Data Warehouse bicara mengenai bagaimana data-data yang besar dan beragam disimpan dalam satu repository (gudang data) dan disusun sedemikian sehingga memudahkan pencarian. Data dalam data warehouse diorganisir untuk mendukung analisa.
Karakteristik data warehouse
1. Berorientasi Subjek
Data warehouse terorganisasi di seputar subjek kunci atau entitas-entitas peringkat tinggi dalam perusahaan. Contoh: di bank aplikasi kredit mengotomasi fungsi verifikasi lamaran dan pengecekan kredit, approval, pendanaan, tagihan, dll.
2. Terintegrasi
Data yang tersimpan dalam data warehouse didefinisikan menggunakan konversi penamaan yang konsisten, format-format, struktur terkode, serta karakteristik-karateristik yang berhubungan. Contoh: data dari macam-macam aplikasi transaksi bank, mengandung data nasabah, ada yang sama(nama dan alamat) ada yang spesifik (kredit ada kolateral, rekening koran ada overdraft). Data-data yang sama harus diintegrasikan disatu database
3. Memiliki Dimensi Waktu (Time Variant)
Data yang tersimpan dalam data warehouse mengandung dimensi waktu yang mungkin digunakan sebagai rekaman bisnis untuk tiap waktu tertentu. Contoh : menyimpan waktu suatu transaksi terjadi atau diubah atau dibatalkan, kapan masuk komputer kapan masuk data warehouse
4. Non-Volatile
Data yang tersimpan dalam data warehouse diambil dari system operasional yang sedang berjalan, tetapi tidak dapat diperbarui (di-update) oleh pengguna. Data dalam database operasional akan secara berkala atau periodeik dipindahkan kedalam data warehouse sesuai dengan jadwal yang sudah ditentukan. Contoh : perhari, perminggu, perbulan, dsb.
5. Ringkas
Data operasional dikumpulkan ke dalam ringkasan-ringkasan (jika diperlukan)
6. Granularity
Pada sistem operasional dataa dibuat secara real-time sehingga untuk mendapatkan informasi langsung dilakukan proses query.
7. Tidak Ternormalisasi
Data di dalam seuah data warehouse biasanya tidak ternormalisasi dan sangat redundan. Contoh: dari database operasional atau transaksional dan sumber dari luar misalkan dari
web, penyedia jasa informasi, dari perusahaan laun, dll.
Online analytical processing (OLAP)
Online analytical processing (OLAP) adalah metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, yaitu desain dari aplikasi dan teknolohi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensi untuk tujuan analis. OLAP adalah bagian dari kategori yaang lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga merangkum hubungan antara pelapor dan penggalian data.
Database yang dikonfigurasi untuk pelayanan OLAP model data multidimensi, bisa digunakan untuk analisis komplek dan query khusus (AD HOC) dengan suatu laju waktu eksekusi.
Karakeristik OLAP, yaitu:
1. Mengijinkan user melihat data dari sudut pandang logical dan multidimensional pada data warehouse
2. Memfasilitasi query yang komplek dan analisa bagi user
3. Mengijinkan user melakukan drill down untuk menampilkan data pada level yang lebih detail atau roll up untuk agregasi dari satu dimensi atau beberapa dimensi
4. Menyediakan proses kalkulasi dan perbandingan data
5. Menampilkan hasil dalam bentuk angka termasuk dalam table dan grafik
OLAP menawarkana metode analisi data secara komplek dan terkustomisasi yang sesai dengan kebutuhan akan informasi oleh pada analisi maupun eksekutif. Penggunaan OLAP pada umumnya digunakan sebagai berikut:
1. Meringkas dan mengumpulkan sejumlah besar data
2. Melakukan filtering, pengurutan, dan memberikan peringkat
3. Membandingkan beberapa set dari data
4. Membuat sketsa atau bagan atau diagram
5. Menganalisis dan menemukan pola dari data
6. Menganalis kecenderungan data
Aplikasi khusus dari OLAP adalah pelaporan bisnis (MPB), penganggaran dan peramalan, laporan keuangan dan bidang-bidang yang serupa.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar