BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN BI

56

BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN BI

4.1

Perancangan Data Warehouse

4.1.1

Memilih Porses Berdasarkan dari hasil observasi dan wawancara yang telah dilakukan terhadap

kegiatan bisnis yang berjalan ataupun terhadap kegiatan pelaporan yang sudah menjadi rutinitas bagi staff BSD, bahwa laporan yang dibutuhkan oleh manager dari tim BSD sendiri ialah laporan sales setiap hari, yaitu mengenai laporan penjualan yang telah dilakukan olah cabang, sementara untuk membuat laporan tersebut perlu melihat data yang ada pada core aplikasi, dan kemudian direkapnya secara manual. Sehingga dapat disimpulkan bahwa proses yang dikaitkan dengan permasalahan yang dihadapi dengan kegiatan operasional sehari- hari tersebut ialah proses penjualan dalam skala nasional dimana data meliputi cabang, customer, brand, supplier dan asset. 4.1.2

Memilih sumber Berikut merupakan data dari calon table fakta yang dapat dianalisis dalam

perancangan data warehouse, yaitu analisis pada sales meliputi : 1. Total Approve 2. Total Commence Analisis tersbut akan dilakukan per-periode tertentu, yaitu dilakukan secara daily. 4.1.3

Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi Berikut ini adalah table dimensi yang terdapat pada perancangan data warehouse

daily sales Tabel 4.1 tabel grain dan dimensi sales Grain Dimensi Cabang Customer Brand Supplier Asset

Total Apporve X X X X X

Total Commence

http://digilib.mercubuana.ac.id/

X X X X X

57

4.1.4

Memilih Fakta Fakta-fakta yang dipilih untuk mengisi setiap record pada tabel fakta antara lain

1. Tabel fakta approve a. Paradate b. BranchID c. Status d. BranCode e. BranItem f.

IntEffRate

g. TotalContract h. ContractAmount i.

DPAmount

j.

Package

k. RangeDP l.

SupplierCode

m. AsetCond n. Cost_Amount o. AdmFee p. PolAmt q. branch_source_id 2. Tabel fakta commence a. Paradate b. BranchID c. Status d. BranCode e. BranItem f.

IntEffRate

g. TotalContract h. ContractAmount i.

DPAmount

j.

Package

k. RangeDP l.

SupplierCode


58

m. AsetCond n. Cost_Amount o. AdmFee p. PolAmt q. branch_source_id 4.1.5

Menyimpan perhiungan awal dalam table fakta Pre kalkulasi yang akan disimpan dalam tabel fakta meliputi 1. Jumlah aplikasi masuk, yang merupakan kumpulan aplikasi yang diajukan oleh customer dan diseleksi oleh karyawan cabang [count(applno)] 2. Jumlah aplikasi yang sudah memulai angsuran, yang merupakan kumpulan aplikasi yang diajukan oleh customer dan diseleksi oleh karyawan cabang dan saat ini sudah memulai pembayaran angsuran [count(contno)]

4.1.6

Melihat kembali tabel dimensi Pada langkah ini akan diberikan deskripsi pada tabel dimensi agar dapat menjelaskan

dengan mudah kepada user dan dimengerti oleh user mengenai dimensi tersebut. Berikut deskripsi tabel-tabel dimensi Tabel 4.1

: tr_date

Deskripsi

: tabe dimensi date

Primary Key

: paradate

Nama kolom Paradate WorkDays WeekNo

Type smalldatetime smallint Int

Allow Null no yes yes

Tabel 4.2

: dim_asset_brand_item_map

Deskripsi

: table dimensi asset

Primary Key

: asset_brand_code

Nama Kolom asset_brand_code asset_brand_name asset_brand_item asset_brand_category asset_brand_group asset_brand_item_desc Updateby Updated

Tipe Data varchar char varchar varchar char varchar varchar smalldatetime

Panjang 3 50 3 20 40 50 25 4

Keterangan tanggal EOD hari kerja keberapa minggu keberapa

Allow null no no no no yes no yes yes


Keterangan kode merek nama merek kode asset kode kategori asset kode group asset nama asset user update tanggal update

59

asset_brand_item_code

varchar

7

concade dari kode merek dan kode asset

yes

Tabel 4.3 : dim_branch_source_map Deskripsi

: dimensi branch

Primary Key

: branch_id

Nama Kolom branch_id branch_source_id branch_name branch_source_name branch_id_map establish_date region_id region_name province_id region_yamaha region_honda region_suzuki region_kawasari region_bajaj region_tvs bussiness_unit_id region_piaggio rmh_yamaha rmh_honda branch_id_map_npl is_NextG

Tipe Data smallint smallint varchar varchar smallint smalldatetime float varchar float varchar varchar varchar varchar varchar varchar smallint varchar varchar varchar smallint bit

Tabel 4.4

: dim_supplier

Deskripsi

: dimensi supplier

Primary Key

: branch_id

Nama Kolom Branchid supplier_code supplier_real_name

Tipe Data smallint varchar nvarchar

SuppName SuppCommName Supplier_Group Brand_Dealer

nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar

Panjang 2 2 30 50 2 4 8 50 8 50 50 50 50 50 50 2 50 50 50 2 1

Allow null no no yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes yes

Panjang 2 12 120

Allow null no no yes

150 150 120 30

yes yes yes yes


Keterangan kode branch kode cabang satelite nama cabang nama satelite kode cabang hasil mapping tanggal cabang berdiri kode regional nama regional kode provinsi regional yamaha regional honda regional suzuki regional kawasaki regional bajaj regional tvs kode Sales operation regional piaggio nama RMH yamaha nama RMH Honda kode NPL kod nextG

Keterangan kode branch kode supplier nama supplier nama supplier dari core system nama perusahaan supplier grup supplier merek jual supplier

60

Category main_dealer Owner Alamat_Dealer City Asset_Condition

nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar char

Tabel 4.4

: dim_branditem_map

Deskripsi

: dimensi asset

Primary Key

: branch_id

Nama Kolom asset_brand_code asset_brand_name asset_brand_item asset_brand_category asset_brand_group asset_brand_item_desc Updateby updatedt

Tipe Data nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar nvarchar

asset_brand_item_id

nvarchar

4.1.7

30 100 100 510 60 5

Panjang 510 510 510 510 510 510 510 510 510

yes yes yes yes yes yes

kategori induk supplier nama pemilik alamat kota kondisi asset jual supplier

Allow null yes yes yes yes yes yes yes yes yes

Keterangan kode merek nama merek kode asset kategory asset group asset nama asset nama user tanggal update concat dari kode merek dan kode asset

Memilih Durasi Database Durasi data yang dimasukan ke dalam data warehouse ialah data historis dari awal

perusahaan berdiri pada 2003, untuk membantu analisa trend kenajuan ataupun penurunan jumlah sales baik itu pertahun, perbulan, ataupun perhari. Nama OLAP Daily sales

Database daily sales

sejak tahun 1 Januari 2003


hingga 8 agustus 2015

Durasi 4602 hari

61

4.1.8

Memutuskan prioritas query dan tipe query Pada Porses ini akan dibahas mengenai perencanaan proses Extract, transform, and

load dengan menggunakan SQL Server Services, yaitu SSIS dan SSAS 4.1.8.1 Perancangan SQL Server Integrated Services (SSIS) Pada tahap ini akan dijelaskan langkah – langkah dalam pembangunan awal mula sebuah datawarehouse atau ETL dari source Core system menjadi sebuah data warehouse.

Gambar 4.1 Alur task SSIS


62

1. Membuat Koneksi Hal pertama yang harus dilakukan pada saat membangun sebuah ETL pada SSIS setelah membuat project SSIS tentunya, ialah membuat koneksi yang bertujuan untuk mementukan dimana dan akan kemana source akan diproses.

Gambar 4.2 Connection Manager Kemudian dikarenakan terdapat report dalam bentuk cube/OLAP, diharuskan juga untuk membuat sebuah koneksi yang menghubungkan SSIS dengan Cube, supaya dapat dibuatkan sebuah ETL untuk memproses report – report cube.


