Review
Penggunaan data operasional sebagai sumber informasi sangat diperlukan oleh suatu organisasi atau perusahaan. Data tersebut dapat diolah menjadi sebuah informasi untuk menentukan apa yang akan terjadi di masa mendatang, contoh sebuah perusahaan bisnis membutuhkan data tersebut untuk memprediksi bagaimana perkembangan bisnis di masa mendatang. Oleh karena itu diperlukan teknik pengolahan data untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan, seperti Data Warehouse dan Online Analitycal Processing (OLAP) dalam jurnal ini akan dijelaskan perbandingan antara penggunaan Data Warehouse dengan OLAP.
Data Warehouse
Data warehouse adalah suatu database yang memiliki struktur khusus untuk pembuatan query dan analisis. Data Warehouse berisi kumpulan database yang dapat diambil sesuai kebutuhan. Data warehouse memungkinkan penggunaan untuk memeriksa dan menganalisis data-data historis dalam beberapa bentuk, tetapi data warehouse tidak dapat membuat keputusan.
Proses yang terjadi pada database operasional tidak mempengaruhi data warehouse karena keduanya memiliki database yang terpisah. Dalam data warehouse terdapat beberapa proses diantaranya: mengambil data yang dibutuhkan, mengumpulkan, mempersiapkan (trans-forming, membersihkan, mengintegrasikan, decoding), menyimpan (loading), dan menyediakan data untuk pemakai atau aplikasi yang bersifat query/ reporting (read-only).
Menurut sumber yang kami peroleh, ada beberapa pendekatan yang digunakan untuk membuat data warehouse, yaitu:
1.Skema bintang (star schema)
Skema ini mengikuti bentuk bintang, dimana terdapat satu tabel fakta (fact table) di pusat bintang dengan beberapa tabel dimensi (dimensional tables) yang mengelilinginya. Semua tabel dimensi berhubungan dengan ke tabel fakta. Primary key pada tabel dimensi akan menjadi key pada tabel fakta atau dapat dikatan juga bahwa tabel fakta memiliki kombinasi key dari tabel dimensi.
2.Skema salju (snowflake Schema)
Skema keping salju merupakan perluasan dari skema bintang dimana skema ini juga mempunyai satu atau lebih dimensi. Hanya saja pada snowflake, tabel yang berelasi pada fact table hanya tabel dimensi utama, sedangkan tabel yang lain dihubungkan pada tabel dimensi utama.
Online Analitycal Processing (OLAP)
OLAP merupakan salah satu bagian dari Data Warehouse, OLAP adalah sebuah sistem informasi yang sering digunakan pada suatu organissasi atau perusahaan dalam mengelola bisnis. Sedangkan seperti kita tahu, bisnis intelegen berguna mengumpulkan semua data mentah untuk diproses menjadi informasi yang berguna sebagai alat untuk menentukan keputusan / kebijakan.
Di dalam OLAP terdapat beberapa proses dalam pengambilan keputusan, yaitu :
1.Slicing dan Dicing
Slicing dan dicing adalah operasi untuk melihat data sebagai visualisasi dari kubus. Dengan slicing dan dicing pengguna dapat melihat data dari beberapa perspektif. Pengguna dapat mengekstrak bagian dari data agregrated dan dapat memeriksa dengan detail berdasarkan dimensi-dimensi yang diinginkan. Data Agregrated merupakan data praperhitungan (precalculated) dalam bentuk rangkuman data (data summarized) sehingga query pada kubus (cube) lebih cepat. Slicing memotong kubus sehingga dapat memfokuskan pada perspektif yang spesifik (pada suatu dimensi). Sedangkan dicing memberikan kemampuan untuk melihat pemilihan data pada dua dimensi atau lebih. Yaitu dengan merotasi cube pada perspektif yang lain sehingga pengguna dapat melihat lebih spesifik terhadap data yang dianalisis.
2.Roll up dan drill down
Drill down dan roll up adalah operasi untuk melihat data global atau detail disepanjang level hiraraki dimensi. Roll up untuk melihat data secara global atau rangkuman (summary). Drill down memandu pengguna untuk memperoleh data yang lebih detail. Drill down ini biasa digunakan untuk menjawab pertanyaan atas suatu kasus tertentu. Misalnya untuk menjawab pertanyaan ketika sebuah summary number (ratarata atau jumlah) di bawah atau di atas harapan.
Dari tiga jurnal yang kami peroleh, disebutkan beberapa tahapan dalam membuat sistem informasi akademik dengan metode Data Warehouse dan OLAP, yaitu :
1.Perancangan Arsitektur Data Warehouse
Perancangan dibuat untuk menentukan informasi yang akan ditampilkan. Jurnal ini mengambil contoh sistem informasi akademik, di dalamnya meliputi informasi mengenai jumlah calon mahasiswa, jumlah mahasiswa baru pada fakultas tersebut, jumlah lulusan yang sekaligus dikelompokkan berdasarkan nilai Indeks Prestasi Kumulatif beserta prosentasenya.
2.Pemodelan Data Dimensional
Seperti yang telah dijelaskan, bahwa Data Warehouse memiliki banyak model skema, pemodelan berguna untuk mengelompokkan data yang akan digunakan dalam sistem.
3.Pembuatan Prototipe Data
Tujuan dari pembuatan prototipe data warehouse adalah untuk mengetahui kesesuaian antara kebutuhan pengguna dengan data warehouse yang dibuat.
Kesimpulan OLAP merupakan salah satu bagian dari Data Warehouse, Data Warehouse sebuah kumpulan database namun tidak bisa mengambil keputusan, maka dibutuhkan metode OLAP. Dalam prosesnya, Data disimpan dalam data warehouse dalam bentuk multidimensi dioptimasi untuk pencarian kembali (retrieval) untuk OLAP (Online Analytical Processing). Setelah itu dilakukan analisis multidimensi yang memberikan kemampuan untuk melakukan query dan membuat laporan (reporting). Suatu cara melihat data dengan multidimensi tersebut dikenal dengan nama kubus (cube). Kubus ini menjadi struktur OLAP yang utama yang digunakan untuk melihat data (view). Analisis menggunakan kubus ini memberikan fasilitas banyak dimensi untuk melihat data yang diinginkan. Sehingga memungkinkan untuk mengakses data dengan lebih mudah dan cepat untuk menjawab pertanyaan yang dikemukakan.
Penggunaan Data Warehouse pada sistem akademik berfungsi untuk mengumpulkan data – data yang dapat disajikan sesuai kebutuhan pengguna. Sehingga hanya data – data yang diperlukan saja yang terdapat dalam Data Warehouse. Data Warehouse hanya untuk pengumpulan data, maka dibutuhkan metode OLAP, untuk mengambil keputusan dan penyusunan data apa yang akan digunakan.
Referensi Jurnal :
Jurnal Online Universitas Dhyana Pura Bali - jurnal.undhirabali.ac.id
Jurnal perancangan dan pembuatan data warehouse - digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-14414-paperpdf.pdf
Jurnal Pemanfaatan Data Warehouse sebagai Sarana Penunjang Penyusunan Borang Akreditasi Standar 3 pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur - http://pascasarjana.budiluhur.ac.id/
Read more ...
Penggunaan data operasional sebagai sumber informasi sangat diperlukan oleh suatu organisasi atau perusahaan. Data tersebut dapat diolah menjadi sebuah informasi untuk menentukan apa yang akan terjadi di masa mendatang, contoh sebuah perusahaan bisnis membutuhkan data tersebut untuk memprediksi bagaimana perkembangan bisnis di masa mendatang. Oleh karena itu diperlukan teknik pengolahan data untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan, seperti Data Warehouse dan Online Analitycal Processing (OLAP) dalam jurnal ini akan dijelaskan perbandingan antara penggunaan Data Warehouse dengan OLAP.
Data Warehouse
Data warehouse adalah suatu database yang memiliki struktur khusus untuk pembuatan query dan analisis. Data Warehouse berisi kumpulan database yang dapat diambil sesuai kebutuhan. Data warehouse memungkinkan penggunaan untuk memeriksa dan menganalisis data-data historis dalam beberapa bentuk, tetapi data warehouse tidak dapat membuat keputusan.
Proses yang terjadi pada database operasional tidak mempengaruhi data warehouse karena keduanya memiliki database yang terpisah. Dalam data warehouse terdapat beberapa proses diantaranya: mengambil data yang dibutuhkan, mengumpulkan, mempersiapkan (trans-forming, membersihkan, mengintegrasikan, decoding), menyimpan (loading), dan menyediakan data untuk pemakai atau aplikasi yang bersifat query/ reporting (read-only).
Menurut sumber yang kami peroleh, ada beberapa pendekatan yang digunakan untuk membuat data warehouse, yaitu:
1.Skema bintang (star schema)
Skema ini mengikuti bentuk bintang, dimana terdapat satu tabel fakta (fact table) di pusat bintang dengan beberapa tabel dimensi (dimensional tables) yang mengelilinginya. Semua tabel dimensi berhubungan dengan ke tabel fakta. Primary key pada tabel dimensi akan menjadi key pada tabel fakta atau dapat dikatan juga bahwa tabel fakta memiliki kombinasi key dari tabel dimensi.
2.Skema salju (snowflake Schema)
Skema keping salju merupakan perluasan dari skema bintang dimana skema ini juga mempunyai satu atau lebih dimensi. Hanya saja pada snowflake, tabel yang berelasi pada fact table hanya tabel dimensi utama, sedangkan tabel yang lain dihubungkan pada tabel dimensi utama.
Online Analitycal Processing (OLAP)
OLAP merupakan salah satu bagian dari Data Warehouse, OLAP adalah sebuah sistem informasi yang sering digunakan pada suatu organissasi atau perusahaan dalam mengelola bisnis. Sedangkan seperti kita tahu, bisnis intelegen berguna mengumpulkan semua data mentah untuk diproses menjadi informasi yang berguna sebagai alat untuk menentukan keputusan / kebijakan.
Di dalam OLAP terdapat beberapa proses dalam pengambilan keputusan, yaitu :
1.Slicing dan Dicing
Slicing dan dicing adalah operasi untuk melihat data sebagai visualisasi dari kubus. Dengan slicing dan dicing pengguna dapat melihat data dari beberapa perspektif. Pengguna dapat mengekstrak bagian dari data agregrated dan dapat memeriksa dengan detail berdasarkan dimensi-dimensi yang diinginkan. Data Agregrated merupakan data praperhitungan (precalculated) dalam bentuk rangkuman data (data summarized) sehingga query pada kubus (cube) lebih cepat. Slicing memotong kubus sehingga dapat memfokuskan pada perspektif yang spesifik (pada suatu dimensi). Sedangkan dicing memberikan kemampuan untuk melihat pemilihan data pada dua dimensi atau lebih. Yaitu dengan merotasi cube pada perspektif yang lain sehingga pengguna dapat melihat lebih spesifik terhadap data yang dianalisis.
2.Roll up dan drill down
Drill down dan roll up adalah operasi untuk melihat data global atau detail disepanjang level hiraraki dimensi. Roll up untuk melihat data secara global atau rangkuman (summary). Drill down memandu pengguna untuk memperoleh data yang lebih detail. Drill down ini biasa digunakan untuk menjawab pertanyaan atas suatu kasus tertentu. Misalnya untuk menjawab pertanyaan ketika sebuah summary number (ratarata atau jumlah) di bawah atau di atas harapan.
Dari tiga jurnal yang kami peroleh, disebutkan beberapa tahapan dalam membuat sistem informasi akademik dengan metode Data Warehouse dan OLAP, yaitu :
1.Perancangan Arsitektur Data Warehouse
Perancangan dibuat untuk menentukan informasi yang akan ditampilkan. Jurnal ini mengambil contoh sistem informasi akademik, di dalamnya meliputi informasi mengenai jumlah calon mahasiswa, jumlah mahasiswa baru pada fakultas tersebut, jumlah lulusan yang sekaligus dikelompokkan berdasarkan nilai Indeks Prestasi Kumulatif beserta prosentasenya.
2.Pemodelan Data Dimensional
Seperti yang telah dijelaskan, bahwa Data Warehouse memiliki banyak model skema, pemodelan berguna untuk mengelompokkan data yang akan digunakan dalam sistem.
3.Pembuatan Prototipe Data
Tujuan dari pembuatan prototipe data warehouse adalah untuk mengetahui kesesuaian antara kebutuhan pengguna dengan data warehouse yang dibuat.
Kesimpulan OLAP merupakan salah satu bagian dari Data Warehouse, Data Warehouse sebuah kumpulan database namun tidak bisa mengambil keputusan, maka dibutuhkan metode OLAP. Dalam prosesnya, Data disimpan dalam data warehouse dalam bentuk multidimensi dioptimasi untuk pencarian kembali (retrieval) untuk OLAP (Online Analytical Processing). Setelah itu dilakukan analisis multidimensi yang memberikan kemampuan untuk melakukan query dan membuat laporan (reporting). Suatu cara melihat data dengan multidimensi tersebut dikenal dengan nama kubus (cube). Kubus ini menjadi struktur OLAP yang utama yang digunakan untuk melihat data (view). Analisis menggunakan kubus ini memberikan fasilitas banyak dimensi untuk melihat data yang diinginkan. Sehingga memungkinkan untuk mengakses data dengan lebih mudah dan cepat untuk menjawab pertanyaan yang dikemukakan.
Penggunaan Data Warehouse pada sistem akademik berfungsi untuk mengumpulkan data – data yang dapat disajikan sesuai kebutuhan pengguna. Sehingga hanya data – data yang diperlukan saja yang terdapat dalam Data Warehouse. Data Warehouse hanya untuk pengumpulan data, maka dibutuhkan metode OLAP, untuk mengambil keputusan dan penyusunan data apa yang akan digunakan.
Referensi Jurnal :
Jurnal Online Universitas Dhyana Pura Bali - jurnal.undhirabali.ac.id
Jurnal perancangan dan pembuatan data warehouse - digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-14414-paperpdf.pdf
Jurnal Pemanfaatan Data Warehouse sebagai Sarana Penunjang Penyusunan Borang Akreditasi Standar 3 pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur - http://pascasarjana.budiluhur.ac.id/
