Data warehouse tradisional dihosting secara lokal, dengan data yang mengalir dari database relasional, sistem transaksional, aplikasi bisnis, dan sistem sumber lainnya. Namun, sistem ini biasanya dirancang untuk menangkap subset data dalam batch dan menyimpannya berdasarkan skema yang kaku, sehingga tidak cocok untuk kueri spontan atau analisis real-time. Perusahaan juga harus membeli hardware dan software mereka sendiri dengan data warehouse lokal, sehingga melakukan penskalaan dan pemeliharaan menjadi mahal. Di warehouse tradisional, penyimpanan biasanya terbatas dibandingkan dengan komputasi, sehingga data diubah dengan cepat dan kemudian dibuang agar ruang penyimpanan tetap kosong.

Aktivitas analitik data saat ini telah berubah menjadi pusat dari semua aktivitas bisnis inti, termasuk menghasilkan pendapatan, membatasi biaya, meningkatkan operasi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Seiring berkembangnya dan beragam data, organisasi memerlukan solusi data warehouse yang lebih andal serta alat analisis canggih untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam jumlah besar di seluruh organisasi. 

Sistem ini harus skalabel, andal, cukup aman untuk industri yang diregulasi, serta cukup fleksibel untuk mendukung berbagai jenis data dan kasus penggunaan big data. Sistem ini juga harus mendukung harga dan komputasi yang fleksibel, sehingga Anda hanya membayar sesuai kebutuhan, tidak perlu memperkirakan kapasitas. Persyaratannya melampaui kemampuan sebagian besar data warehouse lama. Akibatnya, banyak perusahaan beralih ke solusi data warehouse berbasis cloud.

Cloud data warehouse (CDW) tidak melakukan kompromi dari data warehouse tradisional, tetapi memperluas kemampuan dan dijalankan pada layanan terkelola sepenuhnya di cloud. Cloud data warehousing menawarkan skalabilitas instan untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berubah dan pemrosesan data yang canggih untuk mendukung kueri analisis yang kompleks. 

Dengan cloud data warehouse, Anda mendapatkan keuntungan dari fleksibilitas yang melekat pada lingkungan cloud dengan biaya yang lebih dapat diprediksi. Investasi di muka biasanya jauh lebih rendah dan waktu pengerjaan lebih singkat dengan solusi data warehouse lokal karena penyedia layanan cloud mengelola dan memelihara infrastruktur fisik. 

Seperti data warehouse tradisional, cloud data warehouse (CDW) mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menyimpan data dari sumber data internal dan eksternal. Data biasanya ditransfer dari sistem sumber menggunakan pipeline data. Data diekstrak dari sistem sumber, diubah, lalu dimuat ke data warehouse. Proses ini dikenal sebagai ETL (ekstrak, transformasi, pemuatan). Data juga dapat dikirim langsung ke repositori pusat, lalu dikonversi menggunakan proses ELT (ekstrak, pemuatan, transformasi). Dari sana, pengguna dapat menggunakan berbagai alat business intelligence (BI) untuk mengakses, menambang, dan melaporkan data. Cloud data warehouse (CDW) juga harus mendukung kasus penggunaan streaming untuk mengaktifkan data secara real time atau mendekati real time.

Cloud data warehouse menawarkan penyimpanan, pemrosesan, integrasi, pembersihan, pemuatan, dan sebagainya pada data terstruktur dan semi-terstruktur dalam lingkungan cloud publik. Anda juga dapat menggunakannya dengan cloud data lake untuk mengumpulkan dan menyimpan data yang tidak terstruktur. Dengan beberapa penyedia, Anda bahkan dapat menggabungkan data warehouse dan data lake untuk mempertahankan dan mengelola satu salinan data perusahaan Anda secara terpusat. 

Penyedia cloud yang berbeda mungkin mengambil pendekatan yang berbeda untuk layanan cloud data warehouse. Misalnya, beberapa cloud data warehouse (CDW) mungkin menggunakan arsitektur berbasis cluster yang mirip dengan data warehouse tradisional. Sebaliknya, perusahaan lain mengadopsi arsitektur serverless modern, yang makin meminimalkan tanggung jawab pengelolaan data. Namun, sebagian besar cloud data warehouse menyediakan fitur penyimpanan data bawaan, pengelolaan kapasitas, serta upgrade otomatis.