63

Gambar 4.3 Koneksi OLAP dengan SSIS 2. Execute SQL Task Pada bagian berikut dimana akan dibuat sebuah task untuk memporses Query ataupun ETL yang kita buat, dalam hal ini Execute SQL Task akan memproses SQL statement apa saja yang dicantumkan.

Gambar 4.4 Execute Task Editor Berikut untuk Task Editor pada SSIS daily sales beserta Query yang diproses. a. Preparation_02 Task ini bertujuan untuk mengumpulkan terlebih dahulu, seluruh sales yang terjadi satu bulan terakhir.  Nama Store Procedure : [usp_Process_Preparation_02_4g] b. DSR_02 Pada bagian ini Execute SQL Task memproses query untuk mengisi data ke sebuah table yaitu tr_date, yang berisi informasi history EOD.  Nama Store Procedure : [usp_Process_DSR_02_4g] c. DSR_03 Pada task ini berisi query untuk menyimpan data sales setiap harinya  Nama Store Procedure : [usp_Process_DSR_03_Test_New_4g] d. DSR_04


64

Pada bagian ini berisi quey untuk mengumpulkan data overdue  Nama Store Procedure : [usp_Process_Preparation_03_4g] e. DSR_05 Berisi query untuk mendapatkan customer yang memiliki leboh dari 1 contract  Nama Store Procedure : [usp_Process_Preparation_03] f. DSR_06 Berisi query untuk mengelompokan data multiple kontrak yang sebelumnya sudah dikumpulkan pada task sebelumnya, yaitu mengelompokan menjadi customer repeat order  Nama Store Procedure : [usp_Process_Preparation_04] g. DSR_07 Berisi query untuk mengelompokan data multiple kontrak yang sebelumnya sudah dikumpulkan pada task sebelumnya, yaitu mengelompokan menjadi customer Additional order  Nama Store Procedure : [usp_Process_Preparation_05] 3. Sequence Container Pembuatan sequence container merupakan step optional, bada bagian ini khususnya untuk ETL daily sales report, hanya dituukan untuk merapikan dari setiap proses. Sequence Container sendiri digunakan pada saat ingin melakukan grouping pada beberapa proses, dengan urutan masing – masing pada setiap task.

Gambar 4.5 Sequence Container Process DSR


65

4. Analysis Services Process Task Dibuat untuk memproses cube, yang nantinya akan melakukan load data baru yang sudah diproses pada step ETL

Gambar 4.6 Analysis Service Process Task Daily Sales 4.1.8.2 Perancangan SQL Server Analysis Service (SSAS) OLAP, mungkin lebih banyak dikenal dengan nama tersebut yang mana merupakan report yang bersifat self service, dalam artian user report bebas untuk melihat report dari sudut pandang (Dimensi) mana saja sesuai kebutuhanm, berikut tahap- tahap dalam pembuatan SSAS atau OLAP 1. Data Source Sama hal nya dengan SSIS, koneksi menjadi hal yang penting, yang tidak lain tidak bukan untuk menentukan tempat kerja data yang akan kita proses nantinya.


66

Gambar 4.7 Data source Designer SSAS 2. Data Source View (DSV) Untuk mendesain apa dimensi dan table fakta apa saja yang nanti akan kita munculkan pada olap, perlu dibuatnya sebuah DSV yang nantinya akan menjadi view dari sebuah cube, dari fact table dan table dimensi yang direlasikan.

Gambar 4.8 DSV Daily Sales Dalam membangun sebuah DSV, terdapat dua cara untuk memunculkan sebuah tabel pada source yang sudah ditentukan, cara yang pertama ialah hanya memunculkan table yang sudah tersedia di source yang sudah ditunjuk dan untuk yang kedua ialah membuat sebuah tabel dari Query Name.


