Data Warehouse dan Data Mart

MADE BAGUS WINANDA RADITYATAMA / 1304505116

JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI / FAKULTAS TEKNIK /

UNIVERSITAS UDAYANA

DATA WAREHOUSE

DOSEN : I PUTU AGUS EKA PRATAMA, S.T., M.T.

Data warehouse adalah gabungan dari data mart yang berada pada bagian perusahaan atau di bagian organisasi.

data mart adalah lapisan akses dari data warehouse lingkungan yang digunakan untuk mendapatkan data keluar bagi pengguna. Data mart juga menangani sebuah bisnis proses, seperti penjualan.

Data Warehouse vs Data Transaksi

Tabel di bawah menampilkan penggunaan OLAP dan OLTP yang dimana data warehouse terpisah dengan database.

Arsitektur Data Warehouse Multi-Tiered

Gambar diatas merupakan arsitektur data warehouse multi-tiered yang memiliki 4 bagian tahapan proses yaitu.

1. Data Source

    Yaitu proses pengumpulan data  seperti database, file, aplikasi dan dokumen dimana pada proses ini dilakukan integrasi data dari berbagai sumber data tersebut.

2. Data Storage

    Yaitu proses penyimpanan data ke dalam data warehouse yang melakukan proses ekstraksi data source dengan ETL atau ELT. Pada tahap data storage meliputi yaitu  :

a) Extraction, Transformation and Loading (ETL)

     ETL merupakan proses pengekstrakan data dari sumber data yang kemudian data ditransformasikan (data dipilah berdasarkan pengelompokan data), selanjutnya data diload atau dimasukkan ke dalam data warehouse. ETL dilakukan secara periodik untuk kebutuhan bisnis dengan analisa data yang akurat. Menggunakan Data Transformation Service (DTS) dari MS SQL Server

b)  Extraction, Loading and Transformation (ELT)

      ELT merupakan kebalikan dari ETL dimana dalam ELT dilakukan proses pengekstrakan data dari sumber data, setelah itu data diload atau dimasukkan ke dalam data warehouse,.kemudian data ditransformasikan (data dipilah berdasarkan pengelompokan data).

c) Data Warehouse

    data-data yang beorientasi subjek, terintegrasi, memiliki dimensi waktu, serta merupakan koleksi tetap (non-volatile), yang digunakan dalam mendukung proses pengambilan keputusan. Sedangkan data mining muncul setelah banyak dari pemilik data baik perorangan maupun organisasi mengalami penumpukan data yang telah terkumpul selama beberapa tahun, misalnya data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi, email dan sebagainya. Kemudian muncul pertanyaan dari pemilik data tersebut, apa yang harus dilakukan terhadap tumpukan data tersebut.

d) Metadata 

    informasi terstruktur yang mendeskripsikan, menjelaskan, menemukan, atau setidaknya membuat menjadikan suatu informasi mudah untuk ditemukan kembali, digunakan, atau dikelola. Metadata sering disebut sebagai data tentang data atau informasi tentang informasi. Metadata ini mengandung informasi mengenai isi dari suatu data yang dipakai untuk keperluan manajemen file/data itu nantinya dalam suatu basis data. 

3. OLAP Engine

    OLAP Engine adalah proses analisis data dimana data yang telah ada pada data warehouse diolah dalam OLAP server dan data tersebut juga dapat dianalisis pada aplikasi OLAP (Online Analytical Processing) untuk membantu dalam pengambilan keputusan, OLAP sebagai sebuah pendekatan untuk merespon dengan cepat permintaan analisis multi-dimensi dalam business intelligent seperti penjualan, pemasaran, penganggaran dan peramalan, pelaporan manajemen, manajemen proses bisnis, pelaporan keuangan dan lainnya. Output dari query OLAP ditampilkan sebagai sebuah matriks.

4. Output

    Tahap terahir dari arsitektur data warehouse multi-tiered dimana server OLAP akan menghasilkan data yang dapat digunakan sebagai informasi, reporting, query  dan data mining yang dapat digunakan oleh user misalnya data mining dapat digunakan baik secara individu maupun kelompok sebagai Decision Support System (DSS), business intelligent (BI) dan big data.

DAFTAR PUSTAKA
Agus Eka Pratama, S.T.,M.T, I Putu. 2014. Smart City Beserta Cloud Computing dan
Teknologi-Teknologi Pendukung Lainnya. Bandung: Informatika.
https://id.wikipedia.org/wiki/Metadata
https://rully6092.wordpress.com/data-mining-data-warehouse/

http://datawarehouse12.blogspot.co.id/2014/12/data-warehouse-oltp-dan-olap-fact-dan.html

http://uncualisenak.blogspot.co.id/2013/01/data-warehouse-data-mart-data-mining.html