakses dapat disimpan dalam format MOLAP untuk respon cepat, sementara data yang kurang sering diakses dapat disimpan dalam format ROLAP untuk efisiensi penyimpanan. 

Keuntungan utama HOLAP adalah fleksibilitasnya dalam mengelola dan mengakses data, serta kemampuan untuk mengoptimalkan kinerja query dan penyimpanan data.

Dengan memahami ketiga jenis OLAP ini, perusahaan dapat memilih teknologi yang paling sesuai dengan kebutuhan analisis data, untuk memastikan performa yang optimal untuk pengambilan keputusan bisnis.

Teknik Operasi OLAP dalam Proses Analisis Data

Dalam proses analisis data perusahaan, OLAP memiliki berbagai teknik operasi yang dapat digunakan. Lantas apa saja teknik operasi OLAP dalam analisis data perusahaan? Yuk simak selengkapnya!

1. Roll-up

Roll-up menggabungkan atau meringkas data pada tingkat hierarki yang lebih tinggi. Misalnya, jika data penjualan disusun berdasarkan waktu, operasi roll-up dapat menggabungkan data penjualan harian menjadi data bulanan atau tahunan. 

Roll-up membantu dalam melihat data dengan perspektif yang lebih luas dan mengidentifikasi tren jangka panjang.

2. Drill-down

Sebaliknya, operasi drill-down menguraikan data ke tingkat detail yang lebih rendah. Misalnya, dari data penjualan tahunan, drill-down dapat digunakan untuk memecah data menjadi penjualan bulanan, mingguan, atau harian. 

Teknik ini membantu analisis yang lebih mendalam untuk mengidentifikasi rincian spesifik yang mungkin tersembunyi dalam agregasi data yang lebih besar.

3. Slice

Operasi slice memotong data kubus OLAP sepanjang satu dimensi untuk menampilkan subset data tertentu. 

Misalnya, jika kita memiliki kubus data penjualan yang mencakup dimensi waktu, produk, dan lokasi, slice dapat digunakan untuk melihat data penjualan hanya untuk satu produk tertentu di semua lokasi dan waktu. 

Slice membantu dalam fokus pada segmen data yang spesifik untuk analisis yang lebih mendalam.

4. Dice

Operasi dice lebih kompleks daripada slice, di mana dice memilih subset data dengan memotong kubus OLAP sepanjang beberapa dimensi. 

Misalnya, kita dapat menggunakan dice untuk melihat data penjualan dari produk-produk tertentu di beberapa lokasi selama periode waktu tertentu. 

Dice memberikan fleksibilitas lebih dalam memilih data yang akan dianalisis, memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi kombinasi spesifik dari beberapa dimensi sekaligus.

5. Pivot

Operasi pivot, juga dikenal sebagai rotasi, mengubah perspektif data dengan memutar kubus OLAP untuk melihat data dari sudut pandang yang berbeda. 

Misalnya, jika awalnya kita melihat data penjualan berdasarkan produk dan waktu, kita bisa memutar (pivot) kubus untuk melihat data berdasarkan lokasi dan produk. 

Pivot membantu dalam memahami hubungan antar dimensi yang berbeda dan memudahkan dalam mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat dari perspektif awal.

Dengan menggunakan teknik-teknik operasi OLAP ini, analisis data dapat dilakukan dengan lebih efektif dan fleksibel, sehingga pengguna untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan membuat keputusan bisnis yang lebih informatif.

Perbedaan OLAP dan OLTP

OLAP (Online Analytical Processing) dan OLTP (Online Transaction Processing) adalah dua jenis sistem yang digunakan untuk tujuan yang berbeda dalam pengelolaan dan analisis data perusahaan. 

Meskipun keduanya berurusan dengan data, fokus dan cara kerjanya sangat berbeda. Berikut adalah perbedaan OLAP dan OLTP yang perlu Sobat MinDi pahami.

OLAP

OLAP dirancang untuk analisis data dan pengambilan keputusan. Sistem OLAP membantu pengguna melakukan query yang kompleks dan analisis multidimensi pada data yang besar. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan bisnis yang berharga. 

OLAP menggunakan teknik seperti agregasi, pivoting, dan drill down untuk memberikan wawasan mendalam dari berbagai perspektif, seperti analisis penjualan berdasarkan waktu, lokasi, dan produk. 

Biasanya, OLAP digunakan dalam data warehouse atau data mart dan memproses data dalam jumlah besar yang telah diolah dan diorganisir untuk analisis cepat dan efisien.

OLTP

Di sisi lain, OLTP berfokus pada pemrosesan transaksi harian perusahaan. Sistem OLTP dirancang untuk menangani sejumlah besar transaksi singkat yang bersifat rutin dan operasional, seperti pembelian, pemesanan, dan pembayaran. 

OLTP menggunakan basis data relasional yang dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi dalam memasukkan, memperbarui, dan menghapus data. Sistem ini memastikan integritas data dan memungkinkan akses yang cepat dan andal ke data untuk operasi bisnis sehari-hari. 

OLTP biasanya digunakan dalam sistem manajemen basis data operasional (seperti ERP dan CRM) yang mendukung operasi bisnis langsung dan real-time.

Dengan demikian, perbedaan OLAP dan OLTP terletak pada tujuan dan fokusnya: OLAP digunakan untuk analisis data dan pengambilan keputusan strategis, sementara OLTP digunakan untuk pemrosesan transaksi operasional dan manajemen data sehari-hari.

Baca Juga: Perbedaan Data Warehouse & Data Mart: Simak ya!

Bagaimana Cara Kerja OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) bekerja dengan mengorganisir data dari berbagai sumber operasional ke dalam struktur multidimensi yang disebut kubus OLAP (OLAP cube). 

Data dari sistem transaksional, seperti ERP dan CRM, pertama-tama diekstraksi, ditransformasikan, dan dimuat (ETL) ke dalam data warehouse. 

Setelah data berada di data warehouse, OLAP menyusun data ini ke dalam kubus yang memungkinkan analisis dari berbagai sudut pandang atau dimensi, seperti waktu, lokasi, produk, dan lainnya. 

Setiap kubus OLAP terdiri dari sel-sel yang menyimpan nilai agregat, seperti jumlah penjualan atau rata-rata pendapatan, yang dapat diakses melalui berbagai kombinasi dimensi. 

Pengguna dapat melakukan query kompleks dengan cepat menggunakan alat OLAP untuk memutar (pivot), mengiris (slice), dan memotong lebih dalam (dice) data, sehingga memungkinkan analisis interaktif dan mendalam. 

OLAP membuat eksekusi query yang sangat cepat dan responsif, sehingga pengguna bisnis mendapatkan wawasan yang mendalam dan membuat keputusan yang lebih tepat waktu berdasarkan data yang dianalisis.

Bagaimana Penerapan OLAP dalam Business Intelligence?

Penerapan OLAP dalam business intelligence (BI) melibatkan beberapa langkah penting untuk memastikan bahwa data diolah dan dianalisis dengan cara yang efisien dan efektif. 

Berikut adalah lima langkah utama dalam penerapan OLAP:

1. Identifikasi Kebutuhan Bisnis

 Langkah pertama dalam penerapan OLAP adalah mengidentifikasi kebutuhan bisnis dan tujuan analisis. Ini melibatkan diskusi dengan pemangku kepentingan utama untuk memahami jenis laporan dan wawasan apa yang diperlukan. 

Menentukan kebutuhan spesifik seperti metrik kinerja utama (KPI), dimensi analisis (seperti waktu, lokasi, produk), dan jenis query yang akan dijalankan adalah kunci untuk merancang solusi OLAP yang tepat.

2. Pengumpulan dan Pembersihan Data

Setelah kebutuhan bisnis diidentifikasi, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber operasional, seperti ERP, CRM, dan basis data transaksi lainnya. 

Data yang dikumpulkan perlu dibersihkan dan diintegrasikan untuk memastikan akurasi, konsistensi, dan kelengkapan. 

Proses ETL (Extract, Transform, Load) digunakan untuk mengekstrak data, mentransformasikannya ke dalam format yang sesuai, dan memuatnya ke dalam data warehouse.

3. Desain Skema OLAP

Langkah ketiga adalah merancang skema OLAP yang akan digunakan untuk mengorganisir data dalam bentuk multidimensi. Skema ini bisa berupa star schema, snowflake schema, atau kombinasi keduanya. 

Desain skema yang baik membuat data diakses dan dianalisis dengan efisien. Pemilihan skema yang tepat penting untuk memastikan bahwa query OLAP dapat dieksekusi dengan cepat dan memberikan wawasan yang akurat.

4. Pembangunan Kubus OLAP

Setelah skema dirancang, langkah selanjutnya adalah membangun kubus OLAP yang menyimpan data dalam format multidimensi. Kubus OLAP memungkinkan analisis data dari berbagai perspektif dan memfasilitasi operasi seperti roll-up, drill-down, slice, dice, dan pivot. 

Alat BI dan platform OLAP digunakan untuk membuat dan mengelola kubus ini, serta untuk menyediakan antarmuka interaktif bagi pengguna untuk melakukan query dan analisis.

5. Pengujian dan Validasi

Langkah terakhir adalah menguji dan memvalidasi solusi OLAP untuk memastikan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Hal ini melibatkan menjalankan query uji untuk memverifikasi bahwa data diolah dan dianalisis dengan benar. 

Feedback dari pengguna akhir juga penting untuk memastikan bahwa solusi OLAP memenuhi kebutuhan bisnis dan memberikan wawasan yang berguna. Setelah validasi selesai, sistem OLAP siap untuk diimplementasikan secara penuh dalam lingkungan bisnis.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, perusahaan dapat menerapkan OLAP secara efektif dalam strategi business intelligence, sehingga data perusahaan dapat digunakan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Baca Juga: Star Schema dalam Model Data Warehouse

Ingin Belajar OLAP Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai OLAP, mulai dari pengertian, jenis, teknik operasi, hingga langkah penerapannya pada BI. Jika Sobat MinDi sedang belajar BI untuk analisis data perusahaan, membaca artikel ini adalah hal yang wajib.

Kesimpulannya, OLAP adalah teknologi yang memungkinkan analisis data multidimensi secara cepat dan interaktif, untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Tertarik belajar OLAP lebih lanjut? Berkeinginan switch career sebagai Business Analytics? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp Business Intelligence Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi BI Analytics sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang Business Intelligence sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is OLAP (online analytical processing)? - Buka
2. The Hitchhiker’s Guide to OLAP: What is OLAP and its Types - Buka