Dika Anjar Pratiwi Ken Mentari Tilammura Agung Wibowo
Pendekatan pada perancangan database yang dapat memberikan database yang mudah dimengerti dan mudah dinavigasikan Dirancang untuk memfasilitasi analisis Teknik untuk mendesain dimensi proses bisnis yang mana setiap dimensi terdiri dari struktur data yang spesifik Setiap poin pada proses bisnis mempunyai satu set atribut yang terasosiasikan. Setiap atribut yang terkait dengan setiap proses bisnis merepresentasikan sebuah dimensi
Star schema merupakan skema data warehouse yang paling sederhana Disebut dengan star schema karena diagram menyerupai bintang, dengan titik pancar di pusat
Fact Table : Sebagai pusat pancaran pada star schema Berisi tentang indikator pokok proses bisnis yang telah dianalisis Memiliki kombinasi key dari dimension tables Dimension Table : Berisi informasi tentang entri untuk atribut tertentu di dalam fact table Setiap dimensi merepresentasikan suatu dimensi (contoh : ukuran, waktu, produk, lokasi, dll)
Simple Structure : sehingga memudahkan dalam memahami struktur Great Query Effective Join : setiap dimension table join dengan fact table menggunakan primary key dan foreign key, tetapi dimension table tidak join satu sama lain Relatively long time of loading data into dimension tables : denormalisasi, redundansi data menyebabkan ukuran table yang besar The most commonly used in the data warehouse implementations : didukung penuh oleh sejumlah peralatan bisnis
Ketika akan melakukan pemodelan data warehouse dan OLAP yang dibangun berdasarkan multidimensional data Digunakan untuk memudahkan akses berkecepatan tinggi terhadap data yang besar Digunakan baik untuk data mart yang sederhana maupun data warehouse yang sangat besar
KELEBIHANKEKURANGAN Skema Data Warehousing yang paling sederhana sehingga mudah dimengerti Jumlah join yang sedikit sehingga dapat mudah menelusuri tabel Cocok untuk query processing Highly denormalized Data redundan di dimensional tabel Membutuhkan space yang besar