Prinsip Data Warehouse Oleh : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom. Prinsip Data Warehouse

Prinsip Data Warehouse

SIFAT DATA WAREHOUSE Multidimensional yang berarti bahwa terdapat banyak lapisan kolom dan baris (Ini berbeda dengan tabel pada model relasional yang hanya berdimensi dua) Berdasarkan susunan data seperti itu, amatlah mudah untuk memperoleh jawaban atas pertanyaan seperti : “Berapakah jumlah produk 1 terjual di Jawa Tengah pada tahun n-3?”

Petunjuk Membangun DW Menentukan misi dan sasaran bisnis bagi pembentukan data warehouse Mengidentifikasi data dari basis data operasional dan sumber lain yang diperlukan bagi data warehouse Menentukan item-item data dalam perusahaan dengan melakukan standarisasi penamaan data dan maknanya Merancang basis data untuk data warehouse Membangun kebijakan dalam mengarsipkan data lama sehingga ruang penyimpanan tak menjadi terlalu besar dan agar pengambilan keputusan tidak menjadi terlalu lamban. Menarik data produksi (operasional) dan meletakkan ke basis data milik data warehouse

Data Mart Data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse adalah sebagai berikut (Connolly, Begg, Strachan :1999) : Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis. Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse. Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi.

DATAWAREHOUSE vs DATAMART Perusahaan, melingkupi semua proses Gabungan datamart Data didapat dari proses Staging Merepresentasikan data dari perusahaan atau organisasi Diorganisasi dalam E-R Model DATAMART Departemen Satu bisnis proses Start-Join (fakta dan dimensi) Teknologinya optimal untuk pengaksesan dan analisis data Cocok untuk merepresentasikan data departemen

DATAWAREHOUSE vs DATAMART Datawarehouse = gabungan dari beberapa datamart yang levelnya berada pada perusahaan atau organisasi. Datamart = bagian dari datawarehouse yang berada level departemen pada perusahaan atau organisasi tersebut. Data mart menangani sebuah business proses, misalkan penjualan.

Komponen Data warehouse

Komponen Data warehouse Sumber Data (Data Source) Pementasan Data (Data Staging) Penyimpanan Data (Data Storage) Penyampaian Informasi (Information Delivery) Metadata Pengelolan dan Kontrol (Management and Control)

Data Source Production Data  data operasional perusahaan. Internal Data  spreadsheets, dokumen, Profil pelanggan, dan database departemen perusahaan. Archived Data  data operasional yang telah disimpan External Data  data statistik, penelitian dari agency luar, market share competitor, indikator financial standar, dll

DATA STAGING Data staging menyediakan sebuah tempat dan area dengan sekumpulan fungsi untuk membersihkan, merubah, mengkombinasikan, penggandaan dan menyiapkan sumber data untuk penyimpanan dan digunakan pada data warehouse.

Data Staging Ada 3 proses pada Data Staging yaitu: Extraction Transformation Loading Tujuan dari data staging adalah mengumpulkan, menseleksi, mengolah dan menggabungkan data yang relevan dari berbagai sumber untuk disimpan dalam data warehouse.

Penyimpanan Data (Data Storage) Komponen ini adalah tempat menyimpan data dari berbagai sumber data yang ada. Penyimpanan data pada data warehouse secara historikal sedangkan pada penyimpanan data operasional dilakukan hanya data yang sedang beroperasi saja. Pemutakhiran data dilakukan secara periodik tergantung pada kebutuhan informasi yang diperlukan. Pertambahan data dapat terjadi pada penyimpanan ini, tetapi tidak akan pernah terjadi perubahan data.

PENYAMPAIAN INFORMASI (INFORMATION DELIVERY)

Pengelolaan Dan Kontrol (Management And Control) Mengendalikan pelayanan dan aktivitas didalam data warehouse. Komponen ini akan mengendalikan transformasi data dan transfer data ke dalam penyimpanan data warehouse. Komponen ini akan berinteraksi dengan metadata komponen untuk menampilkan fungsi komponen.

KOMPONEN METADATA Metadata dalam Data WareHouse = Kamus Data/Data Katalog dalam DBMS (Database Management System)

METADATA Informasi tentang logical struktur data Informasi file dan alamatnya Informasi index Intinya Meta data = data mengenai data pada data warehouse

Pengenalan Metadata TIPE-TIPE METADATA OPERASI METADATA EKSTRAKSI DAN TRANSFORMASI METADATA END – USER METADATA

Pengenalan Metadata OPERASI METADATA Terdiri dari semua informasi tentang data sumber.

Pengenalan Metadata EXTRAKSI DAN INFORMASI METADATA Terdiri dari data dari data extraksi data dari sistem sumber, yaitu : Extraction frequencies Extraction method Business rules untuk data extraction

Pengenalan Metadata END-USER METADATA Adalah Peta Navigasi pada data warehouse

Pengenalan Metadata FUNGSI METADATA Menggabungkan semua bagian pada data warehouse. Menyediakan informasi tentang isi dan struktur pada pengembang. Membuka pintu bagi end - user dan membuat isi yang dapat dikenal oleh mereka.

Contoh Software Data Mart SmartMart (IBM) Visual Warehouse (IBM) PowerMart (Informatica)