DATA WAREHOUSE.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
5.
Advertisements

Kuliah Mikrokontroler AVR Contoh Comparator, ADC, DAC AVR
Data Warehouse dan Decision Support
VARIABEL PENELITIAN.
AKUNTANSI BIAYA DAN PENGERTIAN BIAYA
Inco Harper S.Ikom, 10 Nopember 2010 PENGANTAR DESKTOP PUBLISHING Untuk Ilmu Komunikasi.
Aplikasi Instruksional
Pemrosesan Transaksi Kelompok 5 : Fitri Nur Kholila Gilang Wahyu W
Pengenalan Data Warehouse
Analisis Kebutuhan dan Spesifikasi Perangkat Lunak
Analisa Numerik Integrasi Numerik 2.
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KOMPUTERISASI AKUNTANSI
Data Warehousing Sistem Basis Data Lanjut Prepared by: MT. Wilson
Data Resource Management
Arsitektur & Organisasi Komputer
SISTEM PEMROSESAN TRANSAKSI
Pemrosesan Transaksi Kelompok 5 : Fitri Nur Kholila Gilang Wahyu W
MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM
Arsitektur Data Warehouse
Komponen Data warehouse
Data Warehouse (Lecture 1)
Arsitektur DWH Pertemuan ke-2.
Arsitektur Data Warehouse
Konsep dan Teknik Data Mining
DATA WAREHOUSE (The Building Blocks)
1 Pertemuan 6 Sistem Manajemen Data (02) Matakuliah: M0154 / Management Support Systems Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 05 Pasar Uang Domestik dan Pasar Modal Matakuliah : F 0384 / SEMINAR PASAR UANG DAN PASAR MODAL Tahun : Semester Genap 2004 / 2005 Versi :
PROSES-PROSES PERANGKAT LUNAK
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MARKETING UNTUK MENDUKUNG DATAWAREHOUSE (STUDI KASUS : PT SSB (Sanggar Sarana Baja) MUHAMMAD AYAT HIDAYAT PEMBIMBING.
DATA WAREHOUSE Pertemuan ke-1.
Peran dan Manfaatnya sebagai Decission Support System (DSS)
Materi – 04 Prosedur Kantor.
TUGAS RPL 2016 TUGAS PERORANGAN.
PEMBANDINGAN KINERJA JEDOX PALO VERSI 1. 0c DENGAN VERSI 2
Konsep Sistem Informasi
KOMPUTER AKUNTANSI By: Maulan Irwadi, S.E., M.Si., Ak. CA
By: Maulan Irwadi, S.E., M.Si., Ak. CA
SISTEM DATABASE.
AUDIT MANAJEMEN Asas asas manajemen.
Information Technology MWU110 (2 sks)
Proses ETL (Extract-Transform-Load)
Sistem Pustaka Data (Data Warehouse)
Charitas Fibriani, S.Kom, M.Eng
ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE
KARAKTERISTIK DW Pertemuan ke-2.
Konsep Data Warehouse Kelompok 3 :
DATA WAREHOUSE.
DATA WAREHOUSE.
The Data Warehouse and The ODS
CURSOR.
SIKLUS KONVERSI.
Data Warehouse Nama Kelompok: Bayu Budi W. ( )
ETL (Extract Transform Load)
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Gudang Data, dan Permasalahannya
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Pertemuan ke-1 (GUDANG DATA)
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Business Intelligence Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Materi 1 : Pengantar : Peran, Sejarah & Arah Akuntansi Manajemen
Penulisan Laporan Singkat
Konsep dan Teknik Data Mining
DATABASES AND DATA WAREHOUSES
Introduction to Data Warehouse By: Marcello Singadji
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
OLTP & ETL Data integration.
TURUNAN FUNGSI IMPLISIT
MODEL PROSES PERANGKAT LUNAK
BAB 1. PENGERTIAN BIAYA DAN RUANG LINGKUP AKUNTANSI BIAYA.
CURSOR.
Transcript presentasi:

DATA WAREHOUSE

PENGERTIAN Data warehouse adalah sebuah sistem yang mengambil dan menggabungkan data secara periodik dari sistem sumber data ke penyimpanan data bentuk dimensional atau normal (Rainardi, 2008). Data warehouse merupakan penyimpanan data yang berorientasi Subjek, terintegrasi, mempunyai variant waktu, dan menyimpan data dalam bentuk nonvolatile sebagai pendukung manejemen dalam proses pengambilan keputusan (Han, 2006).

PEMBERSIHAN/EEKSTRACT DATAMINING DATA WAREHOUSE CC TRANSFORMASI CC PENYATUAN PEMBERSIHAN/EEKSTRACT

KARAKTERISTIK DATAWAREHOUSE 1. Berorientasi SUbyek

2. Terintegrasi Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Ex: pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin pula dibuat oleh developer yang berbeda. Oleh karena itu, mungkin dalam aplikasi-aplikasi tersebut ada variable yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan format nya berbeda. Variable tersebut harus dikonversi menjadi nama yang sama dan format yang disepakati bersama.

3. TIME VARIANT. Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain : A. menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan. B. menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implisit didalam data tersebut. C. variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only.

4. NON VOLATILE data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler