kel2 data warehouse
DESCRIPTION
DataWarehouseTRANSCRIPT
DATA WAREHOUSING AND
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
Kelompok 2 :
R Dhiro NugrohoDiktyas Herly S PChresida Julitania
Novan Eko PAchmad Khalif Hakim
Erian Pramudiono Dandy Herlambang
Hurun Iin Paramita Dyah W Fanny Bintang S
Riza Alaudin Syah
Overview Data Warehouse dan OLAP merupakan elemen
penting yang mendukung decision support. Terutama bagi perusahaan – perusahaan besar dengan database yang kompleks.
Data Warehouse membantu para pekerja teknologi (manager,executive,analyst) untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan mudah.
DATA WAREHOUSE
Definisi Datawarehouse : Merupakan kumpulan data
dari berbagai resource, yang disimpan dalam suatu gudang data (repository )dalam kapasitas besar.
Data warehouse memungkinkan user untuk memeriksa history data dan melakukan analisis terhadap data sehingga dapat mengambil keputisan berdasarkan analisa yang dibuat.
Manfaat Data Warehouse Kemampuan mengakses data yang berskala perusahaan. Kemampuan memiliki data yang konsisten. Dapat melakukan analisis secara cepat. Dapat digunakan untuk mencari redundansi usaha di
perusahaan. Menemukan gap antara pengetahuan bisnis dengan
proses bisnis. Meminimalkan biaya administrasi. Meningkatkan kinerja pegawai perusahaan untuk dapat
melakukan tugasnya dengan lebih efektif.
Karakteristik Data Warehouse Subject Oriented : Data warehouse berfokus pada
entitas – entitas bisnis level tinggi. Integrated : Data disimpan dalam format yang
konsisten (dalam konvensi penamaan, constraint domain, atribut fisik dan pengukuran)
Time variant : Data diasosiasikan dengan suatu titik waktu.
Non-volatile : Data yang berasal dari banyak resource terbebut tidak dapat diubah karena bersifat read only.
Arsitektur Data Warehouse
Desain Data Warehouse (1)
Mendefinisikan arsitektur, perencanaan kapasitas, memilih server storage, server OLAP dan database, dan toolsnya.
Mengintegrasikan server, storage dan client tools. Mendesain skema warehouse dan views Menentukan pengaturan physical database, data
placement, pemartisian, metode pengaksesan
Desain Data Warehouse (2) Mengkoneksikan source menggunakan gateway, ODBC
driver, atau yg lainnya Mendesain dan mengimplementasikan script untuk
extraksi data, cleaning, transformasi, load dan refresh Menggabungkan repository dengan definisi skema dan
view, script dan metadata lainnya Mendisain dan mengimplementasikan aplikasi end user Membuat data warehouse dan aplikasinya
Transformasi Data Menjadi Informasi
Data warehouse
Business View
Business Information
Operational Data
Metadata Data
Transformation Tool
Business View
Business Information
Operational Data
Data warehouse
Metadata Data
Business View
Business Information
Operational Data
Transformation Tool
Data warehouse
Metadata Data
Business View
Business Information
Operational Data
Perbedaan Data Warehouse dan View Data warehouse merupakan penyimpanan yang stabil Data warehouse tidak selalu relational, tetapi bisa juga
multidimensional. Sedangkan view merupakan relational database Data warehouse dapat diindex untuk mengoptimalkan
performance, sedangkan view tidak dapat diindex secara independent
Karakteristik data warehouse mendukung spesifikasi dari funcionalitinya, sedangkan view tidak
Data warehouse menyediakan integrasi dan temporal data dalam jumlah yang besar umumya lebih dari satu database dimana view merupakan extraksi dari sebuah database
Pemodelan Data Skema tabel yang sering digunakan adalah
skema bintang (star schema), yang digunakan pada OLAP
Skema tabel ini membentuk struktur informasi multidimensi yang kompatibel dengan kebutuhan bisnis.
Star Schema
Karakteristik Star Schema Pusat skema bintang adalah fact table. Fact table berisi indikator – indikator kinerja
pokok. Tabel di sekeliling fact table adalah dimension
table Tiap dimension table di-relasikan fact table
berdasarkan primary key-nya Skema bintang diimplementasikan
menggunakan teknologi relational database.
OLAP
Definisi
OLAP : Sistem yang bertugas mengubah data yang disimpan dalam data warehouse dan mentransformasikan data menjadi struktur multidimensi (cube).
OLTP vs OLAPItem OLTP OLAP
User IT Professional Knowledge Worker
Fungsi Operasi harian Pengambilan keputusan
Perancangan Basis Data
Berorientasi aplikasi Berorientasi subjek
Data Up to date, rinci, relasional
Historis, multidimensi, terintegrasi
Akses Read/write Read only
Unit Kerja Transaksi jangka pendek Complex Query
Ukuran DB 100 MB-GB 100 GB-TB
OLAP Server
Relational OLAP : RDBMS perluasan yang melakukan pemetaan operasi data multidimensi menjadi operasi relasional standar.
Multidimensional OLAP : Server yang secara langsung mengimplementasikan data dan operasi multidimensi.
Hybrid OLAP : Memberi kebebasan pada user / administrator untuk memilih partisi yang berbeda.
Multidimensional Data Model (1) Terdiri atas sekumpulan dimensi (independent variable)
dan ukuran / nilai numerik (dependent variable) Untuk semua record pada tiap dimensi, mempunyai nilai
atribut yang sesuai dengan nilai cell pada dimensi tersebut.
Contoh : dimensi Product (pid), Location (locid), Time (timeid) nilai Sales
Multidimensional Data Model (2)
Multidimensional Data Model (3) Untuk setiap dimensi, penentuan nilai dilakukan berdasarkan konsep
hirarki.
PRODUCT TIMELOCATION
year
quarter countryCategory
week month state
Pname date city
Tipe Penelusuran Data (OLAP Query) Roll-up : Menampilkan data yang semakin meningkat ke level
agregasinya, misalnya untuk mengetahui total penjualan di tiap kota dapat melalui informasi total penjualan di tiap negara.
Drill-down : Menampilkan rincian – rincian melalui query. Kita melakukan drill-down terhadap hirarki suatu tabel dimensi atau lebih, misalnya melihat ringkasan bulanan, mingguan, dst.
Pivot : pembentukan cross tabulation Slice and dice : Persamaan dan
pembuatan range selection pada satuatau banyak dimensi.