Data Mart: Pengertian, Jenis, Manfaat, dan Cara Membuatnya

Perusahaan-perusahaan modern semakin menyadari pentingnya mengelola dan menganalisis data dengan efektif. Salah satu konsep yang sering digunakan dalam dunia bisnis dan analisis data adalah Data Mart. Bagi seorang business analyst atau profesional data, memahami apa itu data mart, jenis-jenisnya, serta cara membuatnya adalah hal yang krusial.

Apa Itu Data Mart?

Data mart adalah subset dari data warehouse yang dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan analitis dari departemen atau kelompok pengguna tertentu dalam suatu organisasi. Menurut Kimball & Ross (2013), data mart adalah “sebuah repositori data yang berfokus pada subjek tertentu, seperti penjualan, keuangan, atau pemasaran, yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan di tingkat departemen.”

Data mart berbeda dengan data warehouse, yang menyimpan data secara menyeluruh untuk seluruh organisasi. Data mart lebih kecil, lebih spesifik, dan dirancang untuk memudahkan akses dan analisis data oleh pengguna tertentu. Misalnya, tim pemasaran mungkin memiliki data sendiri yang berisi data pelanggan, penjualan, dan kampanye pemasaran, sementara tim keuangan memiliki data yang berfokus pada data pendapatan dan pengeluaran.

Jenis-Jenis Data Mart

Data mart dapat dikategorikan menjadi tiga jenis utama, yaitu dependen, independen, dan hybrid. Setiap jenis memiliki karakteristik dan kegunaannya sendiri, yang disesuaikan dengan kebutuhan organisasi.

1. Data Mart Dependen

Data mart dependen adalah jenis data yang mengambil sumber datanya dari data warehouse yang sudah ada. Menurut IBM (2021), data mart dependen bersifat terpusat dan memastikan konsistensi data karena bergantung pada data warehouse. Ada dua pendekatan dalam membangun data mart dependen. Pendekatan pertama adalah pendekatan terbuka, di mana pengguna dapat mengakses data warehouse dan data mart secara bebas, tergantung pada kebutuhan mereka. Pendekatan kedua adalah pendekatan tertutup, di mana pengguna hanya diberikan akses ke data mart. Meskipun pendekatan tertutup ini dapat memudahkan pengguna dalam mengakses data, namun berisiko menghasilkan data yang tidak terorganisir dengan baik. Keuntungan utama dari data mart dependen adalah konsistensi data yang tinggi, karena semua data berasal dari sumber yang sama. Namun, waktu pengembangan dan pengolahan data cenderung lebih lama karena bergantung pada data warehouse.

2. Data Mart Independen

Data mart independen dibuat tanpa bergantung pada data warehouse. Jenis ini cocok untuk kelompok kecil dalam organisasi dan biasanya fokus pada satu fungsi bisnis tertentu. Menurut Ilaman resmi ndicative (2020), data independen lebih fleksibel dan cepat dalam pengembangan karena tidak terikat dengan data warehouse. Hal ini memungkinkan tim atau departemen tertentu untuk mengembangkan solusi data mereka sendiri tanpa harus menunggu integrasi dengan data warehouse yang lebih besar. Namun, jenis ini mungkin sulit untuk dikelola dan dikembangkan dalam jangka panjang, terutama jika organisasi tumbuh dan membutuhkan integrasi data yang lebih luas. Tantangan utama dari data mart independen adalah menjaga konsistensi data, terutama jika data diambil dari berbagai sumber yang berbeda.

3. Data Mart Hybrid

Data mart hybrid menggabungkan sumber data dari data warehouse dan sumber lainnya. Jenis ini ideal ketika perusahaan ingin menambahkan kelompok atau fungsi baru ke dalam organisasi. Hybrid menawarkan keseimbangan antara fleksibilitas dan konsistensi data, sehingga cocok untuk organisasi yang membutuhkan solusi data yang lebih dinamis. Dengan menggabungkan sumber data dari data warehouse dan sumber eksternal, data hybrid dapat memberikan fleksibilitas dalam mengakses data yang relevan sambil tetap mempertahankan konsistensi data dari data warehouse. Jenis ini sangat berguna ketika perusahaan ingin mengintegrasikan data dari berbagai sistem atau sumber yang berbeda, seperti data dari mitra bisnis, pelanggan, atau aplikasi pihak ketiga.

