Dokumen ini membahas desain data warehouse yang didasarkan pada model multidimensi dengan menggunakan tabel fakta dan tabel dimensi. Ada beberapa pendekatan dalam membuat data warehouse seperti star schema, snowflake schema, dan fact constellation. Star schema dijelaskan sebagai skema yang memiliki satu tabel fakta di tengah dan beberapa tabel dimensi yang berhubungan langsung dengannya seperti bentuk bintang.
Dokumen tersebut membahas tentang desain data warehouse yang didasarkan pada model multidimensional dengan menggunakan tabel fakta dan tabel dimensi. Ada beberapa pendekatan dalam membuat data warehouse yaitu star schema, snowflake schema, dan fact constellation. Snowflake schema merupakan perluasan dari star schema dimana tabel dimensi dapat dihubungkan ke tabel dimensi lain.
Last Special Programming Task on December PresentationDion Webiaswara
Dokumen ini membahas tentang penerapan data warehouse untuk mengolah volume data transaksi penjualan yang besar dari basis data operasional minimarket secara otomatis dan terdistribusi untuk keperluan pembuatan laporan.
Microsoft Excel adalah aplikasi untuk mengolah data dan melakukan perhitungan dasar hingga rumit, membuat tabel dan grafik, serta menggunakan fungsi-fungsi administrasi, matematika, dan statistika.
Data warehouse akan dibangun untuk toko buku universitas yang memiliki cabang di lima kampus untuk mendukung proses bisnis pengadaan dan penjualan buku pelajaran kepada mahasiswa berdasarkan jadwal mata kuliah yang diajarkan. Data dari berbagai sumber seperti departemen akademik dan penerbit akan digabungkan untuk memfasilitasi proses bisnis.
Dokumen ini membahas desain data warehouse yang didasarkan pada model multidimensi dengan menggunakan tabel fakta dan tabel dimensi. Ada beberapa pendekatan dalam membuat data warehouse seperti star schema, snowflake schema, dan fact constellation. Star schema dijelaskan sebagai skema yang memiliki satu tabel fakta di tengah dan beberapa tabel dimensi yang berhubungan langsung dengannya seperti bentuk bintang.
Dokumen tersebut membahas tentang desain data warehouse yang didasarkan pada model multidimensional dengan menggunakan tabel fakta dan tabel dimensi. Ada beberapa pendekatan dalam membuat data warehouse yaitu star schema, snowflake schema, dan fact constellation. Snowflake schema merupakan perluasan dari star schema dimana tabel dimensi dapat dihubungkan ke tabel dimensi lain.
Last Special Programming Task on December PresentationDion Webiaswara
Dokumen ini membahas tentang penerapan data warehouse untuk mengolah volume data transaksi penjualan yang besar dari basis data operasional minimarket secara otomatis dan terdistribusi untuk keperluan pembuatan laporan.
Microsoft Excel adalah aplikasi untuk mengolah data dan melakukan perhitungan dasar hingga rumit, membuat tabel dan grafik, serta menggunakan fungsi-fungsi administrasi, matematika, dan statistika.
Data warehouse akan dibangun untuk toko buku universitas yang memiliki cabang di lima kampus untuk mendukung proses bisnis pengadaan dan penjualan buku pelajaran kepada mahasiswa berdasarkan jadwal mata kuliah yang diajarkan. Data dari berbagai sumber seperti departemen akademik dan penerbit akan digabungkan untuk memfasilitasi proses bisnis.
Dokumen tersebut membahas tentang Data Warehouse dan OLAP sebagai elemen penting dalam mendukung pengambilan keputusan. Data Warehouse digunakan untuk menyimpan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber agar dapat dilakukan analisis cepat untuk pengambilan keputusan bisnis, sedangkan OLAP berfungsi untuk mengubah data menjadi struktur multidimensi yang memudahkan analisis.
