Dimensional Modeling Achmad Yasid.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Data Warehousing :: Overview
Advertisements

Data Warehousing :: DWH Design
Desain Fisik Database Oleh : ARI YAZID M. ( )
Model Kubus Data Melihat data sebagai kubus.
BASIS DATA RELATIONAL.
5.
MODEL ENTITY RELATIONSHIP
Pertemuan #2 OLAP.
Database dan Managemen Informasi
Pengantar Basis Data Sumber :
GALIH WASIS WICAKSONO TEKNIK INFORMATIKA UMM
Pengenalan Data Warehouse
Desain Data Warehouse (Dimensional Modelling)
Model Relasional Merupakan hubungan logika antar data dalam basis data dalam bentuk tabel-tabel dimensi dua yang terdiri dari baris dan kolom yang menunjukkan.
Dimensional Modeling Achmad Yasid.
BAB VI Model Data.
PEMODELAN DATA.
Konsep Database. S D L C Strategy and Analysis Design Build n Document Transition Production.
Dika Anjar Pratiwi Ken Mentari Tilammura Agung Wibowo.
Sumber Data untuk DW Data operasional dalam organisasi, misalnya basis data pelanggan dan produk, dan Sumber eksternal yang diperoleh misalnya melalui.
Dimensional Modeling (Advance)
Database by Syatantra Rahutama.
SISTEM BASIS DATA Dr. Kusrini, M.Kom.
Database Management System
Modul 03 Relational Model
PTIK-12 PERANCANGAN DATABASE (1)
Pertemuan : 1 Basis Data Terapan
ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM
Perancangan Data Warehouse
Pertemuan VI Desain Data Warehouse (Dimensional Modelling)
Desain Data Warehouse (Dimensional Modelling)
Surrogate Key & Slowly Changing Dimensions. SURROGATE KEY.
Presented by HANIM M.A. DATA WAREHOUSE (2nd) Presented by HANIM M.A.
Desain Database Dengan Teknik NORMALISASI
Desain Database Dengan Model Entity Relationship (ER)
Chapter 5 The Relational Data Model and Relational Database Constraint
Outline: Relational Data Model Entity Relationship Diagram
MODEL RELASIONAL.
ERD (Entity Relationship Diagram)
Model Kubus Data Melihat data sebagai kubus.
PENGENALAN DASAR-DASAR DATABASE
Ada beberapa sifat yang melekat pada suatu tabel :
Soal Quiz Perancangan Basis Data
SISTEM BASIS DATA STMIK BANI SALEH BEKASI Salim
Charitas Fibriani, S.Kom, M.Eng
KARAKTERISTIK DW Pertemuan ke-2.
Perancangan Data Warehouse
Perancangan Basis Data Relasional Converting ER Model To Table
Presented by HANIM M.A. DATA WAREHOUSE (2nd) Presented by HANIM M.A.
UPAYA PEMECAHAN MASALAH DALAM MEMBANGUN GUDANG DATA (DATA WAREHOUSE)
Perancangan Data Logis dan Fisik
Entity Relationship Diagram
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
PEMROGRAMAN BASIS DATA
Analisis Multidimensional
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Model Berorinetasi Data
Datawarehouse Planning
Business Intelligence Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Presentasi oleh Adhisma Alzahra Siddinanda
Introduction to Data Warehouse By: Marcello Singadji
ORGANISASI FILE Penyimpanan ataupun penulisan charakter demi charakter yang ada didalam exsternal memori, harus diatur sedemikian rupa sehingga komputer.
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Entity Relationship Diagram
Konsep Database.
Skema Star (Dalam RDBMS)
LOGICAL DESIGN DW Referensi:
LOGICAL DESIGN DW Referensi:
SISTEM INFORMASI AKUNTANSI
Pengantar Teknologi SIM 2 (pertemuan 6)
Transcript presentasi:

Dimensional Modeling Achmad Yasid

Review

Review

Review

Review

Pengantar Pemodelan Data Mengapa Pemodelan Data itu penting ? … Tujuan  Meyakinkan semua objek data yang diperlukan oleh database telah terpenuhi.

Tabel Relational Tabel Relasional  dibangun oleh baris dan kolom Terdapat dua sudut pandang , yaitu : Baris sebagai sumbu x dan kolom sebagi sumbu y Tapi sebenarnya tabel relasional tersebut hanya mempunyai satu dimensi Lihat pada slide berikut ini

Karakteristik : setiap record atau baris merepresentasikan data mahasiswa yang berbeda-beda. Satu baris dengan baris lainnya diidentifikasikan dengan sebuah key yaitu primary key. Sedangkan bagian kolom seperti, nama, alamat, telepon menyimpan fakta yang sama atau sejenis, dimana setiap fakta tersebut merujuk pada primary key yaitu NRP. Hal inilah yang menunjukkan bahwa tabel relasional hanya mempunyai satu dimensi.