Manfaat Data Mart bagi Bisnis

Data mart memiliki banyak manfaat bagi bisnis, terutama dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas analisis data. Berikut adalah beberapa manfaat utamanya:

1. Meningkatkan Performa Analisis Data

Salah satu manfaat utama data mart karena kemampuannya untuk meningkatkan performa analisis data. Dengan menyediakan akses cepat ke data yang relevan, data mart mempercepat proses analisis. Menyadur dari laman resmi Oracle (2022), data mart memungkinkan pengguna untuk fokus pada data yang spesifik dan relevan, sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mencari dan mengolah data. Hal ini sangat penting dalam lingkungan bisnis yang bergerak cepat, di mana keputusan harus dibuat secara tepat waktu. Misalnya, tim pemasaran dapat menggunakan data untuk menganalisis efektivitas kampanye pemasaran dalam hitungan menit, bukan jam atau hari. Dengan demikian, data membantu organisasi untuk merespons perubahan pasar dengan lebih cepat dan efisien.

2. Efisiensi Biaya

Dibandingkan dengan data warehouse, data mart lebih murah untuk diimplementasikan dan dikelola. Hal ini karena data mart lebih kecil dan lebih fokus, sehingga membutuhkan lebih sedikit sumber daya untuk penanganan. Data warehouse, yang menyimpan data dalam skala besar dan kompleks, seringkali memerlukan infrastruktur yang mahal dan tim IT yang besar untuk mengelolanya. Di sisi lain, dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik departemen atau tim tertentu, sehingga biaya implementasi dan pemeliharaannya lebih rendah. Selain itu, memungkinkan organisasi untuk mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, karena hanya data yang relevan yang disimpan dan diolah.

3. Fokus pada Pengguna Tertentu

Data mart dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengguna tertentu, seperti tim pemasaran, keuangan, atau SDM. Ini memungkinkan karyawan untuk dengan mudah mengakses dan menganalisis data yang relevan dengan pekerjaan mereka, tanpa harus mencari melalui kumpulan data yang besar dan kompleks. Misalnya, tim keuangan dapat menggunakan data untuk menganalisis laporan keuangan dan anggaran, sementara tim SDM dapat menggunakannya untuk memantau kinerja karyawan dan kebutuhan pelatihan. Dengan fokus pada pengguna tertentu, data mart memastikan bahwa setiap departemen memiliki akses ke data yang mereka butuhkan untuk menjalankan fungsi mereka secara efektif.

4. Meningkatkan Kualitas Data

Karena fokus pada bidang tertentu, data yang disimpan dalam data mart cenderung lebih akurat dan relevan. Hal ini meningkatkan kualitas analisis data dan keputusan yang dibuat berdasarkan data tersebut. Data tersebut biasanya hanya menyimpan data yang telah diproses dan divalidasi, sehingga mengurangi risiko kesalahan atau duplikasi data. Selain itu, memungkinkan organisasi untuk menerapkan standar dan aturan yang ketat terkait pengelolaan data, sehingga memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis selalu berkualitas tinggi. Dengan data yang akurat dan relevan, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informasional.

5. Mendukung Keputusan Berbasis Data

Dengan menyediakan akses ke data yang relevan dan mudah dianalisis, data mart membantu proses pengambilan keputusan berbasis data dalam perusahaan. Ini sangat penting dalam dunia bisnis yang semakin mengandalkan data untuk membuat keputusan strategis. Data memungkinkan manajer dan eksekutif untuk melihat tren, pola, dan wawasan yang mungkin tidak terlihat dalam data mentah. Misalnya, data tersebut dapat digunakan untuk menganalisis tren penjualan, mengidentifikasi peluang pasar, atau mengevaluasi efektivitas strategi bisnis. Dengan informasi yang tepat dan akurat, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik, mengurangi risiko, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.

6. Meningkatkan Kolaborasi Antar Departemen

Data mart juga dapat meningkatkan kolaborasi antar departemen dalam organisasi. Dengan menyediakan akses ke data yang relevan dan terorganisir, data uni memungkinkan berbagai tim untuk bekerja sama dengan lebih efektif. Misalnya, tim pemasaran dan penjualan dapat menggunakan data yang sama untuk menganalisis data pelanggan dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terarah. Dengan demikian, data tidak hanya meningkatkan efisiensi internal, tetapi juga mendorong sinergi antar departemen.

7. Skalabilitas dan Fleksibilitas

Data mart menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas yang tinggi. Organisasi dapat mengembangkan data sesuai dengan kebutuhan mereka, baik dengan menambahkan data baru atau mengintegrasikan sumber data tambahan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan solusi data mereka seiring dengan pertumbuhan dan perubahan bisnis. Selain itu, data dapat diintegrasikan dengan berbagai tools business intelligence, seperti Tableau, Power BI, atau QlikView, untuk memudahkan visualisasi dan analisis data.

