Kebutuhan Data Warehouse

 Kebutuhan Data Warehouse

Tugas Data warehouse

Nama : Rama Suherman

Npm : 19312152

Dosen pengampu : Setiawansyah, M.Kom.

Kebutuhan Data Warehouse terbagi menjadi 2 yaitu :

Kebutuhan Fungsional (Functional Requirement) adalah jenis kebutuhan yang berisi proses-proses apa saja yang nantinya dilakukan oleh sistem.

~ Operasional

~ Kinerja

~ Keamanan

~ Politik dan Budaya

Kebutuhan Non Fungsional (Non Functional Requirement) adalah tipe kebutuhan yang berisi properti perilaku yang dimiliki oleh sistem.

~ Kebutuhan Operasinal harus dijelaskan secara teknis bagaimana sistem baruakan beroperasi.

~ Kebutuhan Kinerja dijelaskan seberapa bagus kinerja perangkat lunak yang dikembangkan dalam mengolah data, menampilkan informasi yang menyeluruh.

~ Kebutuhan Keamanan berisi pernyataan tentang mekanisme pengamanan aplikasi, data, maupun transaksi yang akan diimplementasikan pada sistem.

~ Kebutuhan Politik dan Budaya isinya berhubungan dengan isu politik dan budaya.

Data Source - Mari Belajar

 Data Source

Tugas Data warehouse

Nama : Rama Suherman

Npm : 19312152

Dosen pengampu : Setiawansyah, M.Kom

Apa itu data source? yang dimaksud dengan data source adalah kata yang memiliki artinya, silahkan ke tabel. data source biasanya ada dalam kamus atau glossary berikut ini untuk penjelasan apa arti makna dan maksudnya.

Data Source adalah sumber utama dimana data berasal, dalam pemrograman komputer. Sumber data dapat database, dataset, spreadsheet atau bahkan keras-kode data. Ketika data ditampilkan dalam halaman web atau aplikasi desktop, dalam format kolom-baris atau format lain, data itu diambil dari sumber data dan disajikan dalam format didefinisikan dalam pemrograman.

Aplikasi komputer dapat memiliki beberapa sumber data yang didefinisikan, tergantung pada fungsinya. Aplikasi seperti Oracle, dan SAP database SalesForce.com penggunaan semua sebagai sumber data. Jenis umum dari database adalah database SQL, tetapi beberapa aplikasi dapat menggunakan jenis-jenis database, seperti Microsoft Access. Sementara kurang stabil, serangkaian spreadsheet dapat digunakan sebagai sumber data, tapi hal ini jarang terjadi karena kemungkinan spreadsheet menjadi rusak dengan meningkatnya ukuran mereka. Database sering bagian dari sistem backup data yang lebih besar dan bisa dipertahankan lebih efisien, sehingga membuat mereka lebih banyak pilihan populer

ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE

 ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE

Tugas Data warehouse

Nama : Rama Suherman

Npm : 19312152

Dosen pengampu : Setiawansyah, M.Kom.

PENGERTIAN ARSITEKTUR DATA

Arsitektur data warehouse adalah sekumpulan produk yang saling berintegrasi yang mampu untuk melakukan proses ekstraksi dan transformasi data operasional untuk dimasukkan ke dalam basisdata agar end-user dapat melakukan analisis dan mengambil laporan.Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu read- only database.Tujuannnya : Meningkatkan kualitas dan akurasi informasi bisnis dan mengirimkan informasi ke pemakai dalam bentuk yang dimengerti dan dapat diakses dengan mudah.

 Karakterisitik arsitektur data warehouse
Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan file.Data dari sistem asal diintegrasikan dan ditransformasi sebelum disimpan ke dalam Database Management System (DBMS) seperti Oracle, Ms. SQL Server, Sybase dan masih banyak yang lainnya.Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat dibaca yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan.Pemakai mengakses data warehouse melalui aplikasi front end tool.

KOMPONEN DALAM ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE

Menurut Connoly dan Begg (2010:1204), arsitektur data warehouse dapat dijelaskan pada gambar berikut ini :

Komponen-komponen yang terdapat di dalam arsitektur data warehouse yaitu :

• Operational Data
• Operational Data Store
• Load Manager
• Warehouse Manager
• Query Manager
• Detailed Data
• Lightly dan Hightly Summarized Data
• Archive dan Backup Data
• End-User Access Tools

 

Karakteristik Data Warehouse

Menurut Immon (2005:29), karakteristik data warehouse dibagi

Menjadi beberapa bagian, yaitu :

1. Subject Oriented

Data Warehose disusun berdasarkan subjek-subjek utama dalam perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa data warehouse digunakan untuk menganalisis dan mengambil keputusan terkait histori subjek-subjek utama tersebut, bukan digunakan untuk mendukung aplikasi operasional.

2.Intergrated

Data dalam data warehouse berasal dari berbagai sumber yang terpisah. Data yang dimasukkan ke dalam data warehouse akan diubah, disusun ulang, diurutkan, dan dirangkum. Hal ini dilakukan untuk menjaga konsistensi data dalam data warehouse sehingga tercipta suatu gambaran data yang terintegrasi dalam perusahaan.

3.Non Volatile

Data dalam data warehouse tidak di-update secara realtime tapi diperbaharui secara berkala dari data operasional dalam jumlah data yang besar. Karakteristik data warehouse berbeda dengan karakteristik operasional data yang dapat diubah. Data dalam data warehouse hanya dapat loading data (mengambil data) dan mengakses data.

