Pertemuan 6

Resume Datawarehouse

Prinsip - prinsip pemodelan dimensi

Conceptual Data Warehouses

Data Multidimensi

·                     Data multidimensi adalah “ketika kita dapat melihat sebuah data dari berbagai sudut pandang atau dimensi”.

·                     Sebagai contoh, penjualan buku dapat dilihat dari segi Buku, waktu, lokasi penjualan / toko dan sebagainya.

 Design harus mencerminkan multi dimensional view

·                     Star Schema

·                     Snowflake Schema

Star Shema

Star schema merupakan struktuk logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data.

Jenis-jenis Star Schema

·                     Skema bintang (Star Schema) Sederhana

·                     Skema bintang (Star Schema) dengan banyak table fakta

Keuntungan & kerugian Star Schema

Keuntungan

·                     Lebih simple

·                     Mudah dipahami

·                     Hasil dari proses query juga relatif lebih cepat

Kerugian

·                     boros dalam space

Skema  Snowflake

Skema Snowflake Merupakan varian dari skema bintang dimana table-table dimensi tidak terdapat data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau lebih table dimensi tidak bergabung secara langsung kepada table fakta tapi pada table dimensi lainnya. Sebagai contoh, sebuah dimensi yang mendeskripsikan produk dapat dipisahkan menjadi tiga table(snowflaked).

Keuntungan & Kerugian Snowflake Schema

Keuntungan

·                      Pemakaian space yang lebih sedikit

·                     Update dan maintenance yang lebih mudah

Kerugian

·                     Model lebih komplek dan rumit

·                     Proses query lebih lambat

·                     Performance yang kurang bagus

Combination Star Schema dengan Snowflake Schema

      Keduanya merupakan model-model dimensional, perbedaannya terletak pada implementasi fisikal. Skema snowflake memberi kemudahan pada perawatan dimensi, dikarenakan strukturnya yang lebih normalisasi. Sedangkan skema bintang lebih efisien serta sederhana dalam membuat query dan mudah  diakses secara langsung oleh pengguna.

Adapun StarFlake merupakan gabungan diantara keduanya. Keuntungan menggunakan masing-masing model tersebut dalam data warehouse antara lain :

·                     ˜Efisien dalam hal mengakses data.

·                     ˜Dapat beradaptasi terhadap kebutuhan-kebutuhan user.

·                     ˜Bersifat fleksibel terhadap perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada  perkembangan.

·                     ˜Memiliki kemampuan dalam memodelkan situasi bisnis secara umum.

·                     ˜Meskipun skema yang dihasilkan sangat kompleks, tetapi pemrosesan query dapat diperkirakan, hal ini dikarenakan pada level terendah, setiap table fakta harus di query secara independen.

Daftar  Pustaka

·                     ˜Conolly,Thomas dan Begg Carolyn(2002). Database systems – A Practical Approach to Design, Implementation and Management, edisi-3. Addison Wesley Longman.Inc., USA       

·                     ˜Fatansyah(2002). Buku Teks Ilmu Komputer – Basis Data, cetakan-4. Informatika

·                     ˜Inmon, W.H.(2002). Building the Data Warehouse,edisi-3. Wiley Computer Publishing.

·                     ˜Kimball,R.,Merz, R (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. Wiley Computer Publishing, Canada.

·                     Mcleod,Raymond(1996). Sistem Informasi Manajemen, Jilid-1. Terjemahan Teguh,H. PT. Prenhallindo, Jakarta.

·                     Nolan,Sean And Huguelet, Tom(2000).Microsoft SQL Server 7.0 Data Warehousing Training Kit. Microsoft Prees, USA

·                     ˜Poe, Vidette(1998). Building Data Warehouse for Decision Support, edisi-2. Prentice Hall.

Pertemuan 5

Tugas Datawarehouse

Mengubah dari tabel yang ada di Database, ke star/snowflake schema

1. Star schema product positioning Di bawah ini adalah star schema dari product positioning yang terdiri dari dimensi branch, product, dan time

Kombinasi total_penjualan dengan dimensi branch, product, dan time, memungkinkan tim eksekutif untuk mengetahui total penjualan produk yang paling diminati pada cabang dan waktu tertentu. 

