Kenapa Bisnis Membutuhkan Operational Data Store (ODS)? Ini Fungsi dan Manfaatnya

Dalam lingkungan bisnis modern, data biasanya berasal dari banyak sistem yang berbeda. Perusahaan dapat memiliki database transaksi, aplikasi CRM, sistem inventori, platform pembayaran, aplikasi layanan pelanggan, hingga berbagai sistem internal lainnya. Setiap sistem menghasilkan data dengan struktur dan karakteristik yang berbeda sehingga diperlukan cara untuk mengintegrasikan informasi tersebut agar lebih mudah digunakan.

Salah satu komponen yang dapat digunakan dalam arsitektur data adalah Operational Data Store (ODS). ODS berfungsi sebagai tempat penyimpanan data operasional yang telah diintegrasikan dari berbagai sumber dan dirancang untuk menyediakan informasi yang relatif terkini. Data tersebut dapat digunakan untuk kebutuhan operasional sehari-hari, pelaporan, dashboard, analisis ringan, maupun sebagai sumber bagi sistem analitik lainnya.

Berbeda dengan data warehouse yang lebih berorientasi pada analisis historis, ODS lebih menekankan pada kondisi data terkini atau near real-time. Lalu, apa sebenarnya Operational Data Store, bagaimana cara kerjanya, dan kapan perusahaan membutuhkannya? Berikut pembahasannya.

Apa Itu Operational Data Store (ODS)?

Operational Data Store (ODS) adalah sistem penyimpanan data yang mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber operasional untuk menyediakan gambaran data yang lebih terkini dan terpadu. ODS biasanya berada di antara sistem operasional seperti OLTP dan lapisan analitik seperti data warehouse.

Data yang masuk ke ODS dapat berasal dari berbagai sistem, kemudian diproses agar lebih konsisten dan dapat digunakan untuk kebutuhan operasional maupun pelaporan. Karena ODS berfokus pada data yang relatif terbaru, sistem ini cocok untuk kebutuhan yang membutuhkan informasi aktual dibandingkan analisis historis jangka panjang.

ODS merupakan bentuk penyimpanan yang berisi informasi yang tepat waktu, terkini, dan terintegrasi. ODS dapat digunakan untuk pengambilan keputusan operasional sehari-hari serta menjadi salah satu sumber bagi data warehouse. Sederhananya, ODS dapat dibayangkan sebagai lapisan data terpusat yang mengumpulkan kondisi terbaru dari berbagai sistem operasional.

Mengapa Operational Data Store Dibutuhkan?

Dalam organisasi yang masih menggunakan sedikit aplikasi, mengambil data langsung dari sistem operasional mungkin tidak terlalu sulit. Namun, kondisi tersebut berubah ketika jumlah aplikasi dan sumber data semakin banyak. Misalnya, sebuah perusahaan memiliki:

• sistem penjualan;
• aplikasi CRM;
• sistem inventori;
• platform pembayaran;
• sistem pengiriman;
• aplikasi customer service;
• dan sistem keuangan.

Masing-masing sistem dapat memiliki database sendiri. Jika tim operasional ingin mengetahui kondisi pelanggan secara menyeluruh, mereka mungkin harus mengambil informasi dari beberapa sistem sekaligus.

Selain merepotkan, mengambil laporan secara langsung dari database produksi juga dapat memberikan beban tambahan pada sistem yang sebenarnya digunakan untuk menjalankan transaksi.

ODS dapat menjadi lapisan perantara yang menggabungkan data dari berbagai sumber sehingga aplikasi pelaporan atau dashboard operasional tidak harus selalu mengakses database produksi secara langsung. Dengan demikian, arsitektur data dapat menjadi lebih terstruktur.

Bagaimana Posisi ODS dalam Arsitektur Data?

Dalam arsitektur data yang umum, ODS dapat ditempatkan di antara sistem operasional dan platform analitik. Gambaran sederhananya:

Sistem Operasional
       ↓
   Data Ingestion
       ↓
Operational Data Store
       ↓
Data Warehouse / Data Lake
       ↓
BI / Dashboard / Analytics

Sumber data dapat berupa database transaksi, CRM, ERP, aplikasi e-commerce, sistem inventori, atau aplikasi lainnya.