67

3. Cube Daily Sales Cube daily sales yang sebelumnya sudah dibuatkan DSV, berikut setelah dibuatkan menjadi cube.

Gambar 4.9 Cube Daily Sales

4. Dimensi Table yang tersimpan dalam staging database berisi data untuk mengelompokkan nilai yang akan diaggregasi, dan dimensi Merepresentasikan kategori dalam menganalisa data bisnis, misalnya nama cabang, Merek, Dealer, dll

Gambar 4.10 List Dimensi


68

1. Dimensi dim_branch_source_map

2. Dimensi Range DP

3. Dimensi Brand Item

4. Dimensi Dim_assetcondition

5. Proses Deploy SSAS Pada saat akan mendeploy pastikan dulu untuk mengisi konfigurasi deployment seperti pada gambar berikut

Gambar 4.11 Konfigurasi Deployment


69

6. Report SSAS Setelah dilakukan deployment dan proses cube, cube daily sales sudah dapat diakses oleh user dengan menggunakan fitur get external Data pada excel. Berikut beberapa report OLAP dari cube daily sales a. Sales by Asset Condition

Gambar 4.12 Report Sales by Asset Condition

b. Sales by Region

Gambar 4.13 Report Sales by Region


70

c. Sales Region by DP

Gambar 4.14 Report Sales Region by DP 4.2

Perancangan Business Intelligence

4.2.1

Perancangan SQL Server Reporting Services (SSRS) Seperti halnya pada SSAS dan SSIS, koneksi ke data source merupakan tahap awal membangun project, pada SSRS daily sales digunakan shared data source supaya hanya cukup satu kali proses membuat sebuah data source

Gambar 4.15 Connection properties SSRS


71

4.2.1.1. Dataset terdapat beberapa dataset dalam daily sales report, berikut untuk contoh dataset pada daily sales report

Gambar 4.16 Dataset properties Berikut untuk report - report SSRS daily sales beserta detail isi dataset beserta datasource yang digunakan 1. Report Approve by Brand Berisi informasi sales berdasarkan merek kendaraan yang terjual  Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue  Dataset : Dataset1  Tampilan Report

Gambar 4.17 Tampilan report Approve by Brand


72

2. Report Commence by Brand  Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue  Dataset : Dataset1  Tampilan Report

Gambar 4.18 Tampilan report Commence by Brand


73

3. Report Approve Commence by Branch  Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue  Dataset : Dataset1  Tampilan Report

Gambar 4.19 Tampilan report Approve Commence by Branch

4. Report Profile Customer Age by Brand  Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue  Dataset : Dataset1  Tampilan report

Gambar 4.20 Tampilan report profile customer age by brand


74

5. Report Repo by Branch  Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue  Dataset : Dataset1  Tampilan Report

Gambar 4.21 Tampilan report repo by branch

4.2.1.2. User interface sharepoint 1. Form Login Login ke sharepoint menggunakan windows authentication, secara teknis tidak diperlukan sebuah user khusus ataupun harus membuat user pada sharepoint, hanya mendaftarkan user windows.

Gambar 4.26 Form Login Pada form login yang muncul, user hanya perlu mengisi username dan password


75

2. Home Pada menu tersebut user hanya disediakan tampilan home pada umumnya hanya informasi tentang portal, dan ucapan selamat datang 3. Marketing Site pada saat user memilih menu marketing user akan disuguhkan pilihan beberapa library sesuai hak akses masing-masing

b

a Gambar 4.27 Marketing Site a. Menu marketing site b. Library menu 4. Marketing library site Report library berisi semua report, yang ditujukan untuk site-site tertentu, dalam hal ini untuk site marketing

b

Gambar 4.28 Report Library a

c

a. Menu marketing site b. Library menu c. List report


76

5. Report Pada saat user klik salah satu report, ambil contoh pada saat klik repot summary daily sales akan muncul tampilan serperti gambara dibawah

a

Gambar 4.29 blank Report a. Parameter Tempat untuk user mengisi parameter, khususnya dalam contoh report diatas parameter yang harus diisi ialah parameter tanggal b. Tombol apply Tombol untuk memunculkan report, apabila semua parameter telah terisi Setelah tombol apply diklik, berikut tampilan yang akan muncul

C

Gambar 4.30 Report c. Tombol action Pada tombol tersebut akan diberikan pilihan eksport ke beberapa format.


b

BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN BI

Recommend Documents