Data Multidimensi Data multidimensi adalah “ketika kita dapat melihat sebuah data dari berbagai sudut pandang atau dimensi” Sebagai contoh, penjualan buku dapat dilihat dari segi lokasi Buku, waktu, lokasi penjualan / toko dan sebagainya. Jika digambarkan , maka akan terdapat tiga koordinat yaitu sumbu x mewakili buku, sumbu y mewakili dimensi waktu dan sumbu z untuk dimensi lokasi. Hal inilah yang menjadi perbedaan mendasar antara tabel relasional dan data multidimensi.

Spreadsheet

Cube

Contoh

Cube Representation Products Region Month Francis Newbury Ridgewood Chardonney Zinfandel Newbury Ridgewood Merlot Cabernet-S. Shiraz Products Francis Region Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dec Month

Pemodelan data Multidimensi What is Dimensional Modeling ? ….. Menggunakan dua konsep yaitu tabel fakta (fact table) dan tabel dimensi (dimensional table) Berbeda dengan konsep normalisasi (3rd normal form)

Pengantar Tabel Fakta? … dan Tabel Dimensi ? … Tabel Fakta  berisi measurement atau metric dari proses bisnis dan foreign key dari tabel dimensi

Pengantar Measurement ? Misal : Jika anda mempunyai bisnis penjualan sepeda motor maka measurement dari bisnis anda adalah “jumlah penjualan motor” atau “rata-rata penjualan sepeda motor merk x” Contoh lain Jika Proses bisnis anda pruduksi kertas maka measurementnya adalah ” rata-rata produksi kertas pada suatu mesin” atau “produksi kertas setiap bulan”

Tabel Dimensi  berisi tektual atribut dari measurement yang disimpan pada tabel fakta. Tabel dimensi merupakan hierarki, kategori dan logic yang dapat digunakan untuk menganalisa measurement dari sudut pandang tertentu.

From Requirement (analisa kebutuhan) to Data Design (design data)

Sebagai contoh Automaker Sales, terdapat tiga tipe entity, yaitu : Measurement atau metric Business dimension Atribut untuk masing-masing business dimension Measurement Automaker Sales

Contoh : Automaker Sales

Dimensi Produk

Menaruh semuanya bersama-sama Menaruh semuanya bersama-sama. Itu menunjukkan bagaimana berbagai dimension tables dibentuk dari information package diagram

E-R Modeling Vs Dimensional Modeling Kita telah familiar dengan data modeling untuk operasional atau OLTP sistem. E-R modeling untuk membuat data model sistem. Untuk Dimensional Model sesuai digunakan untuk modeling data warehouse.

Star Schema

Memahami query pada Star Schema

Didalam Tabel Dimensi

Didalam Tabel Fakta

Karakteristik Star Schema Karakteristik dari model ini adalah : Pusat dari star disebut fact table Fact table mempunyai sebuah nilai aggregate dari data-data yang berasal dari tabel dimensi Setiap tabel dimensi berelasi langsung dengan fact table Tabel dimensi beisikan data tentang informasi atau waktu Relasi antara fact table dengan dimensi-dimensinya adalah 1 – N (one to many) Primary key pada tabel dimensi akan menjadi key pada fact table atau dapat diakatakan bahwa fact table memiliki kombinasi key dari tabel dimensi tersebut

Contoh Lain (Model Star)

Keuntungan & Kerugian Star Sebih simple Mudah dipahami. Hasil dari proses query juga relatif lebih cepat. Kerugian : boros dalam space.

Snowflake Schema Model snowflake merupakan perluasan dari star dimana ia juga mempunyai satu atau lebih dimensi. Hanya saja pada snowflake, tabel yang berelasi pada fact table hanya tabel dimensi utama, sedangkan tabel yang lain dihubungkan pada tabel dimensi utama. Model snowflake ini hampir sama seperti teknik normalisasi

Model Snowflake

Keuntungan & Kerugian Snowflake Keuntungan menggunakan model Snowflake Pemakain space yang lebih sedikit Update dan maintenance yang lebih mudah Kerugian menggunakan model ini yaitu : Model lebih komplek dan rumit Proses query lebih lambat Performance yang kurang bagus

Fact Constellation Schema

Fact Constellation Schema Berbagi tabel dimensi Dapat dilihat sebagai kumpulan beberapa star schema Untuk Enterprise-wide Dikenal juga dengan istilah galaxy schema

Sekian, Terima Kasih

Quiz Jelaskan konsep dari Pemodelan star, snowflake dan constelllation Schema. Berikan contohnya. Untuk tugas informastion package diagram dikumpulkan hari ini. paling lambat jan 24.00 Email ke aspireyazz@gmail.com