Data dari berbagai sumber tersebut kemudian dikumpulkan dan diintegrasikan ke ODS. Setelah berada di ODS, data dapat digunakan untuk pelaporan operasional atau diteruskan ke sistem analitik seperti data warehouse.

Namun, ODS tidak selalu harus berada dalam satu pola arsitektur yang sama. Implementasinya dapat berbeda tergantung kebutuhan organisasi, teknologi, volume data, serta kebutuhan latency.

Karakteristik Operational Data Store

Operational Data Store (ODS) memiliki beberapa karakteristik yang membedakannya dari sistem penyimpanan data lainnya.

Karakteristik tersebut berkaitan dengan kebaruan data, integrasi berbagai sumber, kecepatan akses, kualitas data, serta struktur penyimpanan yang digunakan.

1. Berisi Data yang Relatif Terkini

Operational Data Store (ODS) berfokus pada penyediaan data operasional yang relatif terkini, bukan terutama untuk menyimpan data historis dalam jangka panjang. Tingkat kebaruan data bergantung pada mekanisme pembaruan yang digunakan, sehingga informasi dapat diperbarui dalam hitungan menit, jam, atau periode tertentu.

Karena itu, ODS cocok untuk kebutuhan seperti memantau stok produk, pesanan yang sedang diproses, pelanggan aktif, tiket layanan yang belum selesai, maupun transaksi terbaru.

2. Mengintegrasikan Banyak Sumber Data

Salah satu karakteristik utama ODS adalah kemampuannya mengintegrasikan data dari berbagai sistem operasional. Data dari CRM, ERP, e-commerce, sistem inventory, atau aplikasi lainnya dapat dikumpulkan ke dalam satu lingkungan data yang lebih terpusat.

Integrasi ini membantu organisasi memperoleh informasi yang lebih konsisten dan memudahkan akses data lintas sistem tanpa harus selalu mengambil data secara langsung dari setiap aplikasi sumber.

3. Mendukung Akses Data dengan Latensi Rendah

ODS dirancang untuk menyediakan data operasional dengan latensi yang relatif rendah sehingga informasi terbaru dapat digunakan dengan cepat untuk kebutuhan monitoring, dashboard, reporting, atau aplikasi. Namun, near real-time tidak selalu berarti data diperbarui secara instan setiap kali transaksi terjadi.

Kecepatan pembaruan bergantung pada teknologi dan metode ingestion yang digunakan, seperti batch processing, micro-batch, Change Data Capture (CDC), event streaming, message broker, API, atau kombinasi beberapa metode.

4. Data Lebih Terintegrasi dan Terkurasi

Data yang berasal dari berbagai sistem sering memiliki format, struktur, dan penamaan yang berbeda. ODS dapat membantu menyelaraskan data tersebut agar lebih konsisten dan mudah digunakan.

Proses ini dapat mencakup validasi, deduplikasi, standardisasi, pemetaan data, penyelesaian identitas, serta penerapan aturan kualitas data. Sebagai contoh, customer_id dari satu sistem dapat dipetakan dengan cust_no dari sistem lain sehingga informasi pelanggan dapat digunakan dalam model data yang lebih konsisten.

5. Cenderung Menggunakan Struktur Data Terstruktur

ODS secara tradisional banyak menggunakan database relasional dengan struktur data yang relatif terorganisasi dan terstruktur. Model data yang digunakan dapat berupa skema yang ternormalisasi, termasuk pendekatan Third

Normal Form (3NF), meskipun implementasinya dapat berbeda sesuai kebutuhan organisasi. Pendekatan ini membantu menjaga konsistensi data dan mendukung kebutuhan operasional, sedangkan data warehouse umumnya menggunakan struktur yang lebih dioptimalkan untuk analisis dan pelaporan.

Cara Kerja Operational Data Store

Secara umum, proses ODS dapat dibagi menjadi beberapa tahap.

1. Data Berasal dari Sistem Sumber

Data pertama kali dibuat atau diperbarui pada sistem operasional. Contohnya:

Website → transaksi pelanggan
CRM → data pelanggan
ERP → data produk
Inventory → jumlah stok
Payment Gateway → status pembayaran

Masing-masing sistem memiliki fungsi utama sendiri.

2. Data Diambil dari Sistem Sumber

Data kemudian dikirim atau diambil menuju lapisan integrasi. Metode yang digunakan dapat berupa:

• ETL;
• ELT;
• API;
• CDC;
• streaming;
• message queue;
• atau proses batch.

