Download - MENGENAL DATA WAREHOUSE - ilmuti.orgilmuti.org/wp-content/uploads/2017/05/Kusumawardani_Mengenal-Data... · Gudang data atau Data Warehouse adalah kumpulan data yang berorientasi

Lisensi Dokumen: Copyright © 2008-2017ilmuti.org

Seluruh dokumen di ilmuti.org dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial

(nonprofit), dengan syarat tidak menghapus atau merubah atribut penulis dan pernyataan copyright yang disertakan dalam setiap

dokumen. Tidak diperbolehkan melakukan penulisan ulang, kecuali mendapatkan ijin terlebih dahulu dari ilmuti.org

MENGENAL DATA WAREHOUSE

Kusumawardani

[email protected] :: http://ilmuti.org/author/kusumawardani/

Abstrak

Tentu setiap orang kenal dengan yang namanya data, karena segala aktifitas sudah pasti

merangkum data yang akan disimpan untuk dijadikan sebagai informasi. Saya akan

menjelaskan data yang digunakan sebagai gudangnya dari data yaitu data warehouse.

Pada perusahaan-perusahaan besar atau pun perusahaan kecil tidak luput dari data

warehouse, karena jika tidak ada data warehouse, maka tidak ada gudang data

organisasi disimpan secara elektronik, dirancang untuk memfasilitasi pelaporan dan

analisis data. Gudang data atau Data Warehouse adalah kumpulan data yang

berorientasi subjek, terpadu atau terintegrasi, time-variant atau rentang waktu dan non-

volatile untuk mendukung proses manajemen pengambilan keputusan. Data warehouse

berfokus pada penyimpanan data. Namun, cara untuk mengambil dan menganalisis data,

ekstrak, transformasi dan data beban, dan untuk mengelola data kamus juga dianggap

komponen penting dari sistem penyimpanan data. Banyak referensi ke data

pergudangan menggunakan konteks yang lebih luas. Jadi, definisi yang diperluas untuk

data pergudangan meliputi alat intelijen bisnis, alat untuk ekstrak, transform dan load

data ke dalam repositori, dan alat untuk mengelola dan mengambil data. Data

pergudangan muncul membutuhkan sebuah organisasi untuk dapat diandalkan, laporan

konsolidasi, unik dan terpadu dan analisis data tersebut, pada tingkat agregasi yang

berbeda.

Kata Kunci: Data, Data Warehouse, Gudang Data, Analisis Data, Data Pergudangan

https://holishasir72.wordpress.com/2013/05/30/penyebab-web-tidak-bisa-diakses/

mailto:[email protected]

http://ilmuti.org/author/kusumawardani/





Pendahuluan

Definisi Data adalah catatan atas kumpulan. Data merupakan bentuk jamak dari datum,

berasal dari bahasa Latin yang berarti "sesuatu yang diberikan". Dalam penggunaan

sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan

ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat

berupa angka, kata-kata, atau citra.

Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian diolah

sehingga dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang

lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri, hal ini dinamakan deskripsi. Pemilahan

banyak data sesuai dengan persamaan atau perbedaan yang dikandungnya dinamakan

klasifikasi.

Dalam pokok bahasan Manajemen Pengetahuan, data dicirikan sebagai sesuatu yang

bersifat mentah dan tidak memiliki konteks. Dia sekadar ada dan tidak memiliki

signifikansi makna di luar keberadaannya itu. Dia bisa muncul dalam berbagai bentuk,

terlepas dari apakah dia bisa dimanfaatkan atau tidak.

Menurut berbagai sumber lain, data dapat juga didefinisikan sebagai berikut:

• Menurut kamus bahasa inggris-indonesia, data berasal dari kata datum yang berarti

fakta

• Dari sudut pandang bisnis, data bisnis adalah deskripsi organisasi tentang sesuatu

(resources) dan kejadian (transactions)yang terjadi

• Pengertian yang lain menyebutkan bahwa data adalah deskripsi dari suatu kejadian

yang kita hadapi

Intinya data itu adalah suatu fakta-fakta tertentu sehingga menghasilkan suatu

kesimpulan dalam menarik suatu keputusan.

https://id.wikipedia.org/wiki/Bahasa_Latin

https://id.wikipedia.org/wiki/Variabel

https://id.wikipedia.org/wiki/Deskripsi

https://id.wikipedia.org/wiki/Klasifikasi

https://id.wikipedia.org/wiki/Manajemen_Pengetahuan





Pembahasan

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. Hal ini menjamin mekanisme akses “satu pintu bagi manajemen

untuk memperoleh informasi, dan menganalisisnya untuk pengambilan keputusan”.

Beberapa konsep dasar tentang data warehouse :

Data warehouse adalah data-data yang berorientasi subjek, terintegrasi, memiliki

dimensi waktu, serta merupakan koleksi tetap (non-volatile), yang digunakan

dalam mendukung proses pengambilan keputusan oleh para manajer di setiap

jenjang (namun terutama pada jenjang manajerial yang memiliki peringkat tinggi).

Data warehouse adalah suatu paradigma baru dilingkungan pengambilan keputusan

strategik. Data warehouse bukan suatu produk tetapi suatu lingkungan dimana user

dapat menemukan informasi strategik [Poniah, 2001, h.14]. Data warehouse adalah

kumpulan data-data logik yang terpisah dengan database operasional dan

merupakan suatu ringkasan.

Data warehouse adalah data yang diperoleh dari proses dimana organisasi

mengekstraksi makna dari aset infromasi yang mereka miliki. Data warehouse

adalah inovasi baru dalam hal teknologi informasi. Sejak dimulai sekitar 15 tahun

lalu, konsep data warehouse ini berkembang secara cepat sehingga saat ni konsep

data warehouse ini adalah konsep yang paling banyak dibicarakan oleh para ahli di

bidang tekhnologi informasi.

Data Warehouse adalah Pusat repositori informasi yang mampu memberikan

database berorientasi subyek untuk informasi yang bersifat historis yang





mendukung DSS (Decision Suport System) dan EIS (Executive Information

System).

Salinan dari transaksi data yang terstruktur secara spesifik pada query dan analisa.

Salinan dari transaksi data yang terstruktur spesifik untuk querydan laporan.

Karakteristik Data Warehouse

1. Berorientasi Subjek.

Data warehouse terorganisasi di seputar subjek kunci (atau entitas-entitas

peringkat tinggi) dalam perusahaan, Data warehouse adalah tempat penyimpanan

berdasakan subyek bukan berdasakan aplikasi. Subyek merupakan bagian dari

suatu perusahaan. Contoh subyek pada perusahaan manufaktur adalah penjualan,

konsumen, inventori, daln lain sebagainya.

Contoh lain misalnya di bank, aplikasi kredit mengotomasi fungsi-fungsi:

verifikasi lamaran dan credit checking, pemeriksaan kolateral, approval,

pendanaan, tagihan, dan seterusnya. Didalam data warehouse data-data yang

dihasilkan dari proses kredit ini, diatur kembali (dikelompokkan) dan

diintegrasikan (digabung) dengan data-data dari fungsi-fungsi lain, agar

berorientasi pada misalnya nasabah dan produk.

Gambar dibawah ini merupakan perbedaan mengenai data warehouse dan database

operasional.

https://opistation.wordpress.com/2013/10/15/karakteristik-data-warehouse/

https://opistation.files.wordpress.com/2013/10/data.png





2. Terintegrasi

Data yang tersimpan dalam data warehouse didefinisikan menggunakan konversi

penamaan yang konsisten, format-format, struktur terkodekan, serta karakteristik-

karakteristik yang berhubungan, Sumber data yang ada dalam data warehouse

tidak hanya berasal dari database operasional (internal source) tetapi juga berasal

dari data diluar sistem (external source). Data pada sumber berbeda dapat di-

encode dengan cara yang berbeda. Sebagai contoh, data jenis kelamin dapat di-

enkode sebagai 0 dan 1 di satu tempat dan ”m” dan ”f” di tempat lain.

Contoh lain misalnya : Data dari macam-macam aplikasi transaksi (untuk bank

misalnya: tabungan, kredit, rekening koran) semua mengandung data nasabah, ada

yang sama ada yang spesifik (yang sama misalnya: nama dan alamat, yang

spesifik misalnya: untuk kredit ada kolateral, untuk rekening koran ada overdraft)

didalam data warehouse data-data yang sama harus diintegrasikan disatu database,

termasuk misalnya diseragamkan formatnya (sederhana tetapi paling sering terjadi

– aplikasi-aplikasi sering dibeli vendor berbeda, dibuat dengan/dijalankan di

teknologi berbeda-beda)

3. Memiliki dimensi waktu (Time variant)

Data yang tersimpan dalam data warehouse mengandung dimensi waktu yang

mungkin digunakan sebagai rekaman bisnis untuk tiap waktu tertentu, Data

warehouse menyimpan sejarah (historical data). Bandingkan dengan kebutuhan

sistem operasional yang hampir semuanya adalah data mutakhir! Waktu

merupakan tipe atau bagian data yang sangat penting didalam data warehouse.

Didalam data warehouse sering disimpan macam-macam waktu, seperti waktu

suatu transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan, kapan efektifnya, kapan masuk ke

komputer, kapan masuk ke data warehouse; juga hampir selalu disimpan versinya,

misalnya terjadi perubahan definisi kode pos, maka yang lama dan yang





baru ada semua didalam data warehouse kita. Sekali lagi, data warehouse yang

bagus adalah yang menyimpan sejarah.

4. Non-volatile

Data yang tersimpan dalam data warehouse diambil dari system operasional yang

sedang berjalan, tetapi tidak dapat diperbaharui (di-update) oleh pengguna

(bersifat „hanya-baca), Sekali masuk kedalam data warehouse, data-data, terutama

data tipe transaksi, tidak akan pernah di update atau dihapus (delete) Terlihat,

bahwa keempat karakteristik ini saling terkait kesemuanya harus

diimplementasikan agar suatu data warehouse bisa efektif memiliki data untuk

mendukung pengambilan-keputusan. Dan, implementasi keempat karakteristik ini

membutuhkan struktur data dari data warehouse yang berbeda dengan database

sistem operasional.

Data dalam database operasional akan secara berkala atau periodik dipindahkan

kedalam data warehouse sesuai dengan jadwal yang sudah ditentukan. Misal

perhari, perminggu, perbulan, dan lain sebagainya. Sekali masuk ke dalam data

warehouse, data adalah read-only . Pada gambar 2 dibawah ini bisa dilihat bahwa

database OLTP bisa dibaca, diupdate, dan dihapus. Tetapi pada database data

warehouse hanya bisa dibaca.

5. Ringkas

Jika diperlukan, data operasional dikumpulkan ke dalam ringkasan-ringkasan

https://opistation.files.wordpress.com/2013/10/data2.png





6. Granularity

Pada sistem operasional data dibuat secara real-time sehingga untuk mendapatkan

informasi langsung dilakukan proses query. Pada data warehouse pada

menganalisis harus memperhatikan level-of-detail misalkan perhari, ringkasan

perbulan, ringkasan per-tiga-bulan.

7. Tidak ternormalisasi

Data di dalam sebuah data warehouse biasanya tidak ternormalisasi dan sangat

redundan. Dasar dari suatu data warehouse adalah suatu data yang besar yang

mengandung informasi bisnis. Data-data yang ada di dalam data warehouse bisa

berasal dari banyak sumber, misalkan dari database operasional atau transaksional

dan sumber dari luar misalkan dari web, penyedia jasa informasi, dari perusahaan

lain, dan lain sebagainya.

Beberapa manfaat yang menyediakan data warehouse adalah sebagai berikut:

Gudang data menyediakan model data yang umum untuk semua data tanpa bunga

sumber data itu. Hal ini membuat lebih mudah untuk melaporkan dan menganalisa

informasi daripada kalau beberapa model data yang digunakan untuk mengambil

informasi seperti faktur penjualan, penerimaan pesanan, biaya buku besar, dll.

Sebelum memasukkan data ke dalam data warehouse, ketidakkonsistenan

diidentifikasi dan diselesaikan. Hal ini sangat menyederhanakan pelaporan dan

analisa.

Informasi dalam data warehouse adalah di bawah kontrol pengguna gudang data

sehingga, bahkan jika sumber data sistem ini dihapus dari waktu ke waktu,

informasi di gudang dapat disimpan dengan aman untuk waktu yang lama.

Karena mereka terpisah dari sistem operasional, data warehouse menyediakan

pengambilan data tanpa memperlambat sistem operasional.





Data gudang dapat bekerja dalam kaitannya dengan dan, karenanya, meningkatkan

nilai aplikasi bisnis operasional, terutama customer relationship management

(CRM) sistem.

Data gudang memfasilitasi aplikasi sistem pendukung keputusan seperti laporan

tren (misalnya, barang-barang dengan penjualan paling di daerah tertentu dalam

dua tahun terakhir), laporan pengecualian, dan laporan yang menunjukkan kinerja

aktual versus tujuan.

Kekurangan Data Warehouse

Ada juga kerugian untuk menggunakan data warehouse. Beberapa di antaranya adalah:

• Data gudang tidak lingkungan optimal untuk data tidak terstruktur.

• Karena data harus diekstrak, diubah dan dimasukkan ke dalam gudang, ada unsur

latency dalam data data warehouse.

• Selama hidup mereka, gudang data dapat memiliki biaya tinggi.

• Data gudang bisa mendapatkan usang relatif cepat. Ada biaya penyampaian

informasi suboptimal bagi organisasi.

• Ada sering garis tipis antara gudang data dan sistem operasional. Gandakan,

fungsionalitas mahal dapat dikembangkan. Atau, fungsi dapat dikembangkan di

gudang data yang, dalam retrospeksi, seharusnya dikembangkan dalam sistem

operasional.

Contoh Aplikasi

Beberapa aplikasi pergudangan data dapat digunakan untuk sebagai berikut:

o Kartu kredit churn analisis

o Asuransi analisis penipuan

o Call catatan analisis

o Logistik manajemen.





Penutup

Banyak definisi tentang data warehouse, namun definisi yang paling populer berasal

dari Bill Inmon. Menurutnya, "Gudang data adalah kumpulan data yang berorientasi

subjek, terpadu atau terintegrasi, time-variant atau rentang waktu dan non-volatile untuk

mendukung proses manajemen pengambilan keputusan."

Berorientasi Subjek: Sebuah gudang data dapat digunakan untuk menganalisa

suatu subyek tertentu. Misalnya, "penjualan" bisa menjadi topik atau subyek yang

dianalisis.

Terintegrasi: Sebuah data warehouse mengintegrasikan data dari berbagai sumber

data. Misalnya, sumber A dan sumber B mungkin memiliki cara yang berbeda untuk

mengidentifikasi produk, tetapi dalam data warehouse, hanya akan ada satu cara

untuk mengidentifikasi produk, sehingga keduanya akan mempunyai cara yang

sama dalam mengidentifikasi produk.

Rentang Waktu: Seluruh data historis disimpan di gudang data. Sebagai contoh,

seseorang dapat mengambil data per 3 bulan, 6 bulan, 12 bulan, atau bahkan lebih

lama. Ini berbeda dengan sistem transaksi, yang hanya menyimpan data terbaru.

Sebagai contoh, sistem transaksi dapat menyimpan alamat terbaru dari pelanggan,

data warehouse dapat menampung semua alamat yang terkait dengan pelanggan.

Non-volatile: Setelah data berada di dalam data warehouse, data tidak akan

berubah. Jadi, data historis yang telah berada di dalam gudang data tidak akan

berubah.

Ralph Kimball memberikan definisi yang lebih singkat tentang data warehouse:

"Gudang data adalah salinan data transaksi khusus terstruktur untuk query dan analisis."

Ini adalah pandangan fungsional dari data warehouse. Kimball tidak membahas

bagaimana data warehouse dibangun seperti yang dilakukan Inmon, karena dia lebih

fokus pada fungsi data warehouse.





Referensi

www.1keydata.com/datawarehousing/data-warehouse-definition.html

http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

http://artikel50.blogspot.co.id/2010/06/data-warehouse-sebuah-gudang-data.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Data

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

Biografi

Nama saya Kusumawardani, wanita yang berusia 19 tahun, lahir pada tahun 1997.Hobi

saya adalah bermain musik, belajar atau membaca yang berhubungan dengan komputer,

suka membuat eksperimen, berolahraga, travelling. Aktivitas saya adalah bekerja sebagai

operator pada salah satu warnet di Kota Tangerang dan melanjutkan studi saya ke jenjang

diploma 3 pada salah satu perguruan tinggi di Kota Tangerang. Dibawah ini saya

mencantumkan beberapa kontak yang bias dihubungi jika anda mengalami kendala dalam membaca

artikel saya, terima kasih.

Whatsapp : 081298545630

Email : [email protected]

[email protected]

http://www.1keydata.com/datawarehousing/data-warehouse-definition.html

http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

http://artikel50.blogspot.co.id/2010/06/data-warehouse-sebuah-gudang-data.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Data

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



Download - MENGENAL DATA WAREHOUSE - ilmuti.orgilmuti.org/wp-content/uploads/2017/05/Kusumawardani_Mengenal-Data... · Gudang data atau Data Warehouse adalah kumpulan data yang berorientasi

Top Related