Dokumen tersebut memberikan definisi dan karakteristik utama dari data warehouse. Data warehouse adalah koleksi data terintegrasi dan tidak berubah yang dioptimalkan untuk analisis bisnis. Data warehouse memiliki karakteristik seperti berorientasi subjek, terintegrasi, tidak berubah, dan variasi waktu. Dokumen tersebut juga menjelaskan komponen, arsitektur, dan model-model data warehouse seperti skema bintang dan skema salju.

2. DEFINISI
 Data warehouse adalah koleksi dari data yang subject-
oriented, terintegrasi, time-variant, dan nonvolatile,
dalam mendukung proses pembuatan keputusan
(Inmon, 2002:31).
 Data warehouse adalah spesialisasi basis data yang
dioptimasi untuk memenuhi permintaan manajemen,
data diekstrak dari sistem online transaction
processing (OLTP), kemudian dibersihkan dan
dioptimalisasi untuk pencarian dan analisis. (Post,
2002:548)

3. DEFINISI
 Kumpulan data yang telah diringkas dan terintegrasi
dari data operasional maupun data ekternal yang
berguna dalam pengambilan keputusan.
 Data warehousing: proses konstruksi dan penggunaan
data warehouse.

4. FUNGSI DATA WAREHOUSE
 Kegunaan data warehouse:
1. Pembuatan laporan
2. Online Analytical Processing (OLAP)
3. Data Mining
4. Proses informasi eksekutif

5. KARAKTERISTIK DW
1. Subject Oriented (berorientasi subyek)
2. Integrated (terintegrasi)
3. Non-Volatile (tidak berubah)
4. Time-Variant (variasi waktu)

6. Subject Oriented
 Artinya sebuah data warehouse dirancang dan
dibangun untuk memenuhi kebutuhan analisis data
berdasarkan subyek tertentu.
 Contoh: analisis tentang data penjualan dalam
organisasi bisnis.
 diorganisasikan di seputar subjek-subjek utama
seperti customer, produk, sales.
 Fokus pada pemodelan dan analisis data untuk
pembuatan keputusan, bukan pada operasi harian
atau pemrosesan transaksi.

7. Integrated
 Artinya data warehouse harus menyimpan data yang
berasal dari sumber-sumber yang terpisah ke dalam
suatu format yang konsisten dan saling berhubungan
satu dengan lainnya.
 Data tidak dapat dipecah-pecah karena merupakan
satu kesatuan.
 Contoh: Harga hotel = sewa kamar, sarapan, tips dll

8. Non-Volatile
 Artinya data yang sudah disimpan ke dalam sebuah
data warehouse, data tidak boleh diubah dan tidak
boleh ada perubahan.
 Data warehouse memungkinkan untuk menganalisa
data histori tentang apa yang tejadi.

9. Time-Variant
 Di dalam data warehouse tersimpan bermacam
transaksi yang bersejarah, seperti transaksi terjadi,
transaksi diubah dan pembatalan transaksi yang selalu
tersimpam dalam berbagai versi.
 Contoh: data warehouse menyimpan semua data
perusahaan setiap tahun sejak pertama perusahaan
tersebut berdiri.

10. SISTEM DATA WAREHOUSE
 Data warehouse Fungsional
 Data warehouse terpusat
 Data warehouse terdistribusi

11. Data warehouse Fungsional
 Data warehouse dibuat lebih dari satu dan
dikelompokkan berdasarkan fungsi-fungsi yang ada di
dalam perusahaan seperti fungsi keuangan,
marketing, personalia dll.
 Kelebihan: sistem mudah dibangun dengan biaya yang
murah
 Kekurangan: resiko kehilangan konsistensi data dan
terbatasnya kemampuan pengumpulan data bagi user

13. Data Warehouse Terpusat
 Suatu data warehouse yang mana semua data
perusahaan baik pusat, cabang, divisi disimpan dalam
satu tempat dan terintegrasi, kemudian data disebar k
dalam fungsinya masing-masing.
 Kelebihan: data benar-benar terintegrasi sehingga
memudahkan user dalam mengambil data.
 Kekurangan: membutuhkan biaya pemeliharaan yang
tinggi karena jumlah data yang besar.

15. Data Warehouse Terdistribusi
 Kumpulan data store yang dibangun secara terpisah
yang digabungkan secara fisik melalui jaringan.
 Menggunakan teknologi client-server untuk
mengumpulkan data dari berbagai sumber.
 Kelebihan: konsistensi tetap terjaga
 Kekurangan: Membutuhkan biaya yang besar dan
kompleks

17. STRUKTUR DW
 Physical data warehouse
tempat semua data untuk data warehouse disimpan
bersama meta data dan proses logika seperti penghapusan,
pengaturan dan pengumpuan proses detil data
 Logical data warehouse
berisi metadata termasuk enterprise rules dn proses logika,
tetapi tidak berisi data yang aktual.
 Data mart
bagian yang mendukung untuk pembuatan laporan dan
analisa data perusahaan.

18. ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE

19. KOMPONEN UTAMA DW
 Operational data
 Operational Data Store (ODS)
 Load Manager
 Warehouse Manager
 Query Manager
 Detailed data
 Lightly and Highly Summarized Data
 Archive/Backup data
 Metadata
 End-user Access Tools

21. MODEL DATA WAREHOUSE
 Skema Bintang
 Skema Snowflake
 Skema Galaksi

22. Skema Bintang (Star Schema)
 Sebuah tabel fakta di tengah-tengah dihubungkan
dengan sekumpulan tabel-tabel dimensi.

24. Snowflake Schema
 Perbaikan dari skema star dimana hirarki dimensional
dinormalisasi ke dalam sekumpulan tabel-tabel
dimensi yang lebih kecil.

26. Fact Constellations
 Beberapa tabel fakta dihubungkan ke tabel-tabel
dimensi yang sama, dipandang sebagai kumpulan dari
skema star, sehingga dinamakan skema galaksi atau
fact constellation.