Pemilihan metode bergantung pada kebutuhan latency dan karakteristik sistem.

3. Data Dibersihkan dan Diselaraskan

Data yang berasal dari berbagai sumber tidak selalu memiliki format yang sama. Pada tahap ini, data dapat diproses untuk:

• menghapus duplikasi;
• menyamakan format;
• memvalidasi nilai;
• menyelaraskan identifier;
• menangani data yang tidak lengkap;
• dan menerapkan aturan bisnis tertentu.

Tujuannya adalah menghasilkan data yang lebih konsisten.

4. Data Disimpan di ODS

Setelah melewati proses yang diperlukan, data disimpan dalam ODS. Pada tahap ini, informasi dari beberapa sistem dapat dilihat melalui satu lapisan data yang lebih terintegrasi. Contohnya, informasi pelanggan dapat menggabungkan:

Customer ID
Nama
Status Pelanggan
Pesanan Terbaru
Status Pembayaran
Status Pengiriman

Data tersebut dapat berasal dari beberapa sistem berbeda tetapi tersedia melalui satu lingkungan data.

5. Data Digunakan untuk Operasional dan Sistem Analitik

Setelah tersedia di ODS, data dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan. Misalnya:

ODS
 ├── Dashboard Operasional
 ├── Laporan Harian
 ├── Monitoring
 ├── Alert
 ├── API
 └── Data Warehouse

Karena sifatnya yang lebih terkini, ODS sangat relevan untuk kebutuhan operasional yang membutuhkan informasi aktual.

Contoh Sederhana Operational Data Store

Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce memiliki tiga sistem:

Sistem A — Customer
Menyimpan informasi pelanggan.

Sistem B — Order
Menyimpan transaksi dan pesanan.

Sistem C — Inventory
Menyimpan informasi stok.

Tanpa ODS, dashboard operasional mungkin harus mengambil data dari ketiga sistem tersebut secara terpisah. Dengan ODS, data dapat dikonsolidasikan menjadi:

Customer	Pesanan Terbaru	Status Pembayaran	Produk	Stok
Andi	ORD-1001	Berhasil	Laptop	12
Budi	ORD-1002	Menunggu	Monitor	8
Citra	ORD-1003	Berhasil	Keyboard	25

Dashboard operasional kemudian dapat mengambil data dari ODS tanpa harus melakukan query kompleks ke setiap sistem sumber.

Fungsi Operational Data Store

Operational Data Store (ODS) dapat memiliki beberapa fungsi dalam arsitektur data perusahaan.

1. Menyediakan Data Operasional Terpusat

ODS membantu menyediakan satu lapisan yang menggabungkan data dari berbagai sistem. Hal ini memudahkan tim operasional mendapatkan gambaran kondisi bisnis tanpa harus berpindah-pindah aplikasi.

2. Mendukung Operational Reporting

ODS dapat digunakan untuk membuat laporan yang membutuhkan informasi relatif terbaru. Contohnya:

• laporan transaksi hari ini;
• status pesanan;
• kondisi inventori;
• aktivitas pelanggan;
• tiket customer service;
• dan status pembayaran.

3. Mengurangi Beban Database Produksi

Jika dashboard dan laporan terus-menerus melakukan query langsung ke database transaksi, beban sistem produksi dapat meningkat.

Dengan ODS, sebagian kebutuhan reporting dapat dialihkan ke lapisan terpisah. Hal ini membantu memisahkan workload transaksi dengan workload pelaporan, meskipun desain dan kapasitas ODS tetap perlu disesuaikan dengan kebutuhan.

4. Menjadi Sumber Data untuk Data Warehouse

ODS dapat berfungsi sebagai salah satu sumber bagi data warehouse. Alurnya dapat menjadi:

Operational Systems
        ↓
       ODS
        ↓
Data Warehouse
        ↓
Analytics / BI

Data di ODS berfokus pada kondisi terbaru, sedangkan data warehouse dapat menyimpan data historis yang lebih panjang untuk analisis dan pelaporan strategis.

5. Menyediakan Data untuk Aplikasi atau API

Dalam beberapa arsitektur modern, ODS tidak hanya digunakan untuk laporan. Data yang telah terintegrasi dapat digunakan untuk menyediakan informasi melalui API atau aplikasi operasional.

