Tugas dari pertemuan 3 Datawarehouse

Ini link Papernya Klik Disini

Untuk membuat datawarehouse kita memerlukan beberapa analisis:
- Studi  literatur  tentang  Data  Akademik   yang  ada  pada  di Perpustakaan STMIK AMIKOM Yogya
- Survey dan analisis kebutuhan STMIK AMIKOM Yogya terhadap pengelolaan data terintegrasi
- Perancangan dan pembuatan data warehouse (star schema) :

1.Merancang Entity Relationship Diagram (ERD).
2.Menetapkan tabel-tabel yang digunakan sistem.
3.Membuat star schema

Kebutuhan Informasi 
Berdasarkan hasil pengamatan dan wawancara langsung kepada petugas atau manajemen
perpustakaan didapat kebutuhan informasi sebagai berikut:
1.  Tren terhadap buku-buku yang dipinjam oleh dosen dan mahasiswa.
2.  Informasi mengenai jenis buku yang sering dipinjam.
3. Tren proses sirkulasi.
4.  Informasi pengenai nama pengarang yang bukunya sering dipinjam.
5.  Informasi mengenai nama penerbit yang bukunya sering dipinjam.

Berikut adalah perancangan Skema untuk pembuatan Datawarehouse di STMIK AMIKOM Yogya

Analisis pada data warehouse
Analisis pada data warehousepada penelitian ini dilakukan dengan cara membuat suatu
reporting sesuai dengan kebutuhan bisnis. Adapun beberapa report yang telah dibuat adalah
sebagai berikut:
1. Laporan jumlah peminjaman pertahun.
2. Laporan buku terlaris.
3. Laporan hari teramai.
4. Laporan pengarang terlaris.
5. Laporan penerbit terlaris.

Dari paper yang saya baca, kebutuhan non fungsionalnya sebagai berikut:
- Data warehouse hanya bisa di akses oleh admin perpustakaan(penanggung jawab perpustakaan)
- Dibutuhkan datamart untuk mengelola datawarehouse sebesar perpustakaan
- Data warehouseyang dibangun sudah dilengkapi dengan proses loadingberkala dalam bentuk
  otomatisasi sehingga memudahkan pihak administrator data warehouse
- Diperlukan pengembangan bahwa data warehouseperpustakaan sebagai data mart

Resume datawarehouse pertemuan 2

Data warehouse
Data warehouse adalah suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara data historis yang diperoleh dari sistem atau aplikasi operasional [Ferdiana, 2008].  Pemakaian teknologi data warehouse hampir dibutuhkan oleh semua organisasi, tidak terkecuali Perpustakaan. Data warehouse memungkinkan integrasi berbagai macam jenis data dari berbagai macam aplikasi atau sistem.


Karakteristik datawarehouse
1.    Subject oriented
sebuah data warehouse disusun dalam subjek utama, seperti pelanggan, suplier, produk, dan sales. Meskipun data warehouse terkonsentrasi pada operasi harian dan proses transaksi dalam perusahaan,  data warehouse fokus pada pemodelan dan analisis data untuk pembuat keputusan. Oleh karena itu  data warehouse  mempunyai karakter menyediakan secara singkat dan sederhana gambaran seputar subjek lebih detail yang dibuat dari data luar yang tidak berguna dalam proses pendukung keputusan.

2.    Integrated
Data warehouse biasanya dibangun dari bermacam-macam sumbe yang berbeda, seperti  database  relasional,  flat files, dan  on-line transaction records. Pembersihan dan penyatuan data diterapkan untuk menjamin konsistensi dalam penamaan, struktur kode, ukuran atribut, dan yang lainnya.

3.    Time Variant
data disimpan untuk menyajikan informasi dari sudut pandang masa lampau (misal 5 – 10 tahun yang lalu). Setiap struktur kunci dalam data warehouse mempunyai elemen waktu baik secara implisit maupun eksplisit.