Kemampuan utama cloud data warehouse lainnya meliputi: 

• Pemrosesan paralel secara masif (MPP)
• Penyimpanan data berformat kolom
• Integrasi data ETL dan ELT mandiri  
• Fitur pemulihan dari bencana (disaster recovery) dan pencadangan otomatis
• Alat kepatuhan dan tata kelola data
• Integrasi bawaan untuk BI, AI, dan machine learning

Cloud data warehousing menawarkan berbagai solusi yang dapat menguntungkan organisasi. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan data warehouse yang paling umum:

Membuat keputusan real-time: Analisis data secara real time untuk secara proaktif mengatasi tantangan, mengidentifikasi peluang, mendapatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan secara proaktif merespons peristiwa bisnis.

Menggabungkan data terpisah: Menarik data dengan cepat dari berbagai sumber terstruktur di seluruh organisasi Anda, seperti sistem tempat penjualan, situs, dan daftar email, lalu menyatukannya ke dalam satu lokasi sehingga Anda dapat melakukan analisis dan mendapatkan insight.

Mengaktifkan pelaporan bisnis dan analisis ad hoc: Simpan data historis di server yang terpisah dari data operasional sehingga pengguna akhir dapat mengaksesnya serta menjalankan kueri dan laporan mereka sendiri tanpa memengaruhi performa sistem operasional atau menunggu untuk mendapatkan bantuan dari IT.

Menerapkan machine learning dan AI: Mengumpulkan data historis dan real-time untuk mengembangkan algoritma yang dapat memberikan insight prediktif, seperti mengantisipasi lonjakan traffic atau menyarankan produk yang relevan kepada pelanggan yang menjelajahi situs.

Banyak bisnis dan industri membutuhkan analisis data yang tidak hanya dalam skala besar, tetapi juga berkelanjutan dan real time. Misalnya, beberapa penyedia layanan menggunakan data real-time untuk menyesuaikan harga secara dinamis sepanjang hari. Perusahaan asuransi melacak polis, penjualan, klaim, penggajian, dan lainnya. Fitur ini juga menggunakan machine learning untuk memprediksi penipuan. Perusahaan game harus melacak dan bereaksi terhadap perilaku pengguna secara real time untuk meningkatkan pengalaman pemain. Data warehouse memungkinkan semua aktivitas tersebut.

Jika organisasi Anda memiliki atau melakukan salah satu hal berikut, Anda mungkin kandidat yang baik untuk data warehouse:

• Banyak sumber data yang berbeda
• Analisis dan visualisasi big data—secara real time dan asinkron
• Model machine learning dan proses berbasis AI lainnya
• Analisis streaming
• Pembuatan laporan kustom dan analisis ad hoc
• Penambangan Data
• Data science dan analisis geospasial

Saat memilih data warehouse berbasis cloud, sangat penting untuk mengevaluasi cara kerja solusi dan memiliki pemahaman mendalam tentang kasus penggunaan yang ada yang perlu didukung oleh cloud data warehouse Anda. 

Ada banyak pertimbangan selain kemampuan warehousing yang perlu dipertimbangkan saat memilih di antara berbagai penyedia, termasuk perbedaan dalam arsitektur, skalabilitas, keamanan, harga, performa, dan lainnya. Misalnya, Anda mungkin menemukan bahwa solusi yang mudah diterapkan tidaklah mudah untuk diskalakan atau Anda mungkin harus melatih ulang semua analis data dan membeli lisensi tambahan untuk meningkatkan sistem Anda saat ini. 

Selain melihat perbedaan antar-vendor, penting juga untuk mempertimbangkan apa saja yang tercakup dalam migrasi ke cloud data warehouse dan bagaimana kaitannya dengan investasi IT Anda yang ada dan kebutuhan bisnis tertentu. 

Data warehouse perusahaan memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan di organisasi. Oleh karena itu, Anda harus memastikan bahwa Anda memiliki pemahaman mendalam tentang persyaratan bisnis, kasus penggunaan saat ini, dan kekurangan apa pun dengan solusi yang ada. Akan sangat membantu untuk melibatkan pemangku kepentingan utama di awal proses untuk membantu mengetahui implikasi penggantian solusi data warehouse lama, persyaratan fungsional untuk memenuhi tantangan, serta informasi teknis mendetail tentang sumber data, alat, framework, dan lainnya.