Perbedaan ODS dan OLTP

ODS sering dianggap mirip dengan database operasional karena keduanya berhubungan dengan data yang relatif terkini. Namun, fungsi utamanya berbeda.

Aspek	OLTP	ODS
Tujuan utama	Memproses transaksi	Mengintegrasikan dan menyediakan data operasional
Sumber data	Menjadi sumber transaksi	Mengambil data dari berbagai sistem
Fokus	Insert, update, delete transaksi	Konsolidasi, reporting, dan akses data
Data	Data transaksi aplikasi	Data terintegrasi dari beberapa sumber
Latency	Sangat rendah untuk transaksi	Rendah hingga near real-time
Pengguna	Aplikasi operasional	Operasional, reporting, dan sistem downstream
Contoh	Database e-commerce	Konsolidasi data order, customer, dan inventory

OLTP dirancang untuk menjalankan transaksi bisnis, sedangkan ODS lebih berperan sebagai lapisan integrasi dan penyedia informasi operasional.

Perbedaan ODS dan Data Warehouse

ODS dan data warehouse sama-sama dapat digunakan dalam lingkungan data enterprise, tetapi keduanya memiliki tujuan berbeda.

Aspek	ODS	Data Warehouse
Fokus	Kondisi operasional terkini	Analisis dan data historis
Data	Relatif terbaru	Historis dan terintegrasi
Update	Sering diperbarui	Biasanya melalui proses pemuatan terjadwal atau pipeline analitik
Latency	Rendah / near real-time	Bergantung arsitektur
Tujuan	Operational reporting	Analytical reporting
Model	Sering relatif ternormalisasi	Sering menggunakan model dimensional
Contoh pertanyaan	Apa status pesanan saat ini?	Bagaimana tren penjualan selama 5 tahun?

Oracle menjelaskan bahwa ODS mendukung operasi sehari-hari dan menyediakan akses terhadap data yang lebih terkini, sedangkan data warehouse lebih ditujukan untuk kebutuhan Business Intelligence dan analisis historis.

Perbedaan ODS dan Data Lake

ODS juga berbeda dari data lake. Data lake biasanya digunakan untuk menyimpan data dalam skala besar dan dapat menampung berbagai format, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur.

Sementara itu, ODS lebih berfokus pada data operasional yang telah diintegrasikan untuk kebutuhan akses dan pelaporan yang relatif cepat.

Aspek	ODS	Data Lake
Fokus	Data operasional terkini	Penyimpanan data dalam skala besar
Data	Umumnya terstruktur	Terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur
Kondisi data	Lebih terkurasi	Dapat menyimpan data mentah
Penggunaan	Operational reporting	Analytics, data science, dan pemrosesan data
Latency	Sering rendah	Bergantung pipeline
Struktur	Lebih terdefinisi	Lebih fleksibel

Dengan demikian, ODS dan data lake bukan sekadar dua nama berbeda untuk teknologi yang sama. Keduanya dapat memiliki posisi dan fungsi yang berbeda dalam arsitektur data.

Perbedaan ODS dan Staging Area

ODS juga sering disamakan dengan staging area karena keduanya dapat berada di antara sumber data dan sistem analitik. Padahal, keduanya memiliki tujuan berbeda. Perbedaannya dapat dilihat berikut:

Aspek	Staging Area	ODS
Fungsi utama	Area sementara pemrosesan	Penyimpanan data operasional terintegrasi
Masa penyimpanan	Sering sementara	Dapat dipertahankan untuk kebutuhan operasional
Pengguna	Pipeline data	Operasional dan sistem downstream
Reporting langsung	Biasanya bukan tujuan utama	Salah satu tujuan utama
Integrasi	Tahap pemrosesan	Hasil integrasi yang dapat digunakan

Kelebihan Operational Data Store

Penggunaan ODS dapat memberikan sejumlah manfaat bagi organisasi.

• Menyediakan Gambaran Data yang Lebih Terkini

ODS membantu tim mendapatkan kondisi operasional yang lebih aktual dibandingkan laporan yang hanya diperbarui sekali sehari.

• Menggabungkan Data dari Berbagai Sistem

Data dari CRM, ERP, e-commerce, inventory, dan aplikasi lain dapat disatukan sehingga lebih mudah digunakan.

• Mendukung Pelaporan Operasional

Tim dapat menggunakan data ODS untuk dashboard dan laporan yang membutuhkan informasi terbaru.

