Upload
ngodieu
View
213
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Achmad Yasid, S.Komhttp://achmadyasid.wordpress.com
1. Review Definisi Data warehouse2. Feature Data warehouse3. Data warehouse Vs Data Mart4. Komponen/Building Block Data
warehouse5. 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
S ebelum membahas building block lebih jauh kita review definisi Datawarehouse 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:SeparateAvailableIntegratedTime stampedSubject orientedNonvolatileAccessible
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.
Data perlu distandarkan :
S ales Inventori Transaks i Penjualan
Format KeyText
KeyInteger
KeyYes/No
Description Nama pelangganU.N.I.J .O.Y.O
Nama pelangganUNIJ OYO
Nama pelangganUniversitas Trunojoyo
Unit Tinggicentimeter
Tinggimeter
Tinggiinch
Encoding SexYes = Laki-lakiNo = Perempuan
SexL = laki-lakiP = Perempuan
Sex1 = Laki-laki0 = 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
DatawarehouseUpdate 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 persh.
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
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 data2. Transformasi data,3. Loading data (ETL)
Data Storage Component
Repository data warehouse terpisah dengan repositori sistem operasional
Sistem Operasionalmendukung “day-to-day operation” (OLTP)
Data warehousedata histori yang besar untuk kebutuhan analisa data.
KOMPONEN METADATAMetadata 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 KONTROLKomponen ini mengkoordinir servis dan aktivitas dalam data warehouse.Komponen ini berhubungan dengan komponen metadata untuk melakukan fungsi kontrolMetadata adalah sumber informasi bagi modul manajemen
OPERASI METADATATerdiri dari semua informasi tentang data sumberProses: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 METADATATerdiri dari data dari data extraksi data dari sistem sumber, yaitu: Extraction frequencies Extraction method Business rules untuk data extraction
FUNGSI METADATAMenggabungkan semua bagian pada
data warehouseMenyediakan informasi tentang isi dan
struktur pada pengembangMembuka pintu bagi end - user dan
membuat isi yang dapat dikenal oleh mereka.