Operasi-Operasi pada Data Warehouse Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Model Kubus Data Melihat data sebagai kubus.
Advertisements

BAB 13 U SING D ATA W AREHOUSE FOR B USINESS I NTELLIGENCE Moh. Muslih Rizal Ario Kiky Cahyaning H Nursyakhroini.
OLAP - PERTEMUAN 8 – OLAP.
Pertemuan #2 OLAP.
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
Konsep pengukuran dan penampilan informasi dalam Knowledge Management
Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial
Data Warehouse dan Decision Support
Analisa dan Desain Objek
OLAP dalam Data Warehouse
Data Mart dan Metadata Data Warehouse
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
Sistem Manajemen Basis Data
Pengenalan Data Warehouse
Pengenalan Datawarehouse
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ASET PEMERINTAH KOTA DEPOK Marini Susel Evianti for further detail, please visit
Oleh : Reny Citra Nurani
Data Warehousing Sistem Basis Data Lanjut Prepared by: MT. Wilson
Data Mart dan Metadata Data Warehouse
Jenis dan Struktur Data Warehouse
Data Warehouse dan Data Mining
Sumber Data untuk DW Data operasional dalam organisasi, misalnya basis data pelanggan dan produk, dan Sumber eksternal yang diperoleh misalnya melalui.
Data Warehouse, Data Mart, OLTP & OLAP
SISTEM INFORMASI Pertemuan 5.
Pengenalan Datawarehouse
SISTEM INFORMASI PERUSAHAAN
Pertemuan VII Perancangan Datawarehouse. Perancangan Datawarehouse dengan Microsoft SQL Server.
1 Pertemuan 08 Diagram / Chart Matakuliah: F0562 / Lab Pengantar Aplikasi Komputer Tahun: 2005 Versi: 1 / 0.
Pertemuan VIII Dimensional Modelling. Relational Database Model FMMFFMMF Anderson Green Lee Ramos Attribute 1 Name Attribute 2 Age Attribute.
Informasi Dalam Praktik
Presented by HANIM M.A. DATA WAREHOUSE (2nd) Presented by HANIM M.A.
Pembangunan Data Warehouse dan Aplikasi OLAP untuk Data PPMB IPB Menggunakan Palo Abi Herlambang G
Data Warehouse dan Data Mining
Gananda Hayardisi G Komisi Pembimbing Imas S. Sitanggang, S.Si, M.Kom.
BLS SESI – 3 DATA MINING WAHYU NURJAYA WK.
Sistem Manajemen Basis Data
PEMBANDINGAN KINERJA JEDOX PALO VERSI 1. 0c DENGAN VERSI 2
KECERDASAN BISNIS Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
Service-oriented Business Intelligence (SoBI)
Penambahan Operasi OLAP dan Fungsi Agregat pada Temporal Data Warehouse Tanaman Pangan Kabupaten Karo Oleh : Karina Gusriani – G Pembimbing : Ibu.
Model Kubus Data Melihat data sebagai kubus.
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
04 Datawarehouse Transformasi Data Febrianti Supardinah, ST.MM.
Operasi-Operasi pada Data Warehouse
ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE
Proses ETL (Extract, Transform and Loading)
KECERDASAN BISNIS (Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining)
Klasifikasi dengan Naive Bayes
Operator Summary Slice Dice Drill-down Roll-up Pivot
OLAP by Example.
Sistem Manajemen Basis Data
WEBSITE TENTANG INFORMASI PENDAKIAN GUNUNG GEDE Achmat Ristalangi,
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Analisis Multidimensional
Oleh : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom.
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Business Intelligence Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
DATA WAREHOUSE AND OLAP TECHNOLOGI FOR DATA MINING
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial
TUGAS PRAKTIKUM SISTEM BASIS DATA
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Yaghi Amanda Permana G Pembimbing : Hari Agung Adrianto, S.Kom, M.Si
Pengembangan Web Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Klasifikasi dengan Naive Bayes
Pemrograman Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Pemrograman Berorientasi Platform (IN315B) Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Silabus Business Intelligent (IN335)
Skema Star (Dalam RDBMS)
Sistem Manajemen Basis Data
Transcript presentasi:

Operasi-Operasi pada Data Warehouse Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Cube Suatu cara melihat data dengan multidimensi tersebut dikenal dengan nama kubus (cube). Kubus ini menjadi struktur OLAP yang utama yang digunakan untuk melihat data (view). Analisa menggunakan kubus ini memberikan fasilitas banyak dimensi untuk melihat data yang diinginkan. Sehingga memungkinkan untuk mengakses data dengan lebih mudah dan cepat untuk menjawab pertanyaan yang dikemukakan.

Operasi-Operasi pada Data Warehouse Slicing dan Dicing Roll up dan drill down Rotating / Pivoting Ranking Filtering Exporting

Slicing dan Dicing Slicing dan dicing adalah operasi untuk melihat data sebagai visualisasi dari kubus. Dengan slicing dan dicing pengguna dapat melihat data dari beberapa perspektif Slicing memotong kubus sehingga dapat memfokuskan pada perspektif yang spesifik (pada suatu dimensi). Sedangkan dicing memberikan kemampuan untuk melihat pemilihan data pada dua dimensi atau lebih. Yaitu dengan merotasi cube pada perspektif yang lain sehingga pengguna dapat melihat lebih spesifik terhadap data yang dianalisa.

Slicing dan Dicing

Contoh data OLAP

Slicing dan Dicing Dengan Slicing / Dicing kita dapat melakukan pemilahan data. Proses Slicing dikatakn pula kita melakukan penyaringan subset data dari sebuah kubus.

Slicing dan Dicing Sebagai contoh seorang manajer ingin mendapatkan data pendidikan pegawai negeri sipil pada tahun lulus 1997 pada semua lokasi dengan jenis pendidikan SLTA. Setelah proses Slicing kita dapat melakukan penyaringan subset data yang disebut Dicing.

Roll Up dan Drill Down Drill down dan roll up adalah operasi untuk melihat data global atau detail disepanjang level hiraraki dimensi. Roll up untuk melihat data secara global atau rangkuman (summary). Drill down memandu pengguna untuk memperoleh data yang lebih detail. Drill down ini biasa digunakan untuk menjawab pertanyaan atas suatu kasus tertentu. Misalnya untuk menjawab pertanyaan ketika sebuah summary number (rata- rata atau jumlah) di bawah atau di atas harapan.

Roll Up dan Drill Down Drill down Roll Up Drill Down Roll Up Drill down  Menampilkan data pada level yang lebih detil. Roll up  Menampilkan data pada level yang lebih umum.

Hasil Proses Drill Down

Contoh Drill Down

Hasil Proses Drill Down

Rotating / Pivoting Rotation / Pivoting dapat kita lakukan dengan menggeser field dimensi yang kita inginkan pada field page, coloumn, atau row.

Exporting

Rangking Dengan fasilitas Ranking kita dapat melakukan sorting data sesuai dengan field dimensi yang kita ingingkan.

Filtering Fasilitas filtering akan menampilkan data yang telah kita saring.

Praktikum Buat aplikasi OLAP sederhana dari data warehouse mahasiswa yang pernah dibuat sebelumnya. OLAP dibuat berbasis web dengan HTML – PHP. Lakukan beberapa operasi seperti slicing, dicing, roll up dan drill down. Tampilkan datanya dalam tabel dan grafik.

Terima Kasih