• Memisahkan Beban Transaksi dan Reporting

ODS dapat membantu mengurangi kebutuhan untuk menjalankan berbagai query pelaporan langsung pada database transaksi.

• Mendukung Integrasi Data

ODS dapat menjadi lapisan konsolidasi sebelum data diteruskan ke data warehouse atau platform analitik lainnya.

• Mempermudah Akses Data Lintas Sistem

Daripada mengambil data secara terpisah dari banyak aplikasi, pengguna dapat mengakses informasi yang sudah dikonsolidasikan.

Kekurangan dan Tantangan ODS

Meskipun bermanfaat, ODS bukan solusi untuk semua kebutuhan data.

• Menambah Kompleksitas Arsitektur

Menambahkan ODS berarti organisasi harus mengelola satu lapisan data tambahan. Komponen seperti ingestion, transformasi, database, monitoring, keamanan, dan backup juga harus dikelola.

• Membutuhkan Pipeline Data yang Andal

ODS sangat bergantung pada proses pengiriman data dari sistem sumber. Jika pipeline bermasalah, data yang tersedia di ODS dapat menjadi tidak terbaru.

• Tidak Ideal untuk Analisis Historis Mendalam

ODS berfokus pada kondisi data terkini sehingga bukan pilihan utama untuk analisis tren jangka panjang. Untuk kebutuhan seperti analisis penjualan selama bertahun-tahun, data warehouse biasanya lebih sesuai.

• Memerlukan Pengelolaan Kualitas Data

Data yang berasal dari banyak sistem dapat memiliki:

• • format berbeda;
  • duplikasi;
  • identifier berbeda;
  • data kosong;
  • atau aturan bisnis yang tidak konsisten.

Karena itu, data quality menjadi bagian penting dalam desain ODS.

• Tidak Selalu Dibutuhkan

Tidak semua perusahaan membutuhkan ODS secara khusus. Jika sistem sudah memiliki arsitektur data modern yang mampu menyediakan kebutuhan operational reporting dan analytical reporting tanpa lapisan ODS terpisah, menambahkan ODS justru dapat meningkatkan kompleksitas tanpa memberikan manfaat yang sepadan.

Kapan Perusahaan Membutuhkan ODS?

Operational Data Store (ODS) mulai relevan ketika perusahaan memiliki beberapa aplikasi atau sistem yang menghasilkan data saling berkaitan dan membutuhkan informasi operasional yang lebih terintegrasi serta relatif terkini. ODS dapat membantu ketika dashboard membutuhkan data terbaru, data dari berbagai sistem perlu dikonsolidasikan, atau tim operasional membutuhkan satu tampilan informasi tanpa harus membuka banyak aplikasi.

ODS juga bermanfaat ketika database produksi terlalu sering digunakan untuk kebutuhan reporting sehingga berpotensi memengaruhi proses transaksi. Selain itu, ODS dapat digunakan untuk menyediakan data bagi aplikasi atau API lain maupun meneruskan data operasional ke data warehouse untuk kebutuhan analitik lebih lanjut.

Sebaliknya, ODS mungkin belum diperlukan jika perusahaan hanya menggunakan satu sistem sederhana dan kebutuhan reporting masih dapat dipenuhi langsung dari sistem tersebut tanpa mengganggu proses operasional.

Contoh Penerapan ODS dalam Bisnis

1. E-Commerce

Dalam e-commerce, ODS dapat menggabungkan data:

• pelanggan;
• pesanan;
• pembayaran;
• produk;
• stok;
• dan pengiriman.

Dashboard operasional kemudian dapat menampilkan status pesanan terbaru tanpa harus mengambil data secara langsung dari seluruh sistem sumber.

2. Perbankan

ODS dapat digunakan untuk mengintegrasikan informasi dari berbagai sistem terkait rekening, transaksi, layanan pelanggan, atau aktivitas lainnya. Data terkini tersebut dapat membantu kebutuhan monitoring dan pelaporan operasional.

3. Logistik

Perusahaan logistik dapat menggabungkan data:

• pesanan pengiriman;
• lokasi paket;
• status kurir;
• gudang;
• dan penerimaan barang.

Dengan demikian, tim operasional dapat memperoleh gambaran kondisi pengiriman dari berbagai sumber.

