Achmad Yasid, S.Komhttp://achmadyasid.wordpress.com

aspireyazz@gmail.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

Oleh karena itu :

Butuh Komponen / building block

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.

SubjekAplikasi

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.

Information Delivery

Siapa yang membutuhkan data ? Novice User Casual User Business Analyst Power User

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

TIPE-TIPE METADATA OPERASI METADATA EKSTRAKSI DAN TRANSFORMASI

METADATA END – USER METADATA

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

END-USER METADATAAdalah Peta Navigasi pada data warehouse

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.

Sekian Terima Kasih

Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals. Paulraj PonniahCopyright © 2001 John Wiley & Sons, Inc.