Pertemuan Pertama Data Warehouse - Pengantar Data Warehouse

Pengantar Data Warehouse

Nama : Anak Agung Bagus Wiryadika
NIM : 1805551059
Matakuliah : Data Warehouse (A)
Dosen : I Putu Agus Eka Pratama ST.,MT.
Jurusan/Fakultas/Universitas : Teknologi Informasi/Teknik/Udayana

Data warehouse adalah sebuah sistem yang berfokus pada data terstruktur. Konsep Data Warehouse sendiri berasal dari Data dan Database.

Data Warehouse tersebut terdiri dari

  1. Data transaksional yaitu data yang dimana akan di tumpuk jika di lakukan sebuah update pada data tersebut
  2. Data analytical yaitu data yang sudah di olah dengan tujuan untuk di gunakan dalam melakukan sebuah analisa
  3. Data historis yaitu data yang jika di lakukan perubahan misalkan sebuah update, maka data yang sebelumnya akan tetap di simpan.
Data historis tersebut memiliki banyak kegunaan, contohnya adalah data historis dapat digunakan untuk melakukan analisa akan kejadian yang akan datang berdasarkan data dari kejadian yang telah terjadi, contoh lainnya adalah data historis dapat digunakan dalam mempertanggungjawabkan data dalam sebuah sistem.

Definisi Data Warehouse Menurut Beberapa Ahli

Bill Inmon atau yang di kenal sebagai bapak database dan data warehouse, menyebutkan bahwa data warehouse adalah sekumpulan data yang memiliki enam buah karakteristik yaitu:
  1. Berorientasi subjek (Subject Oriented)
  2. Terintegrasi (Integrated)
  3. Berorientasi kepada proses (Process Oriented)
  4. Time Variant
  5. Dapat di akses dengan mudah (Accesible)
  6. Bersifat Non-Volatile
yang dimana kemudian semua data tersebut akan di gudangkan ke sebuah lokasi penampungan.

Selain itu, terdapat ahli yang bernama Ralp Kimball yang mendefiniskan Data Warehouse sebagai sebuah sistem untuk pengumpulan data transaksional dari berbagai sumber data, yang mengutamakan adanya dua hal yaitu Query dan Analisa data.

Skema Data Warehouse


(sumber: https://datawarehouseinfo.com/data-warehouse-architecture/)

Layak namanya, Data Warehouse adalah sebuah "gudang data" yang dimana menampung banyak data dari berbagai macam sumber, baik digital dan non digital. Karena keberagaman data tersebut, tentu saja kumpulan data tersebut akan perlu di lakukan pembersihan dan penyelarasan. Proses pembersihan tersebut di sebut dengan data cleansing / cleaning. Data cleansing / cleaning tersebut memiliki beberapa tujuan sebagai berikut:
  1. Memastikan data sesuai dengan kebutuhan
  2. Memastikan relevansi dari data sesuai kebutuhan
  3. Menjauhkan data yg tidak diperlukan, tidak penting, tidak berhubungan yang memakan memori dan fisik.
  4. Menjamin validitas data
Selain pembersihan, data yang masuk ke sebuah Data Warehouse juga akan di lakukan penyamaan bentuk dan format, proses tersebut di sebut dengan ETL (Extract, transform, load).

Penerapan Data Warehouse

Data warehouse di terapkan pada banyak hal, berikut adalah contoh dari penerapan Data Warehouse.
  1. Perbankan, yaitu pada proses transaksi seperti analisa nasabah, report, business intelligence
  2. Industri, yaitu berkaitan dengan ERP (bahan mentah sampai dengan produk jadi, pegawai, distribusi, dan lain lain)
  3. Pemerintahan, yaitu E-Goverment dan Smart City
  4. Bisis atau Jual Beli dan Marketing
  5. Transportasi, yaitu maskapai penerbangan, dan lain lain.



Referensi

I Putu Agus Eka Pratama. Handbook Data Warehouse. Penerbit Informatika.
Bandung. 2017


Comments

Post a Comment