8. Keamanan Data yang Lebih Baik

Dengan memisahkan data berdasarkan departemen atau fungsi, data juga dapat meningkatkan keamanan data. Organisasi dapat menerapkan kebijakan akses yang ketat untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses data tertentu. Hal ini mengurangi risiko kebocoran data atau penyalahgunaan informasi sensitif.

Cara Membuat Data Mart

Membangun data mart memerlukan perencanaan dan eksekusi yang matang. Berikut adalah langkah-langkah praktis untuk membuatnya:

1. Pencatatan Kebutuhan yang Penting

Langkah pertama dalam membangun data mart adalah mencatat kebutuhan bisnis dan teknis secara detail. Ini adalah fondasi dari seluruh proses, karena tanpa pemahaman yang jelas tentang tujuan dan fungsinya, proyek berisiko gagal memenuhi harapan pengguna.

Tanyakan pada diri sendiri atau tim, apa tujuan utama dari data ini? Apakah untuk menganalisis penjualan, memantau kinerja karyawan, atau mengoptimalkan strategi pemasaran? Tujuan ini harus selaras dengan tujuan strategis organisasi.
Siapa yang akan menggunakan data? Apakah tim pemasaran, keuangan, atau manajemen? Setiap kelompok pengguna mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda, sehingga penting untuk memahami perspektif mereka.
Selain kebutuhan bisnis, pertimbangkan juga aspek teknis seperti kapasitas penyimpanan, kecepatan akses data, dan integrasi dengan sistem yang sudah ada.

Dokumentasikan semua kebutuhan ini secara rinci, karena ini akan menjadi panduan untuk langkah-langkah selanjutnya.

2. Identifikasi Sumber Data

Setelah kebutuhan bisnis dan teknis dipahami, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi sumber data yang akan digunakan. Data mart bergantung pada data yang akurat dan relevan, sehingga pemilihan sumber data yang tepat sangat krusial.

Data dapat diambil dari data warehouse yang sudah ada, database operasional, atau sistem lain dalam organisasi. Misalnya, data penjualan dapat diambil dari sistem ERP, sedangkan data pelanggan dapat diambil dari CRM.
Bila diperlukan, data juga dapat diambil dari sumber eksternal, seperti data pasar, data dari mitra bisnis, atau data publik.
Pastikan data yang digunakan akurat, konsisten, dan relevan dengan kebutuhan pengguna. Lakukan proses pembersihan data (data cleansing) untuk menghilangkan duplikat, kesalahan, atau data yang tidak relevan.

Identifikasi sumber data yang tepat akan memastikan bahwa data dibangun di atas fondasi yang kuat.

3. Tentukan Data Subset

Data mart dirancang untuk menyimpan subset data yang spesifik dan relevan dengan kebutuhan pengguna tertentu. Oleh karena itu, langkah selanjutnya adalah menentukan data subset yang akan dimasukkan ke dalam data.

Pilih data yang paling relevan dengan tujuan bisnis dan kebutuhan pengguna. Misalnya, bila data ditujukan untuk tim pemasaran, data yang relevan mungkin termasuk data penjualan, data pelanggan, dan data kampanye pemasaran.
Jangan memasukkan data yang tidak diperlukan, karena hal ini dapat mengurangi efisiensi dan kecepatan akses data.
Kelompokkan data berdasarkan kategori atau tema tertentu, seperti data keuangan, data operasional, atau data pelanggan.

Dengan menentukan data subset yang tepat, data akan menjadi lebih fokus dan mudah digunakan.

4. Desain Logical Layout

Setelah data subset ditentukan, langkah berikutnya adalah merancang struktur logis data mart. Desain ini akan menentukan bagaimana data disimpan, diorganisasikan, dan diakses.

Ada dua skema yang umum digunakan dalam data mart, yaitu skema bintang (star schema) dan skema kepingan salju (snowflake schema).
- Skema Bintang terdiri dari satu tabel fakta (fact table) yang dikelilingi oleh beberapa tabel dimensi (dimension tables). Skema bintang sederhana dan mudah dipahami, sehingga cocok untuk kebanyakan kasus.
- Skema Kepingan Salju adalah variasi dari skema bintang, di mana tabel dimensi dinormalisasi menjadi beberapa tabel. Skema ini lebih kompleks tetapi dapat mengurangi redundansi data.
Desain tabel fakta berisi data transaksional (misalnya, jumlah penjualan), sedangkan tabel dimensi berisi data deskriptif (misalnya, informasi pelanggan atau produk).
Optimalkan desain logical layout memungkinkan akses data yang cepat dan efisien.

