Karakteristik Data Operasional(sistem OLTP)

Sistem OLTP penghasil data operasional

Sistem OLTP atau online transaction processing seringkali dibangun dengan tujuan berbeda dari data warehouse sehingga saat digunakan untuk data warehouse, diperlukan tenaga yang sangat luar biasa besar dari pihak programmer. Sistem OLTP digunakan untuk memaksimalkan proses transaksi yang ada di perusahaan. Sebuah organisasi biasanya memiliki beberapa sistem OLTP, karena tidak semua bisa dihadapi oleh sebuah software. 

Photo by Afta Putta Gunawan from Pexels

Misalkan pada kasus POS yang ada secara umum, POS akan menangani jumlah barang yang masuk, jumlah barang keluar dan memberikan laporan mengenai penjualan dan pembelian yang terjadi. Namun, biasanya tidak termasuk penggajian pegawai, absensi pegawai, pembayaran listrik, air, pajak, biaya marketing dan biaya lainnya. Sehingga akan ada sebuah aplikasi lain yang digunakan untuk mencatat pengeluaran tersebut. Karena hal inilah data tersebut tersebar dan sistem OLTP perusahaan biasanya lebih dari 1.

Lalu perusahaan juga akan menginginkan data tersebut bisa dilihat untuk mengukur efisiensi akan aksi yang mereka lakukan. Contoh, menjalankan marketing pada awal bulan mei. Apakah pada bulan mei dan juni penjualan meningkat? Hal ini mungkin dilakukan bila data yang dimiliki sedikit, tapi bila data muncul dalam jumlah yang banyak + memiliki beberapa cabang maka hal ini akan sangat susah dilakukan sehingga perlu sebuah Data warehouse.

Pertanyaannya adalah seperti apa sih data operational ini?

Karakteristik data Operational

Proses operational adalah sebuah proses berulang yang dilakukan dalam mendukung transaksi perusahaan seperti yang ada di kasir. Tujuannya untuk mempercepat proses pencatatatan dan transaksi.

Untuk mendukung operasional ini maka sistem OLTP dibangun dengan pemikiran :

1. Jumlah transaksi tinggi yang bisa diprediksi

Karena berada di kasir maka digunakan untuk menangani jumlah transaksi yang tinggi. Misal dalam 1 kasir menghadapi 100 transaksi per hari, sekarang bayangkan bila mempunyai 5 kasir, kemudian dikalikan dengan 5 cabang. Maka 5 cabang dan 5 kasir harus memiliki cara kerja yang sama agar pencatatan tercatat rapi dan konsisten.

2. Mendukung kebutuhan bisnis.

Ketika saya sebutkan 100 transaksi sebenarnya itu adalah angka yang sangat kecil. Apalagi dengan aplikasi seperti pemesanan online maka jumlah transaksi akan sangat meningkat, sehingga sistem OLTP harus bisa mendukung. Belum lagi metode pembayaran yang makin bervariasi, hal ini membuat kebutuhan bisnis meningkat. Jadi sistem OLTP dibangun dengan dasar pemikiran "Bagaimana mendukung proses bisnis yang terjadi" dan bagaimana cara bisnis tersebut menyesuaikan dengan kebutuhan masyarakat atai customer mereka. 

3. Data Terbaru

Data dalam sistem OLTP adalah data terbaru. Sehingga ketika data warehouse diminta data terbaru maka belum tentu data tersebut bisa diberikan. Hal ini karena data tersebut belum tentu langsung terintegrasi atau dalam 1 server. Ketika dijadikan dalam 1 server akan terlihat semuanya lebih mudah tetapi akan ada masalah yang muncul. Pertama adalah kekuatan server belum tentu memadai untuk mengatasi proses transaksi oleh sistem OLTP dan melakukan analisa oleh OLAP. 

Maka banyak perusahaan membagi sistem mereka menjadi 2, sistem OLTP dan OLAP. OLAP dengan data historis yang berasal dari datawarehouse dan sistem OLTP dengan data dari database yang akan selalu menerima data setiap kali ada transaksi.

 4. Support user dalam jumlah banyak

Jumlah user yang melakukan transaksi operational tidak mungkin 1, karena sistem OLTP perlu diakses oleh beberapa user dalam saat yang bersamaan di berbagai tempat yang berbeda. Hal ini berbeda dengan OLAP yang dibutuhkan oleh beberapa user yang mana butuh data/informasi secara spesifik dengan data yang telah terintegrasi. 

5. Bentuk Laporan

Laporan yang dibutuhkan oleh sistem OLTP sangat mudah diprediksi karena laporannya pasti digunakan untuk kebutuhan transasional dann hampir setiap saat laporan yang dibutuhkan sama. Laporan ini akan berbetuk 1 dimensi dan sifatnya statik. Sedangkan OLAP akan membutuhkan laporan yang dinamis sesuai dengan permintaan user dan juga bisa multidimensi atau dalam contoh bisa dibandingkan secara langsung dengan data lain. Misalkan data transaksi kota Surabaya, Semarang  dan Solo tahun 2010,2011 dan 2012 ditampilkan secara bersamaan untuk dibandingkan. Dari awal hal ini susah dilakukan oleh OLTP(bukan tidak mungkin) kemudian bila bisa dilakukan maka user tersebut mengerti bahasa pemprograman(SQL) sedangkan OLAP dibangun dengan dasar pemikirna bahwa user adalah orang yang tidak mengerti bahasa pemprograman.

Photo by RODNAE Productions from Pexels

Meski dikatakan pola pikir dalam membangun datawarehouse dan sistem OLTP berbeda, namun bisa dikatakan bahwa kedua sistem ini terkait dengan sangat erat. Tanpa data operasional dari sistem OLTP maka kita tidak akan bisa membangun data warehouse untuk mengubah data menjadi informasi. Kemudian apabila jumlah data dan sumber data tidak banyak maka laporan dari sistem OLTP dengan data operasional seadanya harusnya sudah memadai bagi pemilik bisnis. Sehingga tidak pelu menghabiskan dana yang cukup besar untuk membangun data warehouse

Artikel yang berhubungan
1.  Karakteristik data informasi dan kapan data menjadi informasi