2. Star schema cross selling 

Di bawah ini adalah star schema dari cross selling yang terdiri dari dimensi customer, product, dan time. 

Kombinasi total_penjualan dengan dimensi customer, product, dan time memungkinkan tim eksekutif untuk mengetahui nasabah mana yang memiliki potensi untuk dilakukannya cross selling. 

3. Star schema sales, agent, dan customer monitoring 

Di bawah ini adalah star schema dari agent dan customer monitoring yang terdiri dari dimensi customer, agent, product, dan time.

Kombinasi total_penjualan dengan dimensi customer, agent, product, dan time memungkinkan tim eksekutif untuk mengetahui customer mana yang harus dipertahankan, agent mana yang harus dijaga motivasinya, dan dapat melakukan pemantauan penjualan dari waktu ke waktu.

sumber:

http://ojs.jurnal-esai.org/index.php/ojsesai/article/download/15/14

http://thesis.binus.ac.id/doc/Bab4/2010-1-00258-IF%20Bab%204.pdf

Pertemuan 4

tugas datawarehouse

link paper ada di post sebelumnya

seperti  pada post sebelumnya untuk kebutuhan membangun datawarehouse

Dalam perancangan data warehouse untuk Perusahaan Teh Sedap digunakan bentuk data warehouse terpusat (Centralized Data Warehouse). Perusahaan Teh Sedap memiliki sebuah database yang dapat digunakan untuk membuat laporan atau sebagai dasar bagi pengembang sistem EIS (Executive Information System) maupun DSS (Decision Support System) dimasa yang akan datang.

Adapun alasan-alasan menggunakan data warehouse terpusat (Centralized Data Warehouse) adalah:

1. Sistem yang telah berjalan pada Perusahaan Teh Sedap menggunakan arsitektur terpusat, sehingga dengan menggunakan data warehouse terpusat tidak perlu mengubah infrastruktur yang sudah ada, tetapi cukup menggunakan infrastruktur yang sudah ada.

2. Mempermudah pengawasan, pengaksesan data, dan maintenance pada penggunaan aplikasi data warehouse.

3. Pengembangan yang relatif mudah.

4. Mempermudah pemakai untuk memperoleh data yang terintegrasi, konsisten, dan berada pada satu lokasi saja.

Karena pertimbangan-pertimbangan tersebut, maka diputuskan untuk menggunakan data warehouse terpusat, sedangkan arsitektur data warehouse Perusahaan Teh Sedap yang diusulkan dapat digambarkan seperti pada gambar di bawah ini :

Pemakaian komponen-komponen yang mendukung pembuatan data warehouse pada Perusahaan Teh Sedap adalah :

1. Sumber Data

Sumber data yang diperoleh, dapat berasal dari berbagai jenis media berupa dokumentasi manual maupun digital format serta platform yang berbeda. Sumber data disini merupakan data internal perusahaan Teh Sedap yang berasal dari database SQL Server 2010.

2. Transformasi Data

Komponen ini menjadi sangat penting apabila data yang digunakan berasal dari beraneka ragam media, format, serta platform yang berbeda. Dengan dilakukan transformasi ini, memuat data tersebut diubah ke  suatu bentuk yang konsisten dan terjamin integritasnya, sehingga dapat menghasilkan data yang benar-benar akurat, tepat, dan terpercaya.

3. Data Warehouse

Komponen ini tempat dimana data yang telah tersaring dikumpulkan pada tempat tertentu, untuk digunakan sebagai sumber penganalisisan laporan bidang penjualan, pembelian, persediaan, dan retur oleh pimpinan perusahaan. Dimana pada skripsi kali ini hanya akan dibahas pada bidang penjualan, piutang dan retur. Data yang ada pada komponen data warehouse ini merupakan data yang historical dengan jangka waktu tertentu.

4. Front-end tool

Merupakan komponen yang menghubungkan data warehouse dengan user. Komponen ini juga mempermudah user dalam mengakses data yang diperlukannya dalam pembuatan laporan yang dibutuhkan user, sehingga user menggunakan komponen ini sebagai pembuka gerbang ke aplikasi data warehouse yang sebenarnya.

5. Aplikasi

Komponen aplikasi merupakan suatu gerbang penghubung antara data warehouse dengan pengguna. Komponen ini memudahkan pengguna untuk mengakses data yang diperlukan dalam pembuatan laporan yang dibutuhkan oleh pengguna.

kesimpulan:

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, Perusahaan Teh Sedap membutuhkan sebuah metodologi untuk menyelesaikan masalah yang ada yaitu merancang sebuah data warehouse. Data warehouse ini dapat mendukung pihak eksekutif perusahaan didalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan penjualan. Informasi-informasi yang terdapat pada aplikasi sistem data warehouse yang telah dibuat dapat dikembangkan untuk menentukan strategi penjualan perusahaan.

 Pertemuan 3

tugas datawarehouse

1.mencari paper perusahaan ingin membangun data warehouse

2.memperkirakan kebutuhan membangun data warehouse pada paper tsb (dibawah)

beberapa kutipan dari paper tentang perusahaan:

Prosedur Penjualan Barang

Pada Perusahaan Teh Sedap, prosedur penjualan barang kepada customer dilakukan dengan cara membelinya melalui salesman. Sehingga customer tidak secara langsung membeli barang ke kantor. Pertama kali salesman akan mengambil barang-barang yang banyak dibeli oleh customer di daerah pemasaran masing-masing salesman. Setelah itu salesman akan mengambil barang-barang yang tersedia di gudang dan menyiapkan barang-barang tersebut.  Pihak gudang kemudian membuat laporan pengeluaran barang. Setelah selesai membuat laporan pengeluaran barang, pihak gudang memeriksa apakah barang-barang yang telah diambil telah sesuai dengan permintaan salesman. 

Apabila barang-barang yang telah diambil tersebut telah sesuai, maka pihak gudang akan melakukan input ke delivery order sebanyak tiga rangkap dimana lembar pertama diserahkan kepada kasir, lembar kedua diserahkan kepada salesman, dan lembar ketiga akan disimpan oleh pihak gudang. Setelah itu, barang-barang tersebut akan dibawa oleh para salesman dan salesman akan berkeliling sesuai dengan daerah pemasaran masing-masing yang telah ditetapkan oleh perusahaan.

Salesman yang telah membawa barang-barang tersebut kemudian memasarkan barang-barang tersebut, dan apabila ada customer yang ingin memesan barang, salesman akan mengecek apakah barang tersebut tersedia di mobil. Apabila barang yang dipesan oleh customer tersebut tersedia, maka salesman akan mencatat pesanan tersebut dan membuat sales order.

Jenis pembayaran yang dapat dilakukan oleh customer adalah pembayaran tunai dan pembayaran kredit. Pembayaran tunai adalah pembayaran yang dilakukan langsung oleh customer kepada salesman pada saat barang yang telah diinginkan oleh customer telah tersedia dan customer melakukan pembelian. Sedangkan pembayaran secara kredit adalah customer tidak secara langsung membayar kepada salesman tersebut, namun pembayaran dilakukan pada suatu waktu tertentu. Pembayaran secara kredit yang disediakan oleh Perusahaan Teh Sedap adalah pembayaran kredit selama seratus hari. Apabila customer yang  melakukan pembayaran secara kredit telah jatuh tempo maka salesman akan menagih pembayaran tersebut.

Apabila customer melakukan pembayaran tunai maka sales akan menulis di dalam sales order jumlah pembayaran tunai yang telah dibayar. Tetapi apabila customer melakukan pembayaran secara kredit maka sales akan menulis sales order bahwa pembayaran yang dilakukan oleh customer adalah pembayaran secara kredit. Kemudian salesman akan memberikan satu rangkap sales order yang telah ditulis tersebut kepada customer yang bersangkutan. Apabila customer melakukan pembayaran secara tunai, maka salesman akan menerima pembayaran tunai tersebut dan customer akan diberikan sales order rangkap pertama, sedangkan apabila customer melakukan pembayaran secara kredit maka customer akan diberikan sales order rangkap kedua.

Setelah salesman selesai dalam memasarkan barang kepada customer, sales order rangkap tiga dan rangkap empat diberikan kepada bagian kasir. Sales order yang telah dibuat oleh salesman akan dikumpulkan dan diberikan kepada kasir untuk dicek dan dimasukkan ke dalam database perusahaan. 

Kasir akan membagi pemesanan tersebut menjadi pemesanan dengan pembayaran secara tunai dan pembayaran secara kredit. Kemudian salesman membuat laporan sales mengenai barang-barang apa saja yang terjual dan jumlah pembayaran yang terjadi. Dimana laporan tersebut akan diserahkan kepada bagian kasir agar bagian kasir dapat  membuat laporan penjualan harian dan juga memperbaharui data piutang perusahaan.

Salesman telah diberi target oleh perusahaan mengenai jumlah produk yang harus dipasarkan dan salesman juga diharapkan dapat menganalisis produk-produk apa saja yang banyak dipesan oleh customer di daerah pemasaran mereka masing-masing sehingga akan memudahkan di dalam penyediaan barang (stok) dan mempermudah pihak eksekutif dalam menentukan strategi pemasaran yang baik.

Analisis Kebutuhan Data dan Informasi

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, data dan informasi yang dilakukan dalam kegiatan operasional penjualan pada Perusahaan Teh Sedap, yaitu :

1. Mengetahui harga jual barang yang dibeli oleh customer.

2. Mengetahui banyaknya penjualan barang.

3. Mengetahui besarnya penjualan barang.

4. Mengetahui besarnya piutang apabila customer melakukan pembelian secara kredit.

5. Mengetahui jumlah barang yang diretur oleh costumer.

Masalah Yang Dihadapi

Sebagai perusahaan yang bergerak di bidang minuman teh, perusahaan perlu meningkatkan usahanya untuk menghadapai persaingan yang ketat. Namun di dalam meningkatkan usaha tersebut, terdapat beberapa masalah yang dihadapi.

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka ada beberapa masalah yang dihadapi oleh Perusahaan Teh Sedap, yaitu sebagai berikut :

a. Belum tersedianya alat bantu aplikasi yang dapat dengan cepat memberikan informasi dalam bentuk grafik, yang dapat membantu pihak eksekutif melihat dan menganalisis berdasarkan grafik yang ditampilkan tersebut.

b. Data yang ada tidak terintegrasi dengan baik, sehingga jika membutuhkan suatu data pada data historis akan memakan waktu yang lama.

c. Pihak eksekutif mengalami kesulitan dalam pengambilan keputusan. Hal ini disebabkan karena belum tersedianya aplikasi yang dapat menyediakan dan mengumpulkan data secara cepat dan akurat yang dapat mendukung pengambilan keputusan tersebut.

d. Kurang adanya pengaksesan data dan pengelolaan data yang optimal, padahal data-data tersebut dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan analisa bisnis yang dapat membantu pihak eksekutif dalam menentukan strategi bisnis yang tepat untuk perusahaan.

2.memperkirakan kebutuhan membangun data warehouse pada paper tsb

Usulan Pemecahan Masalah

Berdasarkan masalah-masalah yang dihadapi oleh Perusahaan Teh Sedap, maka pemecahan masalah yang diusulkan adalah sebagai berikut :

a. Merancang sebuah data warehouse yang berisi data OLTP Perusahaan Teh Sedap. Dengan adanya data warehouse, pihak eksekutif dapat memperoleh data dan informasi secara cepat dan akurat.

b. Data warehouse dapat menyediakan data – data yang dibutuhkan dalam jangka waktu tertentu yang dapat menunjang dalam pengambilan keputusan khususnya di bidang penjualan yang mencakup penjualan barang, piutang, dan retur.

c. Merancang sebuah aplikasi data warehouse dimana laporan yang dihasilkan dapat ditampilkan ke dalam bentuk tabel dan grafik yang mudah untuk diakses dan digunakan oleh pihak-pihak yang membutuhkan di perusahaan.

Kebutuhan membangun data warehouse

Dalam perancangan data warehouse untuk Perusahaan Teh Sedap digunakan bentuk data warehouse terpusat (Centralized Data Warehouse). Perusahaan Teh Sedap harus memiliki sebuah database yang dapat digunakan untuk membuat laporan atau sebagai dasar bagi pengembang sistem EIS (Executive Information System) maupun DSS (Decision Support System) dimasa yang akan datang.

Adapun alasan-alasan menggunakan data warehouse terpusat (Centralized Data Warehouse) adalah:

1. Sistem yang telah berjalan pada Perusahaan Teh Sedap menggunakan arsitektur terpusat, sehingga dengan menggunakan data warehouse terpusat tidak perlu mengubah infrastruktur yang sudah ada, tetapi cukup menggunakan infrastruktur yang sudah ada.

2. Mempermudah pengawasan, pengaksesan data, dan maintenance pada penggunaan aplikasi data warehouse.

3. Pengembangan yang relatif mudah.

4. Mempermudah pemakai untuk memperoleh data yang terintegrasi, konsisten, dan berada pada satu lokasi saja.

halaman download paper:

http://www.mediafire.com/download/m1j626swxksudvn/2008-1-00372-IF.rar

Pertemuan 2

Resume Data warehouse

Karakteristik Data Warehouse

Berdasarkan definisi yang dikemukakan Inmon tentang data warehouse, maka data warehouse mempunyai empat buah karakteristik yaitu :

1. Subject Oriented
Sebagaimana telah dijelaskan, data di dalam data warehouse didapat dari data yang ada di sistem operasional. Pada sistem operasional tersebut data diambil berdaskan aplikasi kejadian-kejadian yang ada. Sedangkan pada data warehouse data-data yang berdasarkan aplikasi kejadian tersebut dirubah menjadi data yang berdasarkan pada subjek yang terlibat pada kejadia-kejadian tersebut. Misalnya, sebuah super market pada sistem operasionalnya mencatat transaksi penjualan yang ada di setiap kasir, pembelian barang, dan penggajian karyawan. Maka data warehouse mengelompokkan data hasil kejadian-kejadian tersebut ke dalam berbagai subjek misalnya barang, karyawan, pemasukan, penggajian, dan pemasok. 

2. Integrated

Data yang tersebar di banyak sistem operasional terkadang tidak beragam, baik itu penamaan field, nilai dari sebuah field, atau tipe data yang berbeda-beda untuk suatu hal yang sama. Sebagai contoh, suatu sistem operasional mendefinisikan isi dari field jenis kelamin adalah “pria” atau “wanita”, sedangkan pada sistem operasional lain field tersebut diisi dengan “laki-laki” atau “perempuan”. Hal seperti itulah yang harus diselaraskan agar data di data warehouse seragam sehingga proses analisis dapat dilakukan

3. Non-volatile

Dikarenakan data yang ada di data warehouse adalah data historis untuk kebutuhan masa mendatang, maka data yang ada tersebut bersifat non-volatile atau dengan kata lain, sekali data di-commit untuk masuk, maka data yang telah masuk tersebut tidak dapat diupdate dan dihapus.

4. Time variant

Setiap data yang masuk ke data warehouse dicatat berbagai waktunya, dimulai dari kapan data itu masuk, kapan sebuah transaksi terjadi, kapan terjadinya perubahan. Selain itu terkadang untuk menjaga performa, tabel-tabel fisik yang ada di data warehouse dapat dikelompokkan berdasarkan waktu sesuai kebutuhan analisis. Dengan adanya pencatatan dan pengelompokan waktu tersebut akan sangat membantu dalam kegiatan analisis data historis.

Manfaat Data Warehouse

Berdasarkan pada penjelasan-penjelasan tersebut di atas, dapat disebutkan bahwa penggunaan data warehouse akan memberikan berbagai manfaat, diantaranya :

• Walaupun mahal dalam pembuatannya, namun untuk kebutuhan pelaporan dan analisis dapat lebih menghemat biaya dan waktu.
• Dikarenakan terlebih dahulu mengisi data ke data warehouse, ketidakkonsistenan yang ada dapat diketahui dan diatasi sehingga akan mempermudah pelaporan dan analisis.
• Data yang ada di dalam data warehouse dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan.
• Data yang ada di dalam data warehouse akan tetap ada walaupun data di sistem operasional telah berubah atau dihapus

DATA MART

Bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse adalah sebagai berikut (Connolly, Begg, Strachan 1999).

• Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.
• Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.
• Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi.

Contoh Data Mart

1.     SmartMart (IBM)

2.     Visual Warehouse (IBM)

3.     PowerMart (Informatica)

Perbedaan Data Warehouse Dan data mining

Sebuah gudang data, seperti data mart, berkaitan dengan bidang studi ganda dan biasanya dilaksanakan dan dikendalikan oleh unit organisasi pusat seperti perusahaan Teknologi Informasi (TI) kelompok. Seringkali, hal itu disebut data warehouse pusat atau perusahaan. Biasanya, data warehouse merakit data dari sistem beberapa sumber.

Tidak ada dalam definisi dasar membatasi ukuran data mart atau kompleksitas dari keputusan-dukungan data yang mengandung. Namun demikian, data mart biasanya lebih kecil dan kurang kompleks daripada gudang data, sehingga, mereka biasanya lebih mudah untuk membangun dan memelihara. 

Kategori	Data Warehouse	Data Mart
Cakupan	Perusahaan	Bidang Usaha (LOB)
Subyek	Kelipatan	Tunggal subjek
Sumber Data	Banyak	Beberapa
Ukuran (khas)	100 GB-TB +	<100 GB
Implementasi Waktu	Bulan untuk tahun	Bulan

 Metadata dalam Definisi, Fungsi, dan Jenisnya

Pengertian yang lainnya menyebutkan metadata adalah 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. Jika data tersebut dalam bentuk teks, metadatanya biasanya berupa keterangan mengenai nama ruas (field), panjang field, dan tipe fieldnya: integer, character, date, dll. Untuk jenis data gambar (image), metadata mengandung informasi mengenai siapa pemotretnya, kapan pemotretannya, dan setting kamera pada saat dilakukan pemotretan. Satu lagi untuk jenis data berupa kumpulan file, metadatanya adalah nama-nama file, tipe file, dan nama pengelola (administrator) dari file-file tersebut

Fungsi Metadata :

Metadata memberikan fungsi yang sama seperti katalog yaitu:

·        membuat sumberdaya bisa ditemukan dengan menggunakan kriteria yang relevan;

·        mengidentifikasi sumberdaya

·        mengelompokkan sumberdaya yang serupa

·        membedakan sumberdaya yang tak miliki kesamaan

·        memberikan informasi lokasi

Jenis Metadata :

            Terdapat tiga jenis utama metadata ;

1.Metadata deskriptif menggambarkan suatu sumberdaya dalam maksud seperti penemuan dan identifikasi. Dia bisa meliputi elemen semisal judul, abstrak, pengarang, dan kata kunci.

2.Metadata struktural menunjukkan bagaimana kumpulan obyek disusun secara bersama-sama menjadi satu, semisal bagaimana halaman-halaman ditata untuk membentuk suatu bab.

3.Metadata administratif menyediakan informasi untuk membantu mengelola sumberdaya, semisal terkait kapan dan bagaimana suatu informasi diciptakan, tipe dokumen dan informasi teknis lainnya, serta siapa yang bisa mengaksesnya.

: Referensi ::
[1] Inmon, W.H. (2002). Building the Data Warehouse third edition. Toronto : John Wiley & Sons

[2] docs.oracle.com/html/E10312_01/dm_concepts.htm

Pertemuan 1

Resume Datawarehouse 

Datawarehouse adalah database yang didesain khusus untuk mengerjakan proses query, membuat laporan dan  analisa. Data yang disimpan adalah data business history dari sebuah organisasi /perusahaan, dimana data tersebut tidak tersimpan secara rinci/detil. Sehingga data dapat bertahan lebih lama berbeda dengan data OLTP (Online Transactional Processing) yang tersimpan sampai prosesnya berlangsung secara lengkap.

Datawarehouse adalah kumpulan macam-macam data yang subject oriented, integrated, time variant, dan nonvolatile. dalam mendukung proses pembuatan keputussan. Inmon
and Hackathorn (1994).
Datawarehouse sering diintegrasikan dengan berbagai sistem aplikasi untuk mendukung proses laporan dan analisis data dengan menyediakan data histori, yang menyediakan infrastruktur bagi EIS dan DSS
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.

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.

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.

 Perbedaan Data Warehouse dan OLTP
OLTP

• 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.

Data Warehouse

• 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.

sumber:
http://ptiseptianpunya.blogspot.com
http://saptaindrapermana.blogspot.com
http://davidsilembu.blogspot.com