1 / 17

Pengenalan Datawarehouse

Pengenalan Datawarehouse. Pokok Bahasan. DATA. Adalah fakta yang dikenal yang dapat dicatat atau direkam dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar atau kombinasinya yang belum mengandung arti dan belum dapat digunakan sebagai pengambil keputusan. DATABASE.

gayora
Télécharger la présentation

Pengenalan Datawarehouse

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PengenalanDatawarehouse

  2. PokokBahasan

  3. DATA Adalah fakta yang dikenal yang dapat dicatat atau direkam dalam bentuk angka, huruf, simbol, teks, gambar atau kombinasinya yang belum mengandung arti dan belum dapat digunakan sebagai pengambil keputusan.

  4. DATABASE tempatpenyimpanantabel-tabel data yang salingterelasidanterhubungsatudenganlainnyapada media penyimpanankomputer

  5. OLTP OLTP adalahsingkatandari On Line Transaction Processing, OLTP seringdijumpaisepertiditokoatauswalayancontohnya database padasisteminformasipenjualan.

  6. DSS • Decision Support System ( DSS ) DSS merupakansistemberbasis computer yang interaktif, yang membantupengambilkeputusanmemanfaatkan data dan model untukmenyelesaikanmasalah-masalah yang takterstruktur, dimanasolusitidakbisadiperolehsertamerta, sehinggamasalahmenjadikompleks. Contohmasalahterstruktur : perencanaanjangkapendek, laporan personal, sistemdistribusi, danlokasiwarehouse. Sedangkancontohmasalahtakterstrukturadalahpemilihan cover untuksebuahmasalah, recruitment executive, perencanaanproyek,dll.

  7. OLAP Online Analytical Processingataudisingkat OLAP adalahsebuahpendekatansecaracepatmenyediakanjawaban-jawabanterhadapkuerianalitik yang multidimensididalamalam. OLAP adalahbagiandarikategori yang lebih global daripemikiranbisnis, yang jugamerangkumhubunganantarapelaporandanpenggalian data. Aplikasikhususdari OLAP adalahpelaporanbisnisuntukpenjualan, pemasaran, manajemenpelaporan, manajemenprosesbisnis (MPB), penganggarandanperamalan, laporankeuangandanbidang-bidang yang serupa. Istilah OLAP merupakanperampingandariistilah lama database OLTP (Online Transaction Processing).

  8. Perbedaan OLTP dan OLAPOLTP adalahsingkatandari On Line Transaction Processing, OLTP seringkitajumpaidisekitarkitasepertitokoatauswalayancontohnya database padasisteminformasipenjualan. Berbedadengan OLAP, OLAP adalah On Line Analytical Processing yang maksudnyaadalah database yang menyimpan data sekarangdanmasalalu yang berasaldari OLTP. OLAP bertujuanuntukkeperluananalisisdanpelaporanmanajemendalamrangkapengambilankeputusan

  9. Deskripsi • Terkadangpenelitidananalissecarasederhanainginmencobamencaricarauntukmenggambarkanpoladankecendrungan yang terdapatdalam data yang dimiliki. • Estimasi • Estimasihampirsamadenganklasifikasi, kecualivariabel target estimasilebihkearahnumerikdaripadakearahkategori. Model dibangunmenggunakan record lengkap yang menyediakannilaidarivariabel target sebagainilaiprediksi. • Prediksi • Prediksihampirsamadenganklasifikasidanestimasi, kecualibahwadalamprediksinilaidarihasilakanadadimasamendatang. • Klasifikasi • Dalamklasifikasiterdapat target variabelkategori, misalpenggolonganpendapatandapatdipisahkandalamtigakategori, yaitutinggi, sedangdanrendah. • Pengklusteran • Pengklusteranmerupakanpengelompokan record, pengamatan, ataumemperhatikandanmembentukkelasobjek-objek yang memilikikemiripan. • Asosiasi • Tugasasosiasi data miningadalahmenemukanatribut yang munculdalamsatuwaktu. Dalamduniabisnislebihumumdisebutanalisiskeranjangbelanja

  10. DATAWAREHOUSE DATA WAREHOUSEadalahsuatukoleksi data yang bisadigunakanuntukmenunjangpengambilankeputusanmanajemen, yang berorientasisubjek (topik), terpadu, time variant, dantidakmudahberubah Data Warehouse membantuparapekerjateknologi (manager,executive,analyst) untukpengambilankeputusan yang lebihcepatdanmudah Data warehouse memungkinkan user untukmemeriksa history data danmelakukananalisisterhadap data sehinggadapatmengambilkeputusanberdasarkananalisa yang dibuat

  11. Arsitektur Data Warehouse Arsitektur Dasar Data Warehouse Gambar berikut menampilkan arsitektur sederhana dari suatu Data Warehouse. User dapat secara langsung mengakses data yang diambil dari beberapa source melalui data warehouse

  12. Arsitektur Data Warehouse 2. Arsitektur Data Warehouse dengan menggunakan Staging Area Staging area menyederhanakan proses pembuatan summary dan management warehouse secara umum

  13. Arsitektur Data Warehouse 3. Arsitektur Data Warehouse dengan menggunakan Staging Area dan Data Mart Data mart merupakan subset dari data resource, biasanya berorientasi untuk suatu tujuan yang spesifik atau subjek data yang didistribusikan untuk mendukung kebutuhan bisnis.

  14. Manfaat Data Warehouse

  15. OLAP, Datawarehousedan Data Mining dianggapsebagaisebuahteknologi, semuamengarahkesatuhalyaituPengambilankeputusan

  16. Sia-siamenyimpan data, membuatalgoritma dan lain-lain; If they are not used to support decision making

More Related