5. Data vs Information
Data terdiri dari fakta dan angka yang relatif
tidak mempunyai arti bagi pemakai
Informasi adalah data yang telah diolah
sehingga mempunyai arti yang lebih bagi
pemakai
5
7. Data is everywhere
yet ...
Saya tidak bisa menemukan data yang saya
cari
◦ data tersebar dimana-mana (lintas jaringan)
◦ menggunakan versi yang berbeda
Tidak bisa mendapatkan data yang
diperlukan
◦ perlu orang yang expert untuk mendapatkan data
tersebut
Data sudah ditemukan, tapi tidak mengerti
maksud data tersebut
◦ dokumentasi data yang kacau
Data sudah ditemukan, tapi saya tidak bisa
menggunakannya
◦ hasil data yang tidak terduga
◦ data perlu ditransformasi dari bentuk satu ke bentuk
7
8. What is a Data Warehouse?
basis data yang menyimpan data
sekarang dan data masa lalu yang
berasal dari berbagai sistem
operasional dan sumber yang lain
(sumber eksternal) yang menjadi
perhatian penting bagi manajemen
dalam organisasi dan ditujukan untuk
keperluan analisis dan pelaporan
manajemen dalam rangka
pengambilan keputusan
8
9. Why Data Warehousing?
9
Konsumen mana
yg memiliki
margin tinggi/rendah?
Konsumen mana
yg memiliki
margin tinggi/rendah?
Siapa saja konsumen saya
dan produk apa saja yang
mereka beli?
Siapa saja konsumen saya
dan produk apa saja yang
mereka beli?
Konsumen mana yang
senang mengikuti
berbagai kompetisi
perusahaan?
Konsumen mana yang
senang mengikuti
berbagai kompetisi
perusahaan?
Apa dampak/pengaruh
produk/layanan baru
terhadap penghasilan
perusahaan dan margin?
Apa dampak/pengaruh
produk/layanan baru
terhadap penghasilan
perusahaan dan margin?
Promosi produk apa
yang paling berpengaruh
terhadap penghasilan
perusahaan?
Promosi produk apa
yang paling berpengaruh
terhadap penghasilan
perusahaan?
Jalur distribusi apa
yang paling
efektif?
Jalur distribusi apa
yang paling
efektif?
10. It’s all related with “Decision
Support” Untuk mengatur dan mengontrol bisnis
Datanya bersifat historical (past-now)
Mengoptimalkan penyelidikan/analisa dari pada update
Digunakan oleh manager dan end-users untuk memahami bisnisnya
dan membuat keputusan/keputusan
On-Line Analytical Processing (OLAP) merupakan elemen dari
Decision Support System (DSS)
10
11. What are the users saying...
Data yang tersebar di
perusahaan harus diintegrasikan
Summary data memiliki nilai yang
nyata bagi perusahaan
Data histori memegang peranan
penting dalam memahami data
Memerlukan kemampuan What-If
11
12. Data Warehousing --
It is a process to
Teknik untuk mengumpulkan dan
memanage data dari berbagai sumber
dengan tujuan untuk menjawab
permasalahan bisnis. Shg perusahaan
mampu membuat keputusan yang
sebelumnya tidak mungkin dilakukan.
Database pengambilan keputusan ini
didapatkan dari database operasional
perusahaan dari berbagai lokasi yang
terpisah-pisah.
12
13. Traditional RDBMS used
for OLTP
Sistem database yang digunakan untuk OLTP
proses yang berhubungan dengan clerical data
detail, datanya up to date
read/update sedikit record
Pemisahan, recovery, dan integritas data
Disebut juga transaksi operasional
13
14. OLTP vs OLAPOLTP OLAP
users clerk, IT professional knowledge worker
function day to day operations decision support
DB design application-oriented (E-R
based)
subject-oriented (star,
snowflake)
data current, up-to-date
detailed, flat relational
isolated
historical,
summarized, multidimensional
integrated, consolidated
usage repetitive ad-hoc
access read/write
index/hash on prim. key
lots of scans/read mostly
unit of work short, simple transaction complex query
# records accessed tens millions
#users thousands hundreds
DB size 100MB-GB 100GB-TB
metric transaction throughput query throughput, response
14
OLTP: roda penggerak organisasi
OLAP: mengawasi gerak roda
15. 15
Increasing potential
to support
business decisions
End User
Business
Analyst
Data
Analyst
DBA
Making
Decisions
Data Presentation
Visualization Techniques
Data Mining
Information Discovery
Data Exploration
OLAP, MDA
Statistical Analysis, Querying and Reporting
Data Warehouses / Data Marts
Data Sources
Paper, Files, Information Providers, Database Systems, OLTP
16. Characteristics of Data
Warehouse
Data warehouse merupakan
kumpulan data yang subject-
oriented, integrated, time-variant, dan
nonvolatile yang menunjang
manajemen dalam proses
pengambilan keputusan.
16
17. Data Warehouse-Subject
Oriented Fokusnya pada subjek utama dalam proses bisnis perusahaan,
seperti customer, product, dan sales (penjualan).
Fokus pada memodelkan dan menganalisa data yang akan
digunakan oleh para pengambil keputusan, bukan pada operasi
harian atau proses transaksional (transaction processing)
Provide view yang simple dan ringkas atas persoalan dengan
subjek tertentu dengan membuang data yang tidak berguna untuk
proses pengambilan keputusan.
17
18. Data Warehouse-
Integrated
Didapatkan dengan mengintegrasikan multiple
data, dari sumber data yang berbeda-beda
(heterogeneous data source)
relational databases, flat files, on-line transaction records
Menggunakan teknik Data cleaning and data
integration
Memastikan konsistensi pada struktur encoding,
pengukuran atribut, dll diantara data source yang berbeda.
E.g., Hotel price: currency, tax, breakfast covered, etc.
Ketika data dipindah ke data warehouse, data sudah
berubah sesuai keinginan.
18
19. Data Warehouse-Time
Variant
Dari segi waktu, data warehouse memiliki waktu
yang lebih lama dari pada operational system
(transaksi operasional)
Operational database: current value data (sekarang)
Data warehouse data: historical data (5-10 tahun)
Tiap struktur di data warehouse :
Mengandung elemen waktu
Sedangkan data operasional bisa mengandung elemen
‘time’ atau tidak.
19
20. Data Warehouse-Non
Volatile
Sekali masuk kedalam data warehouse, data-data,
terutama data tipe transaksi, tidak akan pernah di
update atau dihapus (delete)
20
21. Tugas Individu 1
Cari, baca dan pahami materi terkait DW dan OLAP
Buat tulisan 1 halaman yg intinya menjawab
pertanyaan berikut:
◦ DW: apa, kenapa ada, buat siapa, digunakan untuk
apa, bagaimana bisa digunakan?
◦ DW: apa beda OLTP dan OLAP, jelaskan dengan
bahasa sendiri
Tugas diketik dalam word dan disimpan dengan
format: npm-kelas-tugas-individu-1.docx , kemudian
disubmit melalui DropBox Elearning – Data Warehouse
2013/2014… paling lambat Senin, 17/03/2014, sebelum
jam 09.30 (jam sistem e-learning).
Keterlambatan maksimum 24 jam dan mendapat
penalti 50 % dari nilai total
21
22. Tugas Baca pertemuan
berikutnya(2) – untuk diskusi
Cari, baca materi terkait dengan :
Arsitektur data warehouse
Sumber data dari data warehouse
Manajemen data warehouse
Aplikasi pengguna data warehouse
Pemodelan data multidimensi
22