4. Time Variant

Setiap satuan data dalam data warehouse bersifat akurat dalam interval waktu tertentu. Pada tiap record terdapat bentuk penanda waktu untuk menunjukkan kapan waktu suatu record akurat. Misalnya, dilakukan time stamping atau pemberian tanggal transaksi untuk tiap record.

 

Metodologi Perancangan Data warehouse

Menurut Kimball (2010 : p210) terdapat 9 metodologi perancangan Data warehouse, diantaranya :

1. Pemilihan Proses (Choosing the Process)

• Proses (function) mengacu pada perihal subjek dari data mart tertentu

2. Pemilihan Grain (Choosing the Grain)

• MemilihGrain berarti menentukan secara tepat apa yang diwakili pada tabel fakta

3. Identifikasi dan penyesuaian dimensi (Identifying and conforming the dimensions)

• Dimensi mengatur konteks dari pertanyaan seputar fakta dalam table fakta

4. Memilih fakta (Choosing the facts)

• Grain dari table fakta menentukan fakta mana dapat digunakan dalam datamart.

5. Penyimpanan perhitungan awal dalam table fakta (Storing pre-calculations in the fact table)

• Setiap fakta yang sudah dipilih harus diperiksa ulang untuk menentukan apakah ada kesempatan untuk perhitungan awal

6. Melengkapi table dimensi (Rounding out the dimension tables)

• Pada tahap ini, kita akan kembali ke dimensi table dan menambahkan penjelasan pada dimensi sebanyak mungkin Penjelasan harus dimengerti oleh para pengguna atau user

7. Pemilihan durasi basis data (Choosing the duration of the database)

• Durasi mengukur sejauh mana table fakta bisa melihat ke beberapa tahun kebelakang.

8. Melacak perubahan dimensi secara perlahan (Tracking slowly changing dimensions)

• Perubahan dimensi secara perlahan

9. Menentukan prioritas query dan mode query (Deciding the query priorities and the query modes).

Komponen dan Fitur Data Warehouse

Tugas Data warehouse

Nama : Rama Suherman

Npm : 19312152

Dosen pengampu : Setiawansyah, M.Kom.

Komponen dan Fitur Data Warehouse

Fitur Data Warehouse

diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Berorientasi pada Subjek

Data yang berorientasi pada subjek memiliki dimensi waktu yang saling terintegrasi. Dimana, nantinya dapat mendukung proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para manager pada tiap jenjangnya.

2. Data telah Terintegrasi

Dikarenakan gudang data merupakan kumpulan data dari berbagai sistem informasi yang ada, maka informasi yang diperoleh juga mampu untuk terintegrasi dengan baik. Sehingga, dapat membantu percepatan pengambilan keputusan secara efektif dan efisien.

3. Data Bersifat Tetap

Karakteristik yang ketiga yaitu, data yang dipakai bersifat tetap. Maksudnya disini adalah informasi yang digunakan tidak berganti dan tidak dapat diubah secara paksa. Dikarenakan, data tersebut pada umumnya berisi kumpulan informasi yang telah ada dan terdapat jangka waktu yang telah digunakan.

4. Dibuat dalam Rentang Waktu Tertentu

Sistem basis data (database) yang digunakan tentunya memiliki rentang waktu tertentu sesuai dengan kebutuhan anda. Dimana, hal tersebut akan berpengaruh pada pemakaian untuk setiap strategi bisnis yang anda jalankan. Sehingga, basis data yang terbentuk akan selalu diikuti dengan interval waktu penggunaannya.

Komponen Data Warehouse

Komponen apa saja yang tersedia dalam sebuah data warehouse? Berikut merupakan lima komponen utama penyusun database tersebut.

1. Gudang

Komponen yang pertama adalah gudang atau tempat penyimpanan dari data tersebut. Bentuknya pun bisa berbeda – beda disesuaikan dengan kebutuhan anda, diantaranya adalah meliputi data warehouse appliance, analytics, cloud – hosted, dan typical relational database.

2. Manajemen Gudang Data

Peran dari manajemen gudang data sangatlah kompleks, dimana harus ada pihak yang mampu untuk mengelola gudang data dengan baik. Hal yang harus diperhatikan dalam pengelolaan gudang data antara lain, dari segi keamanan, pembaharuan data, pemilihan prioritas tugas, serta mengelola backup dan recovery apabila terdapat suatu keadaan yang dianggap mendesak.

3. Metadata

Komponen yang ketiga adalah metadata, yaitu sebuah keterangan singkat dalam data tersebut. Fungsi dari metadata sendiri adalah memberikan konteks atau gambaran mengenai sebuah informasi agar tampak lebih jelas dan selaras.

4. Tools Akses

Terdapat beberapa tools yang dapat anda manfaatkan untuk mendukung strategi bisnis anda menggunakan data warehouse. Pertama, anda dapat menggunakan konsep data mining dan OLAP. 

5. Tools ETL

ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, and load, yang berarti sebuah proses pengambilan data yang nantinya dapat dimodifikasi formatnya. Dan pada akhirnya, deretan informasi tersebut akan dimasukkan ke dalam data warehouse. Tools tersebut nantinya akan mempengaruhi waktu, metode, dan tipe modifikasi dari data tersebut.