Apa itu Data Mart? Pengertian, Tipe, Struktur & Langkahnya

Sobat MinDi pernah mendengar istilah data mart? Buat kamu yang belum familiar, data mart itu semacam mini versi dari data warehouse yang digunakan dalam bisnis perusahaan.

Data mart adalah subset dari data warehouse yang fokus pada kebutuhan informasi spesifik suatu departemen atau fungsi bisnis tertentu, misalnya untuk departemen pemasaran atau keuangan. 

Dengan data mart, akses data perusahaan jadi lebih cepat dan fokus sesuai kebutuhan tim. Penasaran mengenai data mart lebih lanjut? Apa saja tipe dan strukturnya? Bagaimana langkah penerapan data mart dalam operasi bisnis perusahaan?

Yuk simak penjelasan lengkap mengenai data mart pada artikel ini.

Apa itu Data Mart?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita melangkah lebih lanjut, pertama-tama yuk pahami apa itu data mart melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari IBM, Data mart adalah subset dari data warehouse yang berfokus pada lini bisnis, departemen, atau area subjek tertentu. 

Data mart berperan penting dalam bisnis perusahaan, sebab dapat meningkatkan efisiensi tim, mengurangi biaya, dan memfasilitasi pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas dan taktis di perusahaan. 

Data mart menyediakan data spesifik bagi kelompok pengguna tertentu, sehingga mereka dapat mengakses wawasan penting dengan cepat tanpa perlu mencari di seluruh data warehouse. 

Dalam dunia bisnis, banyak perusahaan memiliki data mart yang sesuai dengan departemen tertentu dalam bisnis, seperti keuangan, penjualan, atau pemasaran.

Perbandingan: Data Mart vs Data Warehouse vs Data Lake

Ada berbagai jenis data yang dapat digunakan dalam operasi bisnis perusahaan, seperti data mart, data warehouse dan data lake. Apakah Sobat MinDi tahu perbedaan antara tiga data tersebut?

Jika belum, yuk simak perbedaan antara data mart, data warehouse dan data lake berikut ini.

Data Mart

Data mart adalah subset dari data warehouse yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik dari suatu departemen atau fungsi bisnis tertentu. Data mart berfokus pada data yang relevan dan penting bagi pengguna tertentu, seperti departemen pemasaran, keuangan, atau penjualan. 

Karena hanya mencakup data yang relevan, data mart mempermudah akses ke informasi penting , sehingga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efisien. Selain itu, data mart lebih mudah dan murah untuk dikelola dibandingkan dengan data warehouse yang besar.

Data Warehouse

Data warehouse adalah sistem penyimpanan data terpusat yang menyimpan data terstruktur dari berbagai sumber di seluruh perusahaan. Data warehouse dirancang untuk mengintegrasikan data dari berbagai departemen dan menyediakan pandangan yang komprehensif tentang operasi bisnis. 

Dengan cakupan data yang luas dan terintegrasi, data warehouse membantu analisis bisnis yang mendalam dan lintas departemen, serta mendukung pengambilan keputusan strategis di tingkat perusahaan. 

Namun, implementasi dan pemeliharaan data warehouse lebih kompleks dan memerlukan investasi yang lebih besar dalam hal waktu dan biaya.

Data Lake

Data lake adalah penyimpanan data skala besar yang mampu menampung data dalam bentuk apapun, baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. 

Data lake dirancang untuk menyimpan data mentah dari berbagai sumber, memungkinkan analisis lanjutan dan pembelajaran mesin. Fleksibilitas dalam menerima berbagai jenis data membuat data lake ideal untuk analisis log, data sensor, media sosial, dan data besar lainnya. 

Meskipun penyimpanan data di data lake cepat dan fleksibel, proses pengolahan dan analisis data memerlukan waktu dan keahlian khusus, serta pemeliharaan yang kompleks untuk mengelola keragaman dan volume data yang sangat besar.

Kesimpulannya, Data mart cocok untuk kebutuhan analisis yang spesifik dan cepat, data warehouse ideal untuk analisis bisnis yang terintegrasi dan mendalam di seluruh perusahaan, sementara data lake sesuai untuk menyimpan data dalam volume besar dan berbagai bentuk untuk analisis lanjutan dan machine learning.