4. Customer Service

Data pelanggan dari CRM dapat digabungkan dengan informasi transaksi, pesanan, pembayaran, dan tiket layanan. Ketika pelanggan menghubungi customer service, agen dapat memperoleh informasi yang lebih lengkap dari satu lingkungan data.

5. Manufaktur

ODS dapat mengintegrasikan informasi dari:

• sistem produksi;
• inventori;
• ERP;
• supplier;
• dan quality control.

Data tersebut dapat digunakan untuk monitoring kondisi operasional yang membutuhkan informasi relatif terkini.

Teknologi yang Dapat Digunakan untuk Membangun ODS

Tidak ada satu teknologi yang wajib digunakan untuk semua implementasi ODS. Pilihan teknologi bergantung pada kebutuhan dan arsitektur perusahaan. Beberapa komponen yang dapat digunakan antara lain:

1. Database Relasional

Database relasional dapat digunakan sebagai basis ODS karena data operasional umumnya terstruktur. Contohnya:

• PostgreSQL;
• MySQL;
• Microsoft SQL Server;
• Oracle Database;
• dan teknologi database relasional lainnya.

2. ETL dan ELT

Pipeline ETL atau ELT dapat digunakan untuk mengambil data, memprosesnya, lalu memasukkannya ke ODS.

3. Change Data Capture

CDC dapat digunakan untuk menangkap perubahan pada database sumber sehingga data dapat diperbarui tanpa harus selalu mengambil seluruh dataset.

4. Message Broker dan Streaming

Untuk kebutuhan latency rendah, arsitektur dapat menggunakan teknologi event streaming atau message broker. Contohnya dapat mencakup:

• Apache Kafka;
• layanan cloud messaging;
• atau platform streaming lainnya.

Pemilihan teknologi sebaiknya didasarkan pada kebutuhan latency, volume data, reliability, biaya, dan kemampuan tim.

Apakah ODS Harus Real-Time?

Tidak selalu. Meskipun Operational Data Store (ODS) sering dikaitkan dengan real-time atau near real-time, setiap implementasi ODS tidak harus memperbarui data secara instan. Frekuensi pembaruan dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis dan jenis informasi yang dikelola.

Sebagai contoh, dashboard pemantauan transaksi mungkin membutuhkan pembaruan data setiap beberapa menit, sedangkan informasi stok tertentu mungkin cukup diperbarui setiap jam. ODS juga dapat menggunakan metode pembaruan seperti batch processing, micro-batch, atau mekanisme streaming. Karena itu, ODS lebih tepat dipahami sebagai penyimpanan data operasional yang relatif terkini dengan frekuensi pembaruan sesuai kebutuhan.

Apakah ODS Menyimpan Data Historis?

ODS dapat menyimpan data dari periode tertentu, tetapi historical depth bukan fokus utamanya. Tujuan utama ODS adalah menyediakan gambaran operasional yang terkini.

Sebaliknya, data warehouse dirancang untuk mempertahankan data historis sehingga pengguna dapat melakukan analisis tren dan perbandingan antarperiode. Oracle juga menjelaskan bahwa ODS umumnya tidak memiliki kedalaman historis seperti data warehouse dan lebih berfokus pada data operasional terbaru.

Praktik yang Perlu Diperhatikan Saat Merancang ODS

Jika perusahaan memutuskan menggunakan Operational Data Store (ODS), perancangannya perlu disesuaikan dengan kebutuhan bisnis dan kondisi sistem yang sudah ada. Beberapa aspek berikut penting diperhatikan agar ODS dapat berjalan secara efektif.

1. Tentukan Tujuan ODS

Sebelum membangun ODS, tentukan terlebih dahulu kebutuhan yang ingin diselesaikan. ODS dapat digunakan untuk mendukung operational reporting, dashboard, monitoring, integrasi data, API, maupun penyediaan data untuk data warehouse.

Menentukan tujuan sejak awal membantu perusahaan memilih arsitektur dan teknologi yang sesuai tanpa membangun sistem yang tidak diperlukan.

2. Tentukan Sumber Data

Identifikasi sistem yang akan menjadi sumber data ODS, termasuk database, aplikasi, atau layanan lainnya. Perhatikan struktur dan format data, frekuensi perubahan, volume data, serta kualitas data dari setiap sumber. Informasi tersebut penting untuk menentukan metode integrasi dan proses ingestion yang tepat.