4.    Nonvolatile
sebuah data warehouse secara fisik selalu disimpan terpisah dari data aplikasi operasional.  Penyimpanan yang terpisah ini, data warehouse tidak memerlukan proses transaksi,  recovery  dan mekanisme pengendalian konkurensi. Biasanya hanya membutuhkan dua operasi dalam akses data yaitu initial load of data dan access of data.


Data Mart
Bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan

Perbedaan datawarehouse dan datamart:

Datawarehouse
• Lebih cenderung menangani data masa lalu
• Data disimpan dalam satu platform
• Data diorganisasikan menuRut subjek seperti pelanggan atau produk
• Pemrosesan sewaktu-waktu, tak terstruktur, dan bersifat heuristik
• Untuk mendukung keputusan yang strategis
• Untuk mendukung pemakai manajerial yang berjumlah relatif sedikit
• Berorientasi pada analisis

Sedangkan Datamart
• Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.
• Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.
• Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi.


Referensi:
http://a99s.blogspot.com/2012/03/empat-karakteristik-dari-data-warehouse.html?m=1

http://opistation.wordpress.com/2013/10/15/pengertian-data-warehouse/

http://aullyaarvianto.wordpress.com/2014/01/18/perbedaan-data-warehouse-dan-data-mart/

Resume Datawarehouse pertemuan 1

Data Warehouse adalah relasional database dengan desain tertentu yang memudahkan Query dan Analisis.

Pada umumnya Data Warehouse berisi data sejarah yang diturunkan dari data transaksi dan beberapa data dari sumber data yang lain.

Dengan Data Warehouse maka Organisasi bisa mendapatkan data yang sudah terkonsolidasi dari berbagai sumber data.

Sedangkan Karakteristik data warehouse menurut Inmon, yaitu :

a.       Subject Oriented (Berorientasi subject)

Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa data berdasarkan subject-subject tertentu dalam organisasi,bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu

b.      Integrated (Terintegrasi)

Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya.

c.       Time-variant (Rentang Waktu)

Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu

d.      Non-Volatile

Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile,maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler

Pengertian OLAP (Online Analitycal Processing)

OLAP (Online Analitycal Processing) adalah teknologi yang memproses data di dalam database dalam struktur multidimensi, menyediakan jawaban yang cepat untuk query dan analisis yang kompleks

Karakteristik OLAP

Adapun karakteristik dari OLAP , yaitu :

•Mengijinkan user melihat data dari sudut pandang logical dan multidimensional pada datawarehouse.

•Memfasilitasi query yang komplek dan analisa bagi user

•Mengijinkan user melakukan Drill down untuk menampilkan data pada level yang lebih detil atau roll up untuk agregasi dari satu dimensi atau beberapa dimensi

•Menyediakan proses kalkulasi dan perbandingan data

•Menampilkan hasil dalam bentuk number termasuk dalam tabel dan garfik

Pengertian OLTP(Online Transaction Processing)

Online Transaction Processing atau yang sering disebut dengan OLTP adalah system yang berorientasi proses yang memproses suatu transaksi secara langsung melalui komputer yang terhubung dalam jaringan

Perbedaan OLAP dan OLTP

Kalo OLTP lebih ke transaksinya, kalo OLAP lebih ke analisisnya(meningkatkan kinerja perusahaan). Menurut pendapat saya.  

Referensi: 

http://duniawebhouse.blogspot.com/2013/01/definisi-dan-karakteristik-olap.html

http://zero-fisip.web.unair.ac.id/artikel_detail-69818-Sistem%20Data%20(Database)-Pengertian%20Data%20Warehouse.html

http://adiwira058.wordpress.com/2008/12/09/perbedaan-oltp-dengan-olap/

http://yoyonb.wordpress.com/2009/11/20/apakah-data-warehouse-itu/

http://padamasa.wordpress.com/2013/09/12/konsep-dasar-data-warehouse/