Apa Saja Manfaat Data Mart?

Sobat MinDi penasaran mengenai apa saja manfaat data mart dalam bisnis perusahaan? Yuk langsung saja simak manfaat data mart yang penting dan memudahkan proses bisnis perusahaan berikut ini.

1. Efisiensi Biaya

Data mart lebih hemat biaya dibandingkan dengan data warehouse yang besar karena hanya mencakup data yang relevan untuk departemen atau fungsi tertentu. 

Hal ini akan mengurangi kebutuhan akan infrastruktur penyimpanan dan pemrosesan data yang mahal, sehingga membantu perusahaan menghemat anggaran.

2. Akses Data yang Disederhanakan

Data mart menyediakan akses yang lebih sederhana ke data yang spesifik dan relevan bagi pengguna tertentu.

Pengguna tidak perlu mencari data yang mereka butuhkan di seluruh data warehouse yang besar, sehingga mengurangi kompleksitas dan waktu yang dihabiskan untuk menemukan informasi yang relevan.

3. Akses Wawasan yang Lebih Cepat 

Dengan data yang difokuskan pada kebutuhan spesifik, pengguna dapat dengan cepat mengakses dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang kritis. 

Sehingga data mart dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih cepat dan responsif terhadap perubahan dalam bisnis.

4. Pemeliharaan Data yang Lebih Sederhana

Data mart lebih mudah dikelola dan dirawat dibandingkan dengan data warehouse yang besar. Karena ukurannya yang lebih kecil dan fokus yang lebih spesifik, pemeliharaan data seperti pembersihan, pembaruan, dan validasi menjadi lebih mudah dan kurang memakan waktu.

5. Implementasi yang Lebih Mudah dan Cepat

Data mart dapat diimplementasikan lebih cepat dan dengan lebih sedikit sumber daya dibandingkan data warehouse yang lengkap. 

Hal ini karena data mart hanya mencakup subset data yang relevan, proses pengembangan, pengujian, dan peluncuran dapat diselesaikan dalam waktu yang lebih singkat, sehingga perusahaan mendapatkan manfaat dari data yang tersedia dengan cepat.

Baca Juga: Mengenal Contoh ETL dalam Data Warehouse dan Manfaatnya!

3 Tipe Data Mart

Sebelum menggunakan data mart dalam operasi bisnis, Sobat MinDi harus mengetahui apa saja tipe data mart yang dapat digunakan dalam bisnis perusahaan.

Yuk langsung saja simak 3 tipe data mart yang umum digunakan dalam operasi data perusahaan berikut ini.

1. Dependent Data Mart

Dependent data mart bergantung pada data warehouse pusat. Data mart jenis ini mendapatkan data langsung dari data warehouse yang telah diintegrasikan dan dibersihkan. 

Dependent data marts biasanya digunakan oleh perusahaan besar yang memiliki data warehouse yang komprehensif, sebab memiliki konsistensi data dan integritas antar departemen. 

Keuntungan utama dari dependent data marts adalah semua data berasal dari satu sumber terpusat, sehingga data yang digunakan di seluruh perusahaan konsisten dan terstandarisasi.

2. Independent Data Mart

Independent data mart adalah data mart yang beroperasi secara mandiri tanpa tergantung pada data warehouse pusat. Data dalam independent data marts biasanya diambil langsung dari sumber data operasional, bukan dari data warehouse. 

Tipe data mart ini sering digunakan oleh departemen atau unit bisnis yang membutuhkan solusi cepat dan spesifik tanpa menunggu integrasi ke dalam data warehouse yang lebih besar. 

Meskipun dapat diimplementasikan dengan cepat, independent data marts dapat mengalami masalah data yang tidak konsisten karena tidak ada pengelolaan terpusat.

3. Hybrid Data Mart

Hybrid data mart menggabungkan elemen-elemen dari dependen dan independent data mart. Hybrid data mart dapat memperoleh data baik dari data warehouse pusat maupun langsung dari sumber data operasional. 

Hybrid data mart memiliki fleksibilitas yang lebih besar dalam pengelolaan data, sehingga departemen dapat memanfaatkan data dari data warehouse, serta mengakses data yang dari sumber lain. 

Hybrid data mart memberikan keseimbangan antara konsistensi data dan kecepatan akses yang dibutuhkan oleh berbagai unit bisnis dalam perusahaan.

Dengan memahami ketiga tipe data mart ini, perusahaan dapat memilih pendekatan yang sesuai dengan kebutuhan dan SDM, untuk memastikan data perusahaan digunakan secara efektif dan mendukung keputusan bisnis.

Apa Saja Struktur Data Mart?

Dalam penerapan data mart, ada beberapa struktur yang umum digunakan untuk mengatur dan menyimpan data. 

Menurut corporate finance institute, Berikut adalah tiga struktur utama data mart yang perlu Sobat MinDi pahami.

1. Star Schema

Star schema adalah struktur data mart yang paling sederhana dan paling umum digunakan. Dalam star schema, data diatur dalam satu tabel fakta pusat yang dikelilingi oleh tabel dimensi. 

Tabel fakta berisi data kuantitatif yang bisa diukur, seperti penjualan atau jumlah transaksi, sedangkan tabel dimensi berisi atribut atau deskripsi yang terkait dengan data di tabel fakta, seperti produk, pelanggan, dan waktu. 

Skema ini disebut "star" karena bentuknya menyerupai bintang, dengan tabel fakta di pusat dan tabel dimensi yang menyebar di sekelilingnya. Keunggulan utama dari star schema adalah kemudahannya dalam pemahaman dan kecepatan eksekusi query.

2. Snowflake Schema

Snowflake schema adalah perpanjangan dari star schema yang lebih kompleks. Dalam snowflake schema, tabel dimensi dipecah lagi menjadi tabel-tabel yang lebih kecil dan lebih terperinci, sehingga membentuk struktur yang menyerupai serpihan salju. 

Misalnya, tabel dimensi "Produk" dapat dipecah menjadi tabel "Kategori Produk" dan "Subkategori Produk". 

Snowflake schema mengurangi redudansi data dengan cara normalisasi, tetapi dapat membuat query menjadi lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak join antara tabel. 

Struktur ini berguna untuk data mart yang membutuhkan tingkat detail dan efisiensi penyimpanan yang lebih tinggi.

3. Data Vault

Data Vault adalah metode penyimpanan data yang lebih fleksibel dan skalabel, dirancang untuk menangani perubahan data dengan lebih efisien. 

Dalam struktur data vault, data disimpan dalam tiga komponen utama: 

1. Hubs (mewakili entitas bisnis utama, seperti pelanggan atau produk)
2. Links (menggambarkan hubungan antar entitas)
3. Satellites ( berisi atribut atau deskripsi tambahan dari entitas atau hubungan tersebut).

Struktur ini membuat perubahan data yang cepat dan efisien, serta memastikan auditabilitas dan pelacakan riwayat perubahan data. Data vault sangat cocok untuk lingkungan bisnis yang dinamis dan berubah cepat, di mana fleksibilitas dan skalabilitas menjadi prioritas utama.

Dengan memahami struktur data mart, perusahaan dapat memilih pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan analitik dan pengelolaan data, sehingga dapat dirancang untuk mendukung keputusan bisnis secara efektif.

Bagaimana Cara Kerja Data Mart?

Cara kerja data mart dimulai dengan mengidentifikasi kebutuhan bisnis spesifik dari departemen atau fungsi yang akan dilayani, seperti pemasaran, penjualan, atau keuangan. 

Setelah kebutuhan ini dipahami, data yang relevan diekstraksi dari berbagai sumber operasional, seperti sistem ERP, CRM, atau basis data transaksi. Data yang diekstraksi ini kemudian melalui proses transformasi dan pembersihan untuk memastikan konsistensi, akurasi, dan kelengkapan. 

Setelah data dibersihkan, data tersebut dimuat ke dalam data mart yang terstruktur dengan menggunakan skema seperti star schema atau snowflake schema, yang mengorganisir data ke dalam tabel fakta dan dimensi yang mudah diakses dan dianalisis. 

Data mart ini kemudian dikelola dan dipelihara secara rutin untuk memastikan data tetap up-to-date dan relevan. 

Pengguna dari departemen terkait dapat mengakses data mart ini menggunakan alat BI dan aplikasi analitik untuk melakukan analisis data, membuat laporan, dan menggali wawasan penting. 

Hasil analisis dari data mart membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat dan tepat sasaran, mendukung efisiensi operasional dan strategi bisnis perusahaan.

Baca Juga: Data Reduction: Definisi, Tujuan, Langkah, Minus, & Contoh

Langkah Penerapan Data Mart dalam Mengelola Data Perusahaan

Sobat MinDi ingin menggunakan data mart dalam operasi data perusahaan? Bingung harus mulai dari mana? Sebelum itu, yuk simak beberapa langkah penerapan data mart dalam pengelolaan data perusahaan yang tepat dan efektif berikut ini.

1. Mendokumentasikan Persyaratan Penting

Langkah pertama adalah mendokumentasikan persyaratan penting untuk memahami kebutuhan bisnis dan teknis dari data mart. 

Hal ini melibatkan diskusi dengan pemangku kepentingan dari departemen yang akan menggunakan data mart, seperti pemasaran, penjualan, atau keuangan, untuk mengidentifikasi tujuan utama dan kebutuhan informasi mereka. 

Dalam tahap ini, perusahaan juga menentukan jenis laporan dan analisis yang akan dilakukan serta bagaimana data mart akan berintegrasi dengan sistem dan proses yang ada.

2. Mengidentifikasi Sumber Data

Setelah kebutuhan bisnis dan teknis dipahami, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi sumber data yang akan digunakan oleh data mart. 

Sumber data ini bisa berasal dari berbagai sistem operasional perusahaan, seperti ERP, CRM, basis data transaksi, atau bahkan sumber data eksternal. 

Mengetahui sumber data yang akan digunakan sangat penting untuk memastikan bahwa data yang dimuat ke dalam data mart akurat, relevan, dan terkini.

3. Menentukan Subset Data

Langkah ketiga adalah menentukan subset data yang akan dimuat ke dalam data mart. Ini melibatkan keputusan apakah akan menyertakan semua informasi tentang suatu topik atau hanya bidang-bidang spesifik pada tingkat yang lebih rinci. 

Subset data harus dipilih berdasarkan kebutuhan spesifik departemen yang akan menggunakan data mart, sehingga data yang disimpan tidak hanya relevan tetapi juga dapat diakses dengan cepat dan efisien.

4. Merancang Tata Letak Logis

Langkah terakhir adalah merancang tata letak logis untuk data mart dengan memilih skema yang sesuai dengan data warehouse yang lebih besar. Pemilihan skema yang tepat akan membantu dalam mengorganisir data sehingga mudah diakses dan dianalisis. 

Desain ini harus mencakup tabel fakta dan dimensi, serta hubungan antara tabel-tabel tersebut, untuk memastikan integritas data dan kemudahan akses. 

Tata letak logis yang baik akan memfasilitasi analisis data yang cepat dan akurat, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, perusahaan dapat menerapkan data mart yang efektif dan efisien, sehingga mendukung kebutuhan informasi spesifik dari berbagai departemen perusahaan.

Ingin Belajar Data Mart Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai data mart, mulai dari pengertian, manfaat, tipe, struktur hingga langkah penerapannya. Jika Sobat MinDi sedang belajar tentang pengolahan data perusahaan, memahami artikel ini adalah hal yang wajib.

Kesimpulannya, Data mart adalah subset data warehouse yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik departemen atau fungsi bisnis, yang dapat memfasilitasi akses cepat dan analisis data yang efisien.

Tertarik belajar data mart lebih lanjut? Berkeinginan switch career sebagai Business Intelligence professional? 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 a data mart? - Buka
2. Data Mart - Overview, Rationale for Creation, Types, Structures - Buka