3. Tentukan Target Latency

Tentukan seberapa cepat data harus tersedia di ODS sesuai kebutuhan bisnis. Tidak semua kebutuhan memerlukan pembaruan secara real-time karena beberapa kasus mungkin cukup menggunakan pembaruan setiap beberapa menit, jam, atau hari. Target latency ini akan memengaruhi pemilihan teknologi ingestion dan desain pipeline data.

4. Perhatikan Data Quality

Data yang berhasil dikumpulkan ke dalam ODS belum tentu memiliki kualitas yang baik. Karena itu, proses integrasi perlu dilengkapi dengan validasi, deduplikasi, standardisasi, data profiling, monitoring, dan reconciliation. Langkah tersebut membantu menjaga agar data yang tersedia tetap konsisten dan dapat digunakan dengan baik.

5. Siapkan Monitoring

Pipeline data dalam ODS perlu dipantau secara rutin untuk memastikan proses ingestion dan sinkronisasi berjalan dengan baik.

Beberapa hal yang dapat dipantau meliputi keterlambatan data, record yang gagal diproses, data duplikat, error ingestion, perbedaan jumlah data, serta status pipeline. Monitoring penting karena ODS dapat terlihat berjalan normal meskipun data yang tersedia sebenarnya sudah tertinggal dari sistem sumber.

ODS dalam Arsitektur Data Modern

Konsep ODS juga dapat diterapkan dalam arsitektur data modern, meskipun bentuk implementasinya dapat berbeda dari pendekatan tradisional. Dalam beberapa lingkungan, ODS dapat berupa database SQL yang menerima data dari berbagai sistem dan kemudian menyediakannya untuk dashboard, aplikasi, API, atau sistem analitik.

Microsoft Fabric, misalnya, mendokumentasikan penggunaan SQL database sebagai ODS untuk menyediakan data operasional yang terintegrasi dan near real-time, sekaligus menjadi penghubung menuju warehouse atau lakehouse. Hal ini menunjukkan bahwa ODS lebih tepat dipahami sebagai peran atau pola arsitektur data, bukan sekadar nama produk database tertentu.

ODS Bukan Pengganti Data Warehouse

Kesalahpahaman yang cukup umum adalah menganggap ODS dapat menggantikan data warehouse. Keduanya memiliki fokus berbeda.

ODS lebih sesuai untuk:

• kondisi terkini;
• operational reporting;
• monitoring;
• integrasi data operasional;
• dan kebutuhan akses data dengan latency rendah.

Sementara data warehouse lebih sesuai untuk:

• analisis historis;
• trend analysis;
• Business Intelligence;
• analisis lintas periode;
• agregasi;
• dan kebutuhan analitik strategis.

Dalam arsitektur tertentu, keduanya justru dapat digunakan secara berdampingan.

Sistem Operasional
        ↓
       ODS
      ↙   ↘
Reporting   Data Warehouse
                ↓
          Business Intelligence

Dengan pembagian tersebut, setiap lapisan dapat menjalankan fungsi sesuai karakteristik workload-nya.

Ringkasan Perbedaan ODS, OLTP, Data Warehouse, dan Data Lake

Agar lebih mudah dipahami, berikut perbandingannya:

Teknologi	Fokus Utama	Karakter Data	Penggunaan
OLTP	Transaksi operasional	Data transaksi	Aplikasi bisnis
ODS	Data operasional terkini	Terintegrasi dan relatif terbaru	Operational reporting
Data Warehouse	Analisis historis	Terintegrasi dan historis	BI dan analytics
Data Lake	Penyimpanan data skala besar	Beragam format	Analytics, data science, ML

Tidak ada satu teknologi yang selalu lebih baik daripada lainnya. Masing-masing memiliki tujuan berbeda dalam arsitektur data.

Kesimpulan

Operational Data Store (ODS) merupakan lapisan penyimpanan yang mengintegrasikan data dari berbagai sistem operasional agar lebih terpusat dan relatif terkini. ODS dapat mendukung kebutuhan seperti operational reporting, dashboard, monitoring, integrasi data, API, hingga penyediaan data untuk data warehouse.

Dengan penerapan yang tepat, ODS membantu perusahaan menyederhanakan akses data lintas sistem tanpa membebani sistem produksi secara berlebihan. Jika ingin mempelajari lebih banyak informasi seputar website, hosting, teknologi, dan perkembangan digital, kunjungi Blog Hosteko.