Dokumen tersebut membahas tentang Data Warehouse dan OLAP yang merupakan elemen penting dalam mendukung pengambilan keputusan. Data Warehouse digunakan untuk menyimpan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber agar mudah diakses dan dianalisis guna pengambilan keputusan bisnis, sedangkan OLAP berfungsi untuk mengubah data menjadi struktur multidimensi yang memudahkan analisis.
Dokumen tersebut membahas tentang pemodelan data untuk data warehouse, dimulai dengan penjelasan skema bintang dan skema salju sebagai model tabel utama untuk data warehouse, diikuti contoh penerapannya untuk menjawab pertanyaan analisis multi-dimensi mengenai penjualan dan laba per bulan, produk, tipe pelanggan, dan lokasi. Selanjutnya dibahas proses ekstraksi, transformasi, dan muat data ke dalam tabel-tabel fakta dan dimensi data warehouse.
1) Artikel ini membahas perancangan struktur data warehouse untuk mendukung proses evaluasi dan perencanaan pemasaran produk dengan menggunakan skema bintang. 2) Data diperoleh dari basis data operasional perusahaan melalui proses ekstrak, transformasi, dan pengumpulan data. 3) Hasilnya berupa rancangan logika dan fisik data warehouse serta contoh presentasi informasi yang dapat mendukung proses bisnis perusahaan.
Modul 1 - Datawarehouse & Business Intelligence OverviewDEDE IRYAWAN
Modul ini membahas tentang datawarehouse dan business intelligence. Modul ini menjelaskan karakteristik datawarehouse seperti subject oriented, integrated, time variant, dan non-volatile. Modul ini juga menjelaskan arsitektur datawarehouse yang terdiri dari source data, data staging, dan datamart. Selain itu, modul ini menjelaskan langkah-langkah pembuatan datawarehouse dan penerapan business intelligence.
Dokumen tersebut membahas tentang Online Analytical Processing (OLAP) yang merupakan konsep data multidimensional untuk menganalisis data secara cepat dengan menggunakan struktur kubus. OLAP memungkinkan analisis data dari berbagai perspektif dan dimensi serta melakukan drill down dan roll up secara cepat.
Dokumen ini membahas perbandingan antara pendekatan Kimball dan pendekatan federated dalam merancang data warehouse. Pendekatan Kimball menganjurkan pendekatan bottom-up dimana data mart digabungkan menjadi data warehouse. Sedangkan pendekatan federated mengintegrasikan data dari berbagai sumber tanpa harus membangun ulang lingkungan support decision. Kedua pendekatan memiliki keunggulan dan kelemahan tertentu tergantung kondisi organisasi.
Sistem manajemen basis data mengorganisasikan data perusahaan dalam jumlah besar untuk mendukung transaksi sehari-hari. Data diorganisasikan ke dalam tabel yang saling berhubungan untuk mengurangi pengulangan data dan meningkatkan konsistensi. Personel kunci termasuk administrator basis data yang bertanggung jawab atas sumber daya basis data.
Sistem manajemen basis data mengorganisasikan data perusahaan dalam jumlah besar untuk mendukung transaksi sehari-hari. Data diorganisasikan ke dalam tabel yang saling berhubungan untuk mengurangi pengulangan data dan meningkatkan konsistensi. Sistem ini dikelola oleh administrator basis data dan mendukung pengambilan keputusan melalui laporan dan formulir.
Model data warehouse yang digunakan adalah skema bintang (star schema) dengan satu tabel fakta penjualan dan empat tabel dimensi untuk waktu, produk, pelanggan, dan lokasi. Tabel-tabel tersebut digunakan untuk menganalisis penjualan dan laba berdasarkan dimensi waktu, produk, tipe pelanggan, dan lokasi pengiriman."
Dokumen tersebut membahas konsep dasar sistem manajemen basis data, termasuk hierarki data, struktur basis data, teknik pemodelan data seperti diagram relasi entitas dan diagram kelas, serta peranan penting administrator basis data.
