Achmad Yasid, S.Kom http://achmadyasid.wordpress.com
[email protected]
1. 2. 3. 4. 5.
Review Definisi Data warehouse Feature Data warehouse Data warehouse Vs Data Mart Komponen/Building Block Data warehouse Pengenalan Metadata
Data warehouse :
Information Delivery System
• Mengintegrasikan, transformasi data-data corporate
kedalam format informasi yang tepat untuk kebutuhan pembuatan keputusan strategis
• Caranya : Mengambil semua data histori persh dari semua sistem OLTP (data internal) Mengkombinasikan data internal dan data external persh yang relevan. Menghilangkan conflik akibat perbedaan format data,perbedaan system, description, encoding, unit kemudian mentransformasikannya kedalam format yang baku
Oleh karena itu :
Butuh Komponen / building block
S ebelum membahas building block lebih jauh kita review definisi D atawarehouse terlebih dahulu
Bill Inmon : “A Data Warehouse is a subject oriented, integrated, nonvolatile, and time variant collection of data in support of management’s decisions.”
Sean Kelly : The data in the data warehouse is: Separate Available Integrated Time stamped Subject oriented Nonvolatile Accessible
OLTP
• Data set disimpan pada sebuah aplikasi individu • Menyediakan data untuk semua fungsi
organisasi (entering order, checking stock, verifying custumer’s credit dll) • Individual data mendukung individual aplikasi
Pada
datawarehouse data disimpan berdasarkan subjek (business subjek), bukan berdasarkan aplikasi
Manufaktur
sales, pengiriman, inventori adalah critical business subjects.
Subjek Aplikasi
Data perlu distandarkan : S ales Key Text Des cription Nama pelanggan U.N.I.J .O.Y.O Tinggi Unit centimeter Sex Encoding Yes =Laki-laki No =Perempuan Format
Inventori Key Integer Nama pelanggan UNIJ OYO Tinggi meter Sex L = laki-laki P = Perempuan
Trans aks i Penjualan Key Yes/No Nama pelanggan Universitas Trunojoyo Tinggi inch Sex 1 = Laki-laki 0 = Perempuan
Operasional : • Data pada saat ini (current value)
Datawarehouse : • Analisa data pada masa lampau • Informasi pada saat ini • Forecast untuk masa yang akan datang
Operasional : Add, change, delete data pada sistem operasional secara real time setiap transaksi terjadi Datawarehouse Update ketika kita perlukan saja, bisa secara periodik
Data pada DW dikuhusukan untuk query dan analisa data
Data Mart adl bagian/subset dari data warehouse yang sederhana (bag. Unit2 terkecil), lebih cepat bekerja
Top
Down, overall data warehouse feeding dependent data marts Bottom Up, several departmental or local data marts combining into a data warehouse.
Source data :
Production Data data operasional
Internal Data spreadsheets, dokumen, Profil pelanggan, dan database departemen persh.
Archived Data data operasional yang telah disimpan
External Data data statistik, penelitian dari agenci luar, market share competitor, indikator financial standar, dll
persh.
Data
staging component : dari berbagai SO + eksternal data disimpan pd DW yg hrs dirubah/disamakan formatnya shg dpt disimpan u/ query & analisa
ada 3 komponen : 1. Ekstraksi data 2. Transformasi data, 3. Loading data (ETL)
Data Storage Component Repository data warehouse terpisah dengan repositori sistem operasional Sistem Operasional mendukung “day-to-day operation” (OLTP) Data warehouse data histori yang besar untuk kebutuhan analisa data.
Information Delivery
Siapa yang membutuhkan data ? Novice User Casual User Business Analyst Power User
KOMPONEN METADATA Metadata dalam Data WareHouse
= Kamus Data/ Data Katalog dalam DBMS (Database Management System)
Meta
data
• Informasi tentang logical struktur data • Informasi file dan alamatnya • Informasi index • Dll
Intinya • Meta data = data mengenai data pada data
warehouse
KOMPONEN MANAJEMEN DAN KONTROL Komponen ini mengkoordinir servis dan aktivitas dalam data warehouse. Komponen ini berhubungan dengan komponen metadata untuk melakukan fungsi kontrol Metadata adalah sumber informasi bagi modul manajemen
TIPE-TIPE METADATA
OPERASI METADATA EKSTRAKSI DAN TRANSFORMASI METADATA END – USER METADATA
OPERASI METADATA Terdiri dari semua informasi tentang data sumber Proses: Pilih data dari sistem sumber untuk data warehouse, pisah recordnya, gabungkan bagian record dengan file sumber lainnya, dan berhasil dengan skema multiple coding dan panjang field
EXTRAKSI DAN INFORMASI METADATA Terdiri dari data dari data extraksi data dari sistem sumber, yaitu: Extraction frequencies Extraction method Business rules untuk data extraction
END-USER METADATA Adalah Peta
Navigasi pada data warehouse
FUNGSI METADATA Menggabungkan semua bagian pada data warehouse Menyediakan informasi tentang isi dan struktur pada pengembang Membuka pintu bagi end - user dan membuat isi yang dapat dikenal oleh mereka.
Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals. Paulraj Ponniah Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Inc.
Sekian Terima Kasih
