Resume data warehouse Pertemuan 1 -

Oleh M. Septian Maulana - 09.41010.0170

OLTP (On-Line Transaction Processing System)

• Transaksi proses (kegiatan bisnis – penjualan, pemesanan, pembayaran dll).
• Umumnya digunakan di ‘bagian depan’ bisnis oleh orang yang berinteraksi langsung dengan para pelanggan, supplier, pegawai dll.
• Dikarakterisasikan dengan data entry, update dan deletion.
• Biasanya terfokus pada satu area bisnis (seperti POS – Point of Sales, inventory, purchasing, human-resources).

Mengapa kita membutuhkan Data Warehouse ?

Kasus 1
Sebuah toko swalayan merekam setiap penjualan barang dengan memakai alat POS (Point of Sales). Database data penjualan tersebut bisa mencapai beberapa GB setiap harinya untuk sebuah jaringan di toko swalayan berskala nasional.
Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data itu telah menciptakan kondisi yang sering disebut sebagai “rich of data but poor of information”. Tidak jarang kumpulan data itu dibiarkan begitu saja seakan akan “kuburan data” (data tombs).

Problem

• Kita punya banyak data!
• Kita mempunyai sedikit informasi!
• Kita tidak mempunyai pengetahuan!

History dibangunnya Data Warehouse

• Pada tahun 1990 bisnis semakin komplek, perusahaan tersebar secara global dan kompetisi yang berat.
• Usaha bisnis eksekutif menjadi tersebar dalam persaingan informasi.
• Sistem operasional menyediakan informasi untuk menjalankan operasi sehari-hari, tetapi eksekutif memerlukan berbagai macam jenis informasi yang dapat mendukung dalam pengambilan keputusan yang strategis.
• Sistem operasional sangat penting untuk perusahaan, namun tidak dapat menyediakan informasi yang strategis. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengarah kepada cara yang baru dalam memperoleh informasi yang strategis.

Pada tahun 1990 Organisasi mulai mendapatkan keuntungan kompetitif. Contoh area yang strategis dalam penggunaan Data Warehouse :

Retail

• Kesetiaan pelanggan.
• Perencanaan penjualan.

Pabrik

• Pengurangan harga.
• Manajemen Logistik.

Keuangan

• Manajemen Resiko.
• Pendeteksian Penipuan.

Perusahaan Penerbangan

• Mengarahkan Profitabilitas.
• Menghasilkan Manajemen.

Peralatan

• Asset Manajemen.
• Sumber Daya Manajemen.

Pemerintah

• Perencanaan tenaga kerja.
• Pengendalian Harga.

Informasi strategis digunakan untuk mencapai tujuan bisnis. Contoh – contoh tujuan bisnis :

1. Mempertahankan pelanggan saat ini.
2. Meningkatkan pelanggan sebesar 15% lebih dalam 5 tahun kedepan.
3. Penguasaan keuntungan pasar sebesar 10% dalam 3 tahun kedepan.
4. Meningkatkan mutu produk.
5. Meningkatkan layanan pelanggan dalam hal pengiriman.
6. Membawa 3 produk baru kepasar dalam 3 tahun.

Membedakan antara Sistem Operasional dan Sistem Informasi

• Sistem Operasional : adalah OLTP, adalah sistem yang digunakan untuk menjalankan inti bisnis sehari-hari dalam perusahaan. Mereka disebut bread-and butter sistem. Sistem operasional membuat bisnis berjalan dengan baik. Sistem secara khusus mendapatkan data dalam database, masing-masing informasi informasi proses transaksi tentang entity tunggal seperti pesanan tunggal, atau konsumen tunggal.
• Sistem Informasi : Strukturisasi informasi yang utuh dan terintegrasi dalam sebuah organisasi. Yang digunakan dalam pembuatan keputusan strategis.

Data Warehouse menjadi Solusi yang sehat.

• Database dirancang untuk tugas-tugas analitik.
• Data berasal dari beberapa aplikasi.
• Mudah digunakan oleh pengguna.
• Baca intensif data penggunaan langsung berinteraksi dengan sistem.
• Konten diperbarui secara berkala dan stabil.
• Konten untuk memasukkan data saat ini dan history.
• Kemampuan bagi pengguna untuk menjalankan query dan mendapatkan hasil yang online.
• Kemampuan pengguna untuk membuat laporan.

Manfaat Data Warehouse

1. Kemampuan mengakses data yang berskala perusahaan.
2. Kemampuan memiliki data yang konsisten.
3. Dapat melakukan analisis secara cepat.
4. Dapat digunakan untuk mencari redudansi usaha di perusahaan.
5. Menemukan gap antara pengetahuan bisnis dengan proses bisnis.
6. Meminimalkan biaya administrasi.
7. Meningkatkan kinerja pegawai perusahaan untuk dapat melakukan tugasnya dengan lebih efektif.

Kesimpulan

Data Warehouse adalah sebuah lingkungan informasi yang :

• Menyediakan pandangan terpadu dan total dari seluruh perusahaan-perusahaan.
• Membuat pengambilan keputusan menjadi mudah dan tanpa menghalangi sistem operasional transaksi.
• Organisasi informasi yang konsisten.
• Menyajikan fleksibel dan interaktif sumber informasi strategis.

OLAP (OnLine Analytical Processing)

Suatu jenis pemrosesan yang memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi). OLAP seringkali disebut analisis data multidimensi.

Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran.
Contoh atribut dimensi adalah nama barang dan warna barang, sedangkan contoh atribut ukuran adalah jumlah barang.

Software OLAP

• Express Server (Oracle).
• PowerPlay (Cognos Software).
• Metacube (Informix / Stanford Technology Group).
• HighGate Project (Sybase).

Perbedaan Data Warehouse dan OLTP

OLTP	Data Warehouse
Menangani data saat ini Data bisa saja disimpan pada beberapa platform Data diorganisasikan berdasarkan fungsi atau operasi seperti penjualan Pemrosesan bersifat berulang Melayani banyak pemakai operasional Berorientasi pada transaksi.	Lebih cenderung menangani data masa lalu Data disimpan dalam satu platform Data diorganisasikan menurut subyek seperti pelanggan atau produk Pemrosesan sewaktu waktu, tak terstruktur dan bersifat heuristik Untuk mendukung keputusan yang strategis Untuk mendukung pemakai menejerial yang berjumlah relatif sedikit Berorientasi pada analisis.

OLTP vs OLAP

• Database OLTP dirancang untuk kemudahan data entry dan bukan untuk keperluan report. Membuat report dari database OLTP dengan struktur yang kompleks akan sangat sulit. Selain itu proses pengambilan data pada saat report ditampilkan akan mempengaruhi performance database OLTP karena untuk analisis data yang diambil merupakan agregasi yang akan menghabiskan resource server.
• Dengan database OLAP, data yang disimpan sudah berupa hasil agregasi yang akan mempercepat waktu dan performance database. Selain itu struktur data pada database OLAP juga akan memudahkan proses pembuatan report dan analisa data.