Jurnal data warehouse inisiatif di universitas sumatera utaraRatzman III
Teknologi data warehouse digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan di Universitas Sumatera Utara. Makalah ini mengajukan metodologi transformasi model Entity-Relationship menjadi model multidimensi untuk perancangan data warehouse konseptual. Prototipe alat berbasis pengetahuan bernama DWDesigner dikembangkan untuk menerapkan metodologi tersebut.
Dokumen tersebut membahas tentang Data Warehouse dan OLAP sebagai elemen penting dalam mendukung pengambilan keputusan. Data Warehouse digunakan untuk menyimpan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber agar dapat dilakukan analisis cepat untuk pengambilan keputusan bisnis, sedangkan OLAP berfungsi untuk mengubah data menjadi struktur multidimensi yang memudahkan analisis.
Dokumen tersebut membahas tentang Data Warehouse dan OLAP yang merupakan elemen penting dalam mendukung pengambilan keputusan. Data Warehouse digunakan untuk menyimpan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber agar mudah diakses dan dianalisis guna pengambilan keputusan bisnis, sedangkan OLAP berfungsi untuk mengubah data menjadi struktur multidimensi yang memudahkan analisis.
Dokumen tersebut membahas tentang pemodelan data untuk data warehouse, dimulai dengan penjelasan skema bintang dan skema salju sebagai model tabel utama untuk data warehouse, diikuti contoh penerapannya untuk menjawab pertanyaan analisis multi-dimensi mengenai penjualan dan laba per bulan, produk, tipe pelanggan, dan lokasi. Selanjutnya dibahas proses ekstraksi, transformasi, dan muat data ke dalam tabel-tabel fakta dan dimensi data warehouse.
1) Artikel ini membahas perancangan struktur data warehouse untuk mendukung proses evaluasi dan perencanaan pemasaran produk dengan menggunakan skema bintang. 2) Data diperoleh dari basis data operasional perusahaan melalui proses ekstrak, transformasi, dan pengumpulan data. 3) Hasilnya berupa rancangan logika dan fisik data warehouse serta contoh presentasi informasi yang dapat mendukung proses bisnis perusahaan.
Modul 1 - Datawarehouse & Business Intelligence OverviewDEDE IRYAWAN
Modul ini membahas tentang datawarehouse dan business intelligence. Modul ini menjelaskan karakteristik datawarehouse seperti subject oriented, integrated, time variant, dan non-volatile. Modul ini juga menjelaskan arsitektur datawarehouse yang terdiri dari source data, data staging, dan datamart. Selain itu, modul ini menjelaskan langkah-langkah pembuatan datawarehouse dan penerapan business intelligence.
Dokumen tersebut membahas tentang Online Analytical Processing (OLAP) yang merupakan konsep data multidimensional untuk menganalisis data secara cepat dengan menggunakan struktur kubus. OLAP memungkinkan analisis data dari berbagai perspektif dan dimensi serta melakukan drill down dan roll up secara cepat.
Dokumen ini membahas perbandingan antara pendekatan Kimball dan pendekatan federated dalam merancang data warehouse. Pendekatan Kimball menganjurkan pendekatan bottom-up dimana data mart digabungkan menjadi data warehouse. Sedangkan pendekatan federated mengintegrasikan data dari berbagai sumber tanpa harus membangun ulang lingkungan support decision. Kedua pendekatan memiliki keunggulan dan kelemahan tertentu tergantung kondisi organisasi.
Sistem manajemen basis data mengorganisasikan data perusahaan dalam jumlah besar untuk mendukung transaksi sehari-hari. Data diorganisasikan ke dalam tabel yang saling berhubungan untuk mengurangi pengulangan data dan meningkatkan konsistensi. Personel kunci termasuk administrator basis data yang bertanggung jawab atas sumber daya basis data.
Sistem manajemen basis data mengorganisasikan data perusahaan dalam jumlah besar untuk mendukung transaksi sehari-hari. Data diorganisasikan ke dalam tabel yang saling berhubungan untuk mengurangi pengulangan data dan meningkatkan konsistensi. Sistem ini dikelola oleh administrator basis data dan mendukung pengambilan keputusan melalui laporan dan formulir.
Model data warehouse yang digunakan adalah skema bintang (star schema) dengan satu tabel fakta penjualan dan empat tabel dimensi untuk waktu, produk, pelanggan, dan lokasi. Tabel-tabel tersebut digunakan untuk menganalisis penjualan dan laba berdasarkan dimensi waktu, produk, tipe pelanggan, dan lokasi pengiriman."
Dokumen tersebut membahas konsep dasar sistem manajemen basis data, termasuk hierarki data, struktur basis data, teknik pemodelan data seperti diagram relasi entitas dan diagram kelas, serta peranan penting administrator basis data.
Jurnal data warehouse inisiatif di universitas sumatera utaraRatzman III
Teknologi data warehouse digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan di Universitas Sumatera Utara. Makalah ini mengajukan metodologi transformasi model Entity-Relationship menjadi model multidimensi untuk perancangan data warehouse konseptual. Prototipe alat berbasis pengetahuan bernama DWDesigner dikembangkan untuk menerapkan metodologi tersebut.
Dokumen tersebut membahas tentang operasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) yang merupakan bagian penting dalam pengembangan website. Operasi CRUD digunakan untuk mengelola data pada website dengan menghubungkan bahasa pemrograman PHP ke database MySQL. Secara ringkas, Create digunakan untuk membuat data baru, Read untuk mengambil data, Update untuk mengubah data, dan Delete untuk menghapus data.
Dokumen tersebut menjelaskan operasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) yang penting dalam pengembangan website menggunakan PHP dan basis data MySQL. Operasi CRUD digunakan untuk mengelola data di website dengan membuat, membaca, mengubah, dan menghapus data di database.
Dokumen tersebut membahas tentang JavaScript sebagai bahasa pemrograman client side untuk membuat interaksi antara pengguna dan situs web menjadi lebih cepat tanpa harus menunggu pemrosesan di server web. JavaScript memungkinkan validasi form dilakukan di browser pengguna daripada di server web. Selain itu, JavaScript juga berguna untuk berbagai keperluan modern seperti animasi, chatting, efek, dan games di situs web.
AES adalah algoritma enkripsi standar yang menggunakan kunci 128, 192, atau 256 bit untuk mengenkripsi blok data 128 bit melalui serangkaian operasi seperti substitusi, pergeseran baris, campuran kolom, dan penambahan kunci. AES digunakan sebagai pengganti DES karena keamanannya yang lebih baik.
Dokumen tersebut memberikan instruksi tentang tugas UTS kriptografi yang meminta siswa untuk membuat contoh enkripsi sederhana menggunakan DES dengan plainteks 'TEKNOKRAT' dan key NPM siswa, serta mengirimkan hasilnya dalam format PDF ke email dosen paling lambat 15 Desember 2021.
Dokumen ini membahas tentang form kontak pada website. Form kontak memungkinkan pengunjung untuk berkomunikasi dengan pemilik situs melalui permintaan, saran, atau penawaran bisnis. Dokumen ini menjelaskan cara membuat tampilan form kontak menggunakan HTML dengan kolom untuk nama, email, subjek dan pesan. Kemudian menjelaskan penggunaan script PHP untuk menangani pengiriman data form kontak.
Dokumen tersebut membahas tentang penggunaan tag-tag tabel di HTML untuk menyusun tabel secara struktural dan benar. Juga membahas plugin DataTables untuk menampilkan data ke dalam tabel interaktif di website dengan fitur-fitur seperti pencarian, penomoran halaman, dan filtering data.
Dokumen tersebut membahas tentang operasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) yang merupakan bagian penting dalam pengembangan website untuk mengelola data di database. Operasi CRUD meliputi proses pembuatan, pembacaan, pengubahan dan penghapusan data di database.
Dokumen ini membahas kriptografi dengan menjelaskan tentang inputan yang memiliki keyword dan digit NPM terakhir yang kemudian akan dihash untuk mendapatkan kelompok Teknokrat atau Sang Juara.
Kriptografi membahas algoritma Veginere dan manfaatnya. Algoritma Veginere digunakan dalam kriptografi untuk mengenkripsi pesan dengan mengganti huruf dengan huruf lain berdasarkan kunci rahasia. Algoritma ini berguna untuk melindungi informasi rahasia.
ANALISIS PENGARUH INDUSTRI BATU BARA TERHADAP PENCEMARAN UDARA.pdfnarayafiryal8
Industri batu bara telah menjadi salah satu penyumbang utama pencemaran udara global. Proses ekstraksi batu bara, baik melalui penambangan terbuka maupun penambangan bawah tanah, menghasilkan debu dan gas beracun yang dilepaskan ke atmosfer. Gas-gas tersebut termasuk sulfur dioksida (SO2), nitrogen oksida (NOx), dan partikel-partikel halus (PM2.5) yang berbahaya bagi kesehatan manusia dan lingkungan. Selain itu, pembakaran batu bara di pembangkit listrik dan industri menyebabkan emisi karbon dioksida (CO2), yang merupakan penyebab utama perubahan iklim global dan pemanasan global.
Pencemaran udara yang disebabkan oleh industri batu bara juga memiliki dampak lokal yang signifikan. Di sekitar area penambangan, debu batu bara yang dihasilkan dapat mengganggu kesehatan masyarakat dan ekosistem lokal. Paparan terus-menerus terhadap debu batu bara dapat menyebabkan masalah pernapasan seperti asma dan bronkitis, serta berkontribusi pada penyakit paru-paru yang lebih serius. Selain itu, hujan asam yang disebabkan oleh emisi sulfur dioksida dapat merusak tanaman, air tanah, dan ekosistem sungai, mengancam keberlanjutan lingkungan di sekitar lokasi industri batu bara.
2. Desain Data Warehouse
Data warehouse dan OLAP dibangun berdasarkan pada
multidimensional data model. Model ini merepresentasikan data
dalam bentuk data cube, data dimodelkan dan ditampilkan sebagai
multiple dimension. Pada model ini diperlukan tabel fakta dan tabel
dimensi.
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
3. Desain Data Warehouse
Tabel fakta merepresentasikan proses bisnis, yaitu model proses
bisnis sebagai bentuk (artifact) pada data model. Mengandung
elemen pengukuran atau metrik atau fakta pada bisnis proses.
Sedangkan tabel dimensi merepresentasikan who, what, where,
when, and how of sebuah pengukuran/artifact. Merepresentasikan
entitas yang real, bukan proses bisnis. Dimensional model harus
sesuai dengan kebutuhan dari user.
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
4. Desain Data Warehouse
Model ini juga harus dirancang sedemikian rupa sehingga
mudahuntuk dipertahankan dan dapat beradaptasi dari segala
perubahan yang akan terjadi.
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
5. Desain Data Warehouse
Desain modelnya harus dihasilkan dalam bentuk database relasional
yang mendukung OLAP cubes untuk menyediakan secara cepat hasil
query untuk analis. Dalam dimensional modeling, terdapat beberapa
pendekatan untuk membuat data warehouse, yaitu :
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
8. Fact Constellation Schema
Jika dalam satu skema terdapat beberapa tabel fakta yang saling
berbagi tabel dimensi, ini mirip sekali dengan desain relational
database, namun tabel fakta hanya menyimpan data yang akan
diolah lebih lanjut di data mining atau OLAP.
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
12. Tugas
Jelaskan tentang fact constellation schema dalam data warehouse.
NB : dibuat dalam blog anda, dan link dipaste pada tugas pertemuan 17.
Batas Pengumpulan 24 Agustus 2021
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
