Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Presentasi berjudul: "Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs."— Transcript presentasi:

1 Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Data Warehouse Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

2 Business Intelligence

3 Pengertian Data Warehouse (1)
Sebuah tempat penyimpanan data yang lengkap dan konsisten yang berasal dari sumber-sumber yang berbeda dibuat untuk penggunanya agar mereka dapat mengerti dan menggunakannya dalam konteks bisnis (Barry Davlin).

4 Pengertian Data Warehouse (2)
Sebuah proses transformasi data ke dalam sebuah informasi dan membuat informasi ini dapat diakses oleh penggunanya tepat waktu untuk membuat perubahan-perubahan (strategi bisnis) (Forrester Research, 1996).

5 Pengertian Data Warehouse (3)
Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehousing adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.

6 Pengertian Data Warehouse (4)
Menurut Vidette Poe, data warehousing merupakan basisdata yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan.

7 Pengertian Data Warehouse (5)
Menurut Paul Lane, data warehousing merupakan basisdata relasional yang didesain lebih dari query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehousing memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

8 Kesimpulan Jadi, data warehousing merupakan metode dalam perancangan basisdata, yang menunjang DSS (Decission Support System) dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data warehousing adalah basis data, tapi perancangan data warehousing dan basis data sangat berbeda.

9 Tujuan Data Warehouse Meningkatkan kualitas dan akurasi informasi bisnis danmengirimkan informasi ke pemakai dalam bentuk yang dimengerti dan dapat diakses dengan mudah.

10 Tugas Data Warehouse (1)
Pembuatan Laporan, pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan DW yang paling umum silakukan. Dengan menggunakan query sederhana didapatkan laporan perhari, perbulan, pertahun atau jangka waktu yang diinginkan.

11 Tugas Data Warehouse (2)
On-Line Analytical Processing (OLAP), dengan adanya DW, semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat, OLAP mendayagunakan konsep data multi dimensi dan memungkinkan para pemakai menganalisa data samapi mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah SQL.

12 Tugas Data Warehouse (3)
Proses informasi eksekutif, DW dapat membuat ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa harus menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan DW, segala laporan telah diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan informasi, dan data pada laporan DW menjadi target informative bagi pengguna.

13 Terminologi Data Warehouse (1)
Data Mart, Adalah suatu bagian pada data warehousing yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. On-Line Analytical Processing (OLAP), merupakan suatu pemrosesan basis data yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran besar.

14 Terminologi Data Warehouse (2)
On-Line Transaction Processing (OLTP), merupakan suatu pemrosesan yang menyimpan data mengenai kegiatan operasional transaksi sehari-hari. Dimension Table, Tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detail yang dapat dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu(yang berupa perbulan, perkwartal dan pertahun).

15 Terminologi Data Warehouse (3)
Fact Table, merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan data history dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key tersebut terdiri dari foreign key(kunci asing) yang merupakan primary key (kunci utama) dari beberapa dimension table yang berhubungan. Decision Support System, merupakan sistem yang menyediakan informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik.

16 Karakteristik Data Warehouse (1)
Berorientas Subyek Data warehousing berorientasi subject artinya data warehousing didesain untuk menganalisa data berdasarkan subyek-subyek tertentu dalam organisasi, bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.

17 Karakteristik Data Warehouse (2)
Terintegrasi Data warehousing dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumbersumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecahpecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehousing itu sendiri.

18 ...

19 ...

20 Karakteristik Data Warehouse (3)
Rentang Waktu Seluruh data pada data warehousing dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu.

21 Karakteristik Data Warehouse (4)
Non-Volatile Karakteristik keempat dari data warehousing adalah non-volatile, maksudnya data pada data warehousing tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai suplemen bagi basisdata itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Basisdata tersebut secara kontinyu menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya.

22 ...

23 Karakteristik Data Warehouse (5)
Ringkas Data warehousing menyediakan ringkasan-ringkasan data operasional yang sederhana dan mudah dipahami oleh pihak manajemen jika diperlukan.

24 Karakteristik Data Warehouse (6)
Memiliki Metadata Metadata menjadi bagian data warehousing karena metadata mempunyai dampak yang besar pada bagaimana data warehousing berfungsi. Metadata menguraikan struktur dan arti data, sehingga mendukung penggunaan efektik atau tidak efektifnya data. Metadata menyimpan kunci agar pengguna merasa nyaman dan akrab memanfaatkan teknologi.

25 Karakteristik Data Warehouse (7)
Tidak Ternormalisasi Data dalam sebuah data warehousing biasanya tidak dinormaslisasi sehingga basisdatanya sangat redudansi.

26 Karakteristik Data Warehouse (8)
Manfaat Data warehousing diperlukan bagi para pengambil keputusan manajemen dari suatu organisasi/perusahaan. Dengan adanya data warehouse, akan mempermudah pembuatan aplikasi-aplikasi DSS dan EIS karena memang kegunaan dari data warehousing adalah khusus untuk membuat suatu basisdata yang dapat digunakan untuk mendukung proses analisis bagi para pengambil keputusan.

27 Database vs Data Warehouse
OLTP Data Warehouse Menangani data saat ini Data bisa saja disimpan pada beberapa platform Data diorganisasikan berdasarkan fungsi atau operasi seperti penjualan, produksi, dan pemrosesan pesanan Pemrosesan bersifat berulang Untuk mendukung keputusan harian (operasional) Melayani banyak pemakai operasional Berorientasi pada transaksi Lebih cenderung menangani data masa lalu Data disimpan dalam satu platform Data diorganisasikan menutut subjek seperti pelkanggan atau produk Pemrosesan sewaktu-waktu, tak terstruktur, dan bersifat heuristik Untuk mendukung keputusan yang strategis Untuk mendukung pemakai manajerial yang berjumlah relatif sedikit Berorientasi pada analisis

28 Arsitektur Data Warehouse (1)

29 Arsitektur Data Warehouse (2)

30 Terima Kasih 

31 Tugas Take Home (Individu)
Carilah 1 jurnal (nasional / internasional) yang membahas tentang Data Warehouse. Dari jurnal tersebut tentukan masalah yang ingin diselesaikan dengan Data Warehouse tersebut, data yang diintegrasikan, cara integrasi data, skema Data Warehouse dan struktur tabelnya. Jurnal harus terbitan paling lama tahun 2013. Dikumpulkan hardcopy (diprint tanpa dijilid) pada hari Senin, 28 Mei 2018 saat kuliah.

32 Ketua Kelas: Nur Rohman (672015152)  085799802509.
Jurnal: Nama Jurnal, Volume, Nomor. Jurnal AITI, vol. 2, nomor 1. Prociding  Seminar Nasional TI 2018. Blog: ramos wordpress.com