Pengertian Data Warehouse dapat
bermacam-macam namun mempunyai inti yang sama, seperti pendapat beberapa ahli
berikut ini :
·
Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data
warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi
subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam
mendukung proses pengambilan keputusan management.
·
Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan
database yang bersifat analisis danread only yang digunakan sebagai
fondasi dari sistem penunjang keputusan.
·
Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan
database relasional yang didesain lebih kepada query dan
analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandunghistory data
dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data
warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi
dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam
sumber.
Jadi, data warehouse merupakan
metode dalam perancangan database, yang menunjang DSS(Decission Support System)
dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data warehouse adalah
database, tapi perancangan data warehouse dan database sangat berbeda. Dalam
perancangan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan pada data
warehouse normalisasi bukanlah cara yang terbaik.
Dari definisi-definisi yang
dijelaskan tadi, dapat disimpulkan data
warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan
untuk query dan
analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi, time-variant,tidak berubah
yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan.
TUGAS DATA WAREHOUSE
Ada empat tugas yang bisa
dilakukan dengan adanya data warehouse
Menurut Williams, keempat tugas
tersebut yaitu:
a. Pembuatan laporan
Pembuatan laporan merupakan salah
satu kegunaan data warehouse yang paling umum dilakukan. Dengan menggunakan
query sederhana didapatkan laporan perhari,perbulan, pertahun atau jangka waktu
kapanpun yang diinginkan.
b. On-Line Analytical Processing (OLAP)
Dengan adanya data
warehouse,semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan
dalam proses analisa mudah didapat.
OLAP mendayagunakan konsep data
multi dimensi dan memungkinkan para pemakai menganalisa data sampai mendetail,
tanpa mengetikkan satupun perintah SQL. Hal ini dimungkinkan karena pada konsep
multi dimensi, maka data yang berupa fakta yang sama bisa dilihat dengan
menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada sofware OLAP
adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah kemampuan untuk
melihat detail dari suatu informasi dan roll-up adalah kebalikannya.
c. Data mining
Data mining merupakan proses
untuk menggali(mining) pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah
banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (Artificial
Intelegence), statistik dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang
diharapkan dapat menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.
Beberapa solusi yang diberikan
data mining antara lain :
1. Menebak
target pasar
Data mining dapat mengelompokkan
(clustering) model-model pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap
pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pemebeli sesuai dengan
karakteristik yang diinginkan.
2. Melihat pola
beli dari waktu ke waktu
Data mining dapat digunakan untuk
melihat pola beli dari waktu ke waktu.
3. cross-market analysis
Data mining dapat dimanfaatkan
untuk melihat hubungan antara satu produk dengan produk lainnya.
4. Profil
pelanggan
Data mining bisa membantu
pengguna untuk melihat profil pembeli sehingga dapat diketahui kelompok pembeli
tertentu cenderung kepada suatu produk apa saja.
5.
Informasi summary
Data mining dapat membuat laporan
summary yang bersifat multi dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik
lainnya.
d. Proses informasi executive
Data warehouse dapat membuat
ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa
harus menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan data warehouse segala
laporan telah diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara
lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan data
pada laporan data warehouse menjadi target informative bagi user.
PERBEDAAN OLAP VS OLTP
Dalam OLTP, penggunanya adalah IT PRoffesional
sedangkan OLAP penggunanya adalah Knowledge worker maksdunya penggunanya adalah
seorang yang bertindak dalam subyek tertentu, atau petinggi dalam suatu
perusahaan.
·
Function
OLTP digunakan sehari-hari untuk proses bisnis
seperti toko atau swalayan, sedangkan OLAP digunakan untuk pengambilan
keputusan.
·
Design
DB
Desain dalam OLTP bersifat Entity Relational atau
databasenya dinormalisasi dulu sebelum digunakan. Untuk OLAP desain databasenya
di de-normalisasi.
·
Data
Dalam OLTP datanya adalah hari ini, update setiap
saat sedangkan OLAP datanya adalah sekarang dan hari ini yang berguna untuk
melakukan analisis ke depan.
·
Penggunaan
OLTP digunakan setiap saat, sedangkan OLAP
digunakan seperlunya saja.Access OