1. Rangkuman Datawarehouse :
1. Datawarehouse adalah tempat penyimpanan data,dimana sumber data utama akan
dibersihkan,ditransformasikan,lalu dikatalogkan,hingga bisa digunakan oleh manager
dan profesional lain.
2. Datawarehouse yang baik memiliki karakteristik sbb :
a) Berorientasi obyek = data dikelompokkan menjadi subjek yang berbeda-beda.
Contohnya : (pada perusahaan asuransi,system transaksionalnya terdapat data
untuk system asuransi kendaraan,asuransi jiwa,kesehatan,kecelakaan,dsbg).
b) Terintegrasi = data tersebut akan
dikonversi,diformat,diresequence,disummarize,sehingga menjadi data”image”
pada perusahaan tersebut. Contohnya : (disediakan sebuah tipe data yang sama
atau aturan yang sama,supaya semuanya ‘setara’ alias tidak ada yang berbeda dan
telah mengikuti aturan main).
c) Non volatil = ialah pola penambahan,dan pemanfaatan data pada dw. Contohnya :
(tidak melakukan perubahan data secara massal,melainkan hanya di refresh dari
system operasional secara regular. Menambah data baru tanpa melakukan
perubahan pada data yang sebelumnya).
d) Time variant = mengimplikasikan bahwa tiap unit data pada dw ialah akurat pada
rentang waktu tertentu. Contohnya : (berguna untuk melihat interval satuan waktu
yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data pada DW).
3. Granularity = menunjukkan tingkat kedalaman (detail) dari sebuah atau kumpulan
data.
4. Semakin rendah Granularity maka semakin besar volume data.
5. Semakin tinggi Granularity maka semakin kecil volume data.
6. Denormalisasi = proses yang menggabungkan beberapa tabel menjadi satu
tabel,sehingga aktifitas I/O dikurangi.
7. Ciri-Ciri Low Granularity =
a) Tinggi,sangat detail.
b) Tingkat filter relative lebih mudah.
c) Luas,multipurpose.
8. Ciri-Ciri High Granularity =
a) Kurang,siftanya summary.
b) Rumit,perlu di”filter”

2. c) Terspesialsasi,terfokus
9. Alasan perusahaan datawarehouse dalam perusahaannya karena =
a) Informasi yang dibutuhkan dapat hadir dalam bentuk laporan khusus,dan
forecasting(peramalan) berdasarkan trend.
b) Informasi yang dibutuhkan berupa informasi yang telah
tersumarisasi(summarized),dan terspesialisasi(specialized) hasil dari analisa data
operasional organisasi.
10. Tujuan dilakukan denormalisasi pada DW = untuk lebih mengoptimalkan untuk
proses baca(read),hal ini tidak menjadi masalah,sehingga redundansi pada struktur
data DW ialah hal yang wajar jika diperlukan.
11. Tujuan tidak dilakukan normalisasi pada DW == tujuan dilakukan denormalisasi
pada DW.
12. Yang dimaksud dengan fact dan dimension table =
a) Fact table = tabel yang berisikan nilai-nilai numeric. Nilai numeric ini bisa berupa
fakta dan FK. Nilai-nilai numeric ini biasa disebut dengan measure.
b) Dimension table = tabel yang berisi data grouping dari data pengukuran yang
dilakukan.