Desain yang baik akan memudahkan pengguna dalam mengakses dan menganalisis data.

5. Implementasi dan Penggunaan Tools Business Intelligence

Setelah desain selesai, langkah terakhir adalah mengimplementasikan data mart dan mengintegrasikannya dengan tools business intelligence (BI).

Implementasi Data Mart
- Bangun struktur database sesuai dengan desain logical layout.
- Masukkan data dari sumber yang telah diidentifikasi.
- Lakukan pengujian untuk memastikan data mart berfungsi dengan baik dan data yang disimpan akurat.
Integrasi dengan Tools BI
- Gunakan tools BI seperti Tableau, Power BI, atau QlikView untuk memvisualisasikan dan menganalisis data dalam data mart.
- Buat dashboard dan laporan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Misalnya, tim pemasaran mungkin membutuhkan dashboard untuk memantau performa kampanye, sedangkan tim keuangan mungkin membutuhkan laporan keuangan bulanan.
Memastikan pengguna memahami cara menggunakan data dan tools BI yang terintegrasi. Berikan pelatihan jika diperlukan.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, organisasi dapat membangun data yang efektif dan efisien, yang siap mendukung kebutuhan analitis dan pengambilan keputusan.

6. Pemeliharaan dan Evaluasi

Setelah data mart diimplementasikan, penting untuk melakukan pemeliharaan dan evaluasi secara berkala.

Lakukan pemeliharaan rutin untuk memastikan data tetap berfungsi dengan baik. Ini termasuk memperbarui data, memantau performa, dan memperbaiki masalah teknis.
Evaluasi apakah data memenuhi kebutuhan bisnis dan pengguna. Jika diperlukan, lakukan penyesuaian atau penambahan fitur.
Memastikan data dapat diskalakan seiring dengan pertumbuhan organisasi. Misalnya, jika volume data meningkat, pastikan infrastruktur data dapat menanganinya.

Contoh Penggunaan Data Mart dalam Bisnis

Data mart dapat digunakan di berbagai departemen dalam perusahaan, memberikan manfaat yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan analisis data. Dengan menyediakan akses ke data yang relevan dan spesifik, memungkinkan setiap departemen untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informasional. Berikut ini beberapa contoh penggunaannya di berbagai departemen dalam perusahaan:

1. Tim Marketing

Tim marketing merupakan salah satu departemen yang paling sering memanfaatkan data mart. Mereka menggunakan data untuk menganalisis efektivitas kampanye pemasaran berdasarkan data penjualan, klik iklan, dan interaksi pengguna. Misalnya, data dapat menyediakan informasi tentang berapa banyak pelanggan baru yang didapat dari sebuah kampanye digital, berapa tingkat konversi dari iklan tertentu, atau bagaimana respons pelanggan terhadap promosi tertentu. Dengan data ini, tim marketing dapat mengevaluasi strategi mereka, mengidentifikasi apa yang berhasil dan apa yang tidak, serta membuat keputusan yang lebih tepat untuk kampanye masa depan. Selain itu, data juga dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan, memungkinkan tim marketing untuk menargetkan kelompok pelanggan tertentu dengan pesan yang lebih personal dan relevan.

2. Departemen Keuangan

Dalam konteks keuangan, data mart digunakan untuk menganalisis tren pendapatan dan biaya selama beberapa periode waktu tertentu. Misalnya, tim keuangan dapat menggunakan data untuk membandingkan pendapatan bulanan, mengidentifikasi pola pengeluaran, atau menganalisis profitabilitas dari berbagai lini produk. Dengan data ini, tim keuangan dapat merencanakan dan membuat anggaran dengan lebih efisien, mengidentifikasi area yang membutuhkan penghematan, atau mengalokasikan sumber daya ke proyek yang paling menguntungkan. Data juga dapat membantu dalam pelaporan keuangan, memastikan bahwa laporan yang dihasilkan akurat dan tepat waktu. Data mart dapat digunakan untuk memprediksi arus kas dan mengidentifikasi risiko keuangan, sehingga membantu perusahaan dalam mengambil keputusan strategis yang lebih baik.

3. Manajemen SDM

Data mart juga bisa dipakai dalam manajemen sumber daya manusia (SDM). Misalnya, data membantu menganalisis data kinerja karyawan, pelatihan, dan penilaian. Dengan data ini, departemen SDM bisa membuat keputusan yang lebih baik tentang pelatihan, promosi karyawan, dan pengembangan karyawan. Misalnya, data dapat digunakan untuk mengidentifikasi karyawan yang memiliki kinerja terbaik dan layak untuk promosi, atau untuk menentukan jenis pelatihan apa yang paling dibutuhkan oleh karyawan. Selain itu, data dapat digunakan untuk menganalisis tingkat turnover karyawan, mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan karyawan resign, dan mengembangkan strategi untuk meningkatkan retensi karyawan. Dengan data yang akurat dan relevan, departemen SDM dapat meningkatkan produktivitas dan kepuasan karyawan, yang pada akhirnya akan berdampak positif pada kinerja perusahaan secara keseluruhan.

4. Tim Operasional

Tim operasional juga dapat memanfaatkan data mart untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis. Misalnya, data dapat digunakan untuk menganalisis data produksi, mengidentifikasi bottleneck dalam proses manufaktur, atau mengoptimalkan rantai pasokan. Dengan data ini, tim operasional dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang alokasi sumber daya, jadwal produksi, atau manajemen inventaris. Selain itu, data dapat digunakan untuk memantau kinerja pemasok, mengidentifikasi pemasok yang paling andal, atau menegosiasikan kontrak yang lebih menguntungkan. Dengan data yang akurat dan relevan, tim operasional dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya.

5. Tim Penjualan

Tim penjualan dapat menggunakan data mart untuk menganalisis data penjualan, mengidentifikasi tren pasar, atau mengembangkan strategi penjualan yang lebih efektif. Misalnya, data dapat menyediakan informasi tentang produk yang paling laris, wilayah penjualan yang paling menguntungkan, atau pelanggan yang paling loyal. Dengan data ini, tim penjualan dapat mengembangkan strategi penjualan yang lebih terarah, menargetkan pelanggan potensial dengan lebih efektif, atau mengidentifikasi peluang penjualan baru. Selain itu, data dapat digunakan untuk memprediksi permintaan pasar, membantu tim penjualan dalam merencanakan stok dan mengelola inventaris dengan lebih baik.

6. Tim Riset dan Pengembangan (R&D)

Tim riset dan pengembangan (R&D) dapat menggunakan data mart untuk menganalisis data penelitian, mengidentifikasi tren teknologi, atau mengembangkan produk baru. Data dapat menyediakan informasi tentang hasil penelitian sebelumnya, data pasar tentang produk sejenis, atau umpan balik dari pelanggan tentang produk yang sudah ada. Dengan data ini, tim R&D dapat mengembangkan produk baru yang lebih inovatif dan sesuai dengan kebutuhan pasar. Selain itu, data dapat digunakan untuk menganalisis biaya penelitian, mengidentifikasi area yang membutuhkan investasi lebih besar, atau mengoptimalkan alokasi sumber daya untuk proyek penelitian.

7. Tim Layanan Pelanggan

Tim layanan pelanggan dapat menggunakan data mart untuk menganalisis data interaksi pelanggan, mengidentifikasi masalah yang sering dihadapi pelanggan, atau mengembangkan strategi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Data dapat menyediakan informasi tentang jenis keluhan yang paling sering diajukan, waktu respons rata-rata untuk menangani keluhan, atau tingkat kepuasan pelanggan setelah interaksi dengan tim layanan pelanggan. Dengan data ini, tim layanan pelanggan dapat mengembangkan strategi untuk meningkatkan kualitas layanan, mengurangi waktu respons, atau meningkatkan kepuasan pelanggan. Data dapat digunakan untuk memprediksi kebutuhan pelanggan, membantu tim layanan pelanggan dalam memberikan layanan yang lebih proaktif dan personal.

Penutup

Dengan memahami konsep data mart secara mendalam, kamu dapat mengoptimalkan penggunaan data dalam organisasi dan mendorong pertumbuhan bisnis yang lebih efisien dan efektif. Semoga informasi ini bermanfaat ya.

Baca juga:

Referensi

Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3rd ed.). Wiley.
IBM. (2021). What is a Data Mart?.
Indicative. (2020). Data Mart: Definition, Types, and Benefits.
Oracle. (2022). Data Mart Overview.
Tech Target. (2021). Data Mart: Types, Benefits, and Examples.

Post Views: 164