Data Warehouse

Penerapan Data Warehouse

Retailing dan sales, memprediksi penjualan, mencegah pencuri dan kecurangan, dan menentukan level inventori yang benar dan mendistribusikan jadwal sepanjang outlet. Sebagai contoh, penjual seperti AAFES menggunakan Fraud Watch dari Triversity untuk melawan penipuan oleh pekerja di 1400 toko.

Banking, level prediksi untuk peminjaman yang buruk dan kecurangan dalam penggunaan kartu kredit, prediksi pengeluaran kartu kredit oleh pelanggan yang baru, dan menentukan jenis mana dari pelanggan yang memberikan respon yang baik untuk menawarkan peminjaman.

Manufacturing dan production, memprediksi kesalahan mesin, dan menemukan faktor kunci yang dapat mengoptimasi kapasitas produksi.

Insurance, memprediksi jumlah tagihan dan ongkos kesehatan, mengklasifikasikan elemen yang paling penting yang mempengaruhi jaminan kesehatan dan memoprediksi pelanggan mana yang akan membeli polis asuransi baru.

Policework, menemukan pola kejahatan, lokasi, dan perilaku tindak kejahatan; mengidentifikasi atribut yang berguna untuk menyelesaikan masalah kriminal.

Healthcare, korelasi demografis dari pasien yang memiliki penyakit yang parah, dan memperluas wawasan yang lebih baik tentang bagaimana mengidentifikasi dan gejala penyakit dan penyebabnya.

Marketing, mengklasifikasikan demografis pelanggan yang dapat digunakan untuk memprediksi pelanggan mana yang akan merespon untuk pembelian produk tertentu.

Perencanaan Keuangan dan Evaluasi Aset ,data Mining dapat membantu untuk melakukan analisis dan prediksi cash flow serta melakukan contingent claim analysis untuk mengevaluasi aset. Selain itu juga dapat menggunakannya untuk analisis trend.

Perencanaan Sumber Daya (Resource Planning) ,dengan melihat informasi ringkas (summary) serta pola pembelanjaan dan pemasukan dari masing-masing resource, dapat memanfaatkannya untuk melakukan resource planning.

Persaingan (Competition) Sekarang ini banyak perusahaan yang berupaya untuk dapat melakukan competitive intelligence. Data Mining dapat membantu untuk memonitor pesaing-pesaing dan melihat market direction mereka.

Menyusun strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif. Hal ini diterapkan oleh perusahaan minyak REPSOL di Spanyol dalam menetapkan harga jual gas di pasaran.

  

Contoh perusahaan yang menerapkan Data Warehouse

Data yang ada di dalam data warehouse selain dapat digunakan untuk menunjang analisis data dengan memanfatkan fasilitas OLAP (Online Analytical Processing) juga dapat dimanfaatkan untuk mencari pola di dalamnya dengan menggunakan teknik data mining. Pola yang dihasilkan dapat digunakan untuk membantu organisasi mengambil keputusan bisnis. Salah satu kebutuhan bisnis perusahaan telekomunikasi yang dapat dibantu oleh data mining adalah prediksi traffic dari jaringan yang dimiliki untuk keperluan perencanaan pemeliharaan jaringan.

Teknik data mining yang dapat digunakan untuk keperluan tersebut di antaranya adalah time series. Time series analysis dapat digunakan untuk menemukan pola dari data yang berurutan untuk kemudian memprediksi (forecasting) nilai yang akan datang. Time series dapat digunakan untuk menganalisis tren, siklus, dan seasonal.

Australian Health Insurance Commision menggunakan data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi. Hasilnya? mereka berhasil menghemat satu juta dollar pertahun.