Stok Menumpuk, Barang Kosong: Bagaimana Data Warehouse Membantu Minimarket?
Mahasiswa Aktif Program Studi Teknologi Sains Data Universitas Airlangga.
·waktu baca 4 menit
Tulisan dari Ismanisa Ridhan Mutiarso tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
Senin pagi, seorang pegawai minimarket mendapati rak mi instan favorit pelanggan hampir kosong. Padahal, berdasarkan catatan penjualan minggu sebelumnya, stok barang tersebut seharusnya masih cukup. Di sisi lain, beberapa produk lain justru menumpuk di gudang dan belum juga terjual.
Bagi pengelola toko, situasi ini bukan sekadar masalah menyusun barang. Ada pertanyaan yang lebih penting: mengapa perkiraan kebutuhan barang bisa meleset?
Sebenarnya, toko tersebut memiliki banyak catatan yang bisa digunakan untuk mencari jawabannya. Data transaksi menunjukkan barang yang dibeli pelanggan, catatan persediaan memperlihatkan jumlah stok, sedangkan laporan pembelian mencatat barang yang dipesan dari pemasok. Masalahnya, informasi itu belum tentu tersimpan dalam satu sistem yang mudah dianalisis secara bersamaan.
Salah satu teknologi yang dapat membantu mengatasi persoalan tersebut adalah data warehouse.
Ketika Catatan Penjualan Belum Cukup
Misalkan pengelola minimarket ingin mengetahui apakah penjualan mi instan meningkat menjelang akhir pekan. Ia perlu membandingkan data penjualan dari beberapa minggu, memeriksa persediaan, dan melihat kapan barang terakhir kali dipesan.
Jika setiap informasi berada di tempat berbeda, proses tersebut bisa memakan waktu. Pengelola mungkin harus membuka beberapa laporan, menggabungkan angka secara manual, lalu memastikan bahwa data yang dibandingkan menggunakan format yang sama.
Di sinilah data warehouse dapat digunakan. Teknologi ini mengumpulkan data dari berbagai sumber ke dalam penyimpanan yang dirancang untuk kebutuhan analisis. Dengan data yang telah disusun secara konsisten, pengelola dapat memeriksa pola penjualan dari periode ke periode tanpa harus mengolah setiap sumber secara terpisah.
Data warehouse bukan berarti langsung mengetahui berapa banyak barang yang harus dibeli. Fungsinya adalah menyediakan informasi yang lebih lengkap sebagai dasar untuk membuat perkiraan dan keputusan.
Bagaimana Data dari Berbagai Sistem Digabungkan?
Agar data bisa dianalisis bersama, ada proses yang perlu dilakukan sebelum data masuk ke data warehouse. Salah satu metode yang umum digunakan adalah ETL, yaitu Extract, Transform, Load.
Pertama, data diambil dari sumber yang dibutuhkan. Dalam kasus minimarket, sumbernya dapat berupa catatan transaksi penjualan, data persediaan, dan laporan pembelian barang.
Kedua, data diperiksa dan disesuaikan. Misalnya, nama produk yang ditulis dengan format berbeda perlu diseragamkan agar sistem tidak menganggapnya sebagai dua barang yang berbeda. Data yang tidak lengkap juga perlu diperiksa sebelum digunakan.
Ketiga, data yang sudah diproses dimasukkan ke dalam data warehouse. Setelah itu, pengelola dapat menggunakan data tersebut untuk menyusun laporan atau dashboard yang memperlihatkan perubahan penjualan dan persediaan.
Dengan proses ini, informasi yang sebelumnya tersebar dapat dianalisis dalam satu lingkungan penyimpanan. Pengelola pun memiliki kesempatan untuk melihat hubungan antara jumlah barang terjual, waktu pembelian, dan kondisi stok.
Apa yang Bisa Diketahui dari Data Warehouse?
Kembali ke masalah awal, pengelola minimarket dapat menggunakan data historis untuk menyelidiki penyebab stok mi instan sering habis. Apakah penjualannya memang meningkat pada akhir pekan? Apakah jumlah pemesanan selama ini terlalu sedikit? Atau apakah pengiriman pemasok sering datang lebih lambat daripada perkiraan?
Pertanyaan tersebut dapat ditelusuri dengan membandingkan informasi yang tersedia. Jika pola penjualan menunjukkan peningkatan yang berulang pada periode tertentu, pengelola bisa mempertimbangkan penyesuaian jumlah pemesanan sebelum periode itu tiba.
Data yang sama juga dapat membantu menemukan produk yang terlalu lama tersimpan. Dengan membandingkan catatan penjualan dan persediaan, pengelola dapat mengevaluasi apakah jumlah stok perlu dikurangi atau strategi penjualannya perlu ditinjau kembali.
Meski begitu, data warehouse tidak secara otomatis menyelesaikan seluruh persoalan persediaan. Hasil analisis tetap bergantung pada kelengkapan dan ketepatan data yang dimasukkan. Perubahan harga, keterlambatan pemasok, promosi, dan perilaku pelanggan juga dapat memengaruhi permintaan.
Teknologi Bukan Pengganti Pertimbangan Manusia
Kasus minimarket tersebut memperlihatkan bahwa data yang sebenarnya sudah tersedia belum tentu langsung menghasilkan jawaban. Data perlu dikumpulkan, disusun, dan dibandingkan agar pola yang relevan dapat ditemukan.
Data warehouse membantu proses itu dengan menyediakan dasar analisis yang lebih terintegrasi. Teknologi ini juga dapat digunakan dalam konteks lain, seperti mengevaluasi penerimaan mahasiswa di perguruan tinggi, memantau layanan rumah sakit, atau membandingkan kinerja beberapa cabang perusahaan.
Pada akhirnya, keputusan yang baik bukan hanya bergantung pada seberapa banyak data yang dimiliki, tetapi juga pada bagaimana data tersebut dimanfaatkan. Data warehouse membantu organisasi melihat gambaran yang lebih luas, sementara manusia tetap berperan dalam menafsirkan informasi dan menentukan tindakan yang paling sesuai.