Mengenal OLAP: Teknologi Penting dalam Business Intelligence

Dalam era digital yang terus berkembang, pengolahan data menjadi semakin krusial bagi keberlangsungan bisnis. Salah satu teknologi yang berperan penting dalam hal ini adalah Online Analytical Processing atau yang lebih dikenal dengan singkatan OLAP. Teknologi ini tidak hanya memungkinkan akses cepat ke data multidimensi, tetapi juga mendukung analisis yang kompleks dan cepat pada volume data yang besar.

Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu OLAP, cara kerjanya, jenis-jenisnya, serta manfaat yang ditawarkannya bagi organisasi dan perusahaan.

Apa Itu OLAP? 

Online Analytical Processing (OLAP) adalah teknologi perangkat lunak yang memungkinkan pengguna untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data dari berbagai sudut pandang dengan kecepatan tinggi pada volume data yang besar. Dilansir dari IBM,

OLAP adalah software yang memungkinkan pengguna untuk mengakses data dan menganalisisnya dari berbagai sudut pandang dengan kecepatan tinggi pada volume data yang besar.

OLAP mampu melakukan perhitungan analitis yang rumit dengan cepat, mendukung perencanaan anggaran, dan analisis prediktif, serta menemukan hubungan antara item data yang berbeda.

Penggunaan OLAP sangat luas, mulai dari manajemen kinerja bisnis, perencanaan dan dokumentasi anggaran, hingga mendukung analisis tren dan data mining. Salah satu keunggulan utama OLAP adalah kemampuannya untuk digunakan oleh banyak pengguna secara bersamaan (multi-user environment), serta ukuran database OLAP yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan data warehouse, menjadikannya solusi yang efisien dan efektif dalam analisis data.

Cara Kerja OLAP 

OLAP beroperasi melalui proses yang terstruktur dan bertahap, dimulai dari pengumpulan data hingga analisisnya. Berikut adalah tahapan kerja OLAP:

1. Pengumpulan Data: Server OLAP mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data relasional dan gudang data. Proses ini memastikan bahwa data yang diperlukan untuk analisis tersedia dan siap digunakan.
2. Proses ETL (Extract, Transform, Load): Setelah data terkumpul, alat ETL akan melakukan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data. Proses ini melibatkan pembersihan data, pengagregasian, perhitungan awal, dan penyimpanan data dalam kubus OLAP sesuai dengan jumlah dimensi yang telah ditentukan.
3. Analisis Data: Setelah data disimpan dalam kubus OLAP, alat OLAP digunakan untuk melakukan analisis bisnis. Proses ini melibatkan pengukuran dan pembuatan laporan dari data multidimensi yang ada dalam kubus OLAP. Dengan demikian, analisis data dapat dilakukan dari berbagai sudut pandang untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam.

OLAP menggunakan Multidimensional Expressions (MDX) untuk melakukan kueri pada kubus OLAP. MDX sendiri merupakan bahasa kueri seperti SQL yang dirancang khusus untuk memanipulasi data dalam basis data multidimensi.

Mengapa OLAP Penting?

Kemampuan OLAP yang luas dan fleksibel membuatnya menjadi alat yang sangat penting dalam pengambilan keputusan berbasis data. Pengguna dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan tepat karena OLAP mampu menyajikan informasi yang lebih mendalam dan akurat. Hal ini sangat krusial di dunia bisnis modern di mana kecepatan dan ketepatan informasi sering kali menjadi pembeda antara kesuksesan dan kegagalan.

Dengan OLAP, perusahaan dapat mengoptimalkan analisis data mereka, memungkinkan untuk penelusuran informasi yang lebih detail atau sebaliknya, menyederhanakan informasi untuk keputusan yang lebih strategis. Oleh karena itu, bagi siapa saja yang ingin mengambil langkah lebih maju dalam analisis data, memahami dan memanfaatkan OLAP adalah suatu keharusan.

OLAP didefinisikan sebagai teknologi yang memungkinkan akses informasi multidimensi dengan cepat, serta mampu melakukan kalkulasi dan agregasi data dari kumpulan data yang besar.

Informasi multidimensi mengacu pada data yang diorganisasikan dalam beberapa grup variabel atau parameter. Hal ini berarti ada banyak dimensi yang dapat diukur dan dianalisis untuk menghasilkan informasi yang komprehensif. Berbeda dengan basis data relasional tradisional yang menggunakan tabel dua dimensi untuk menyimpan data, OLAP menggunakan struktur multidimensi yang disebut kubus (cubes). Kubus ini berisi larik informasi yang saling terhubung, yang memungkinkan data dari berbagai sumber untuk digabungkan dan diolah dengan lebih efisien.

Keunggulan Struktur Kubus dalam OLAP

Struktur kubus pada OLAP memberikan fleksibilitas kepada para analis untuk melihat data dari berbagai sudut pandang. Analis dapat mengambil irisan atau tampilan dari kubus tersebut dan melacak berbagai dimensi secara simultan. Hal ini memberikan gambaran bisnis yang lebih holistik dan mendalam. Misalnya, seorang analis dapat memantau pertumbuhan penjualan suatu produk di kota tertentu, sekaligus melihat dampak faktor lain seperti waktu atau demografi.

5 Operasi Utama OLAP

Untuk mengoptimalkan analisis dan kinerja, OLAP menawarkan lima jenis operasi utama yang sangat berguna bagi para analis:

1. Roll-up

Operasi ini memungkinkan pengguna untuk menggerakkan kubus ke bawah untuk melihat informasi lebih detail atau menambah jumlah dimensi. Contohnya, seorang analis dapat melihat pertumbuhan penjualan produk A di Jakarta dengan menambah dimensi tertentu seperti waktu atau kategori produk.

2. Drill-down

Sebaliknya, drill-down menggerakkan kubus ke atas, yang berfungsi untuk menyederhanakan tampilan data menjadi lebih umum atau dengan jumlah dimensi yang lebih sedikit. Misalnya, melihat keseluruhan penjualan produk A di seluruh Indonesia.

3. Slice

Operasi slice memungkinkan pengguna untuk mengambil irisan dari kubus, yang berarti melihat data pada satu dimensi tertentu. Sebagai contoh, menganalisis penjualan produk A hanya pada tahun 2022.

4. Dice

Dice memungkinkan pengguna untuk melihat beberapa dimensi pada kubus utama sekaligus. Misalnya, penjualan produk A di Jakarta selama tahun 2022, tetapi dengan tambahan dimensi seperti jenis pelanggan atau kategori produk.

5. Pivot

Fungsi pivot OLAP mirip dengan pivot table di Excel, di mana pengguna dapat memutar kubus untuk menampilkan representasi data baru. Kelebihan pivot OLAP adalah kemudahannya dalam penggunaan dan respons yang lebih cepat, karena didukung oleh kinerja kueri yang optimal.

Jenis-Jenis OLAP 

Secara umum, OLAP dibagi menjadi tiga jenis utama, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya:

1. Multidimensional OLAP (MOLAP): Dalam MOLAP, data dirangkum, disimpan, dan diperlihatkan dalam kubus multidimensi, bukan dalam bentuk relational database. Untuk menambahkan data baru, pengguna cukup membuat dimensi baru, bukan tabel seperti pada relational database. Hal ini membuat pemodelan dan penghitungan data menjadi lebih cepat dan fleksibel.
2. Relational OLAP (ROLAP): Berbeda dengan MOLAP, ROLAP menyimpan data dalam bentuk relational database namun menampilkannya dalam tampilan multidimensi. ROLAP unggul dalam mengakses data transaksional, namun mungkin kurang cocok jika data yang diolah terlalu besar atau kompleks.
3. Hybrid OLAP (HOLAP): HOLAP menggabungkan kelebihan MOLAP dan ROLAP, memberikan kemampuan pemrosesan dan kapasitas penyimpanan data yang lebih baik. HOLAP dapat menyimpan data terperinci dalam relational database, serta menelusuri data yang telah diolah dalam kubus OLAP.

Fungsi dan Manfaat OLAP 

Penggunaan OLAP memberikan berbagai manfaat bagi organisasi atau perusahaan, terutama dalam mendapatkan wawasan yang mendalam mengenai data, seperti penjualan, pasar, dan keuangan. Berikut beberapa fungsi dan manfaat utama OLAP:

1. Wawasan yang Lebih Luas: Dengan OLAP, perusahaan dapat menganalisis data dengan berbagai dimensi, memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang berbagai faktor yang memengaruhi bisnis. Hal ini sangat membantu dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan.
2. Data yang Dapat Diandalkan: OLAP secara otomatis menghitung angka dan tren, mengurangi risiko kesalahan input data yang biasanya terjadi jika dilakukan secara manual. Dengan data yang lebih akurat dan andal, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi.
3. Pelaporan Ad Hoc: OLAP memungkinkan akses cepat ke data multidimensi kapanpun dibutuhkan. Dengan berbagai operasi OLAP, pengguna dapat melakukan analisis yang berbeda untuk mendapatkan tampilan data yang beragam, sesuai dengan kebutuhan bisnis.
4. Akses Cepat dan Efisien: OLAP memfasilitasi akses cepat ke data dari berbagai sumber, memungkinkan proses pelaporan dan analisis data yang lebih cepat dan akurat. Hal ini sangat penting dalam lingkungan bisnis yang dinamis, di mana keputusan harus dibuat dalam waktu singkat.

Pemodelan Data pada OLAP 

Pemodelan data merupakan representasi data dalam gudang data atau OLAP. Pemodelan ini sangat penting dalam ROLAP karena data yang dianalisis langsung berasal dari database relasional. Ada dua model utama dalam pemodelan data OLAP:

1. Star Schema: Star schema terdiri dari tabel fakta yang berisi nilai numerik terkait proses bisnis dan tabel dimensi yang menggambarkan setiap atribut dalam tabel fakta. Tabel fakta terhubung ke beberapa tabel dimensi, sehingga model data terlihat seperti bintang.
2. Snowflake Schema: Snowflake schema merupakan perluasan dari star schema, di mana tabel dimensi dapat mengarah ke satu atau lebih tabel dimensi sekunder. Hal ini membuat model data lebih kompleks namun lebih mudah dianalisis, terutama untuk jenis data tertentu.

Tools OLAP Terbaik untuk Bisnis

OLAP memungkinkan perusahaan untuk memproses dan menganalisis data dari berbagai sudut pandang. Berikut adalah beberapa alat OLAP terbaik yang dapat membantu organisasi Anda dalam mengelola dan menganalisis data.

1. HubSpot

HubSpot adalah alat BI (Business Intelligence) yang unik karena fokus utamanya adalah pada analisis upaya pemasaran inbound. Alat ini sangat ideal untuk mengevaluasi pengembalian investasi dari aktivitas pemasaran yang kompleks seperti blogging, email marketing, dan lainnya. Meskipun tidak memantau keuangan atau informasi klien seperti alat BI lainnya, HubSpot menawarkan platform pemasaran yang sangat baik yang dapat membantu organisasi memahami efektivitas strategi pemasaran mereka.

2. Integrate.io

Integrate.io adalah toolkit lengkap untuk membangun pipeline data yang kuat. Alat ini memungkinkan integrasi, pemrosesan, dan persiapan data untuk business intelligence dengan berbagai tingkat keahlian teknis, mulai dari no-code hingga advanced coding. Dengan kemampuan no-code dan low-code,  dapat membuat pipeline ETL (Extract, Transform, Load) tanpa perlu keterampilan pemrograman yang mendalam. Platform ini juga menawarkan antarmuka grafis intuitif yang memudahkan implementasi dan pemantauan ETL, ELT, serta replikasi data.

3. IBM Cognos

IBM Cognos adalah sistem pemrosesan analitik berbasis web yang dimiliki oleh IBM. Alat ini menyediakan serangkaian fitur lengkap untuk analisis, pelaporan, dan pemantauan metrik. Dengan berbagai komponen yang kompatibel dengan sistem operasi Windows, IBM Cognos menyediakan fleksibilitas yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan informasi organisasi. Alat ini juga dilengkapi dengan kemampuan OLAP yang kuat seperti roll-up dan drill-down, memungkinkan analisis mendalam dari sumber data besar.

4. MicroStrategy

MicroStrategy adalah solusi BI dan analitik mobile yang memungkinkan perusahaan untuk menganalisis volume data besar dan mendistribusikan wawasan bisnis secara aman di seluruh organisasi. Alat ini menawarkan laporan dan dashboard yang dapat diakses melalui perangkat seluler, memastikan ketersediaan informasi kapan saja dan di mana saja. MicroStrategy dikenal sebagai alat yang aman, scalable, dan dilengkapi dengan fitur tata kelola tingkat enterprise yang sangat baik.

5. Palo OLAP Server

Palo OLAP Server adalah server MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) yang sering digunakan untuk pengendalian dan penganggaran. Produk dari Jedox AG ini menawarkan antarmuka pengguna berupa perangkat lunak spreadsheet, memungkinkan pengguna berbagi database terpusat dan mendapatkan wawasan mendalam dari model data yang kompleks. Fleksibilitas Palo dalam menangani data waktu nyata serta kemampuannya dalam mengkonsolidasi dan menulis ulang data membuatnya menjadi alat yang sangat berguna bagi organisasi yang membutuhkan analisis mendalam.

6. Apache Kylin

Apache Kylin adalah mesin analitik multidimensi open-source yang dirancang untuk mendukung set data besar dengan menyediakan interface SQL dan MOLAP yang sinkron dengan Hadoop. Alat ini terkenal karena kemampuannya dalam mengurangi waktu pemrosesan query, bahkan untuk data dalam jumlah milyaran baris. Dengan tiga langkah sederhana identifikasi skema bintang, bangun kubus dari tabel data, dan jalankan query Apache Kylin memungkinkan perusahaan memproses data dengan cepat dan efisien.

7. icCube

icCube adalah server OLAP in-memory yang dikembangkan oleh perusahaan Swiss dengan nama yang sama. Alat ini dapat bekerja dengan berbagai sumber data yang menyimpan informasi dalam bentuk tabular dan menyediakan analisis serta visualisasi data yang kuat. Dengan antarmuka web yang unik, icCube memfasilitasi aktivitas seperti pemodelan kubus, query MDX, dan pemantauan server, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk organisasi yang membutuhkan alat analitik berkualitas tinggi.

8. Pentaho BI

Pentaho BI adalah alat open-source yang menawarkan fitur lengkap untuk BI, termasuk layanan OLAP, integrasi data, penambangan data, ETL, pelaporan, dan kemampuan dashboard. Dibangun di atas platform Java, Pentaho dapat dioperasikan di berbagai sistem operasi seperti Windows, Linux, dan Mac. Dengan dua edisi Enterprise Edition dan Community Edition Pentaho memberikan fleksibilitas dan kemampuan yang komprehensif untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang beragam.

OLAP adalah teknologi kunci dalam dunia analisis data, memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk mengakses dan menganalisis data multidimensi dengan cepat dan efisien. Dengan berbagai kelebihan seperti kemampuan pemrosesan cepat, fleksibilitas dalam analisis data, serta dukungan untuk pelaporan ad hoc, OLAP menjadi alat yang sangat penting bagi perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik dan terinformasi. Implementasi OLAP dalam sistem data warehouse juga membantu perusahaan mengoptimalkan analisis data tanpa harus memindahkan data dari penyimpanan cloud, menjadikannya solusi yang hemat biaya dan efektif untuk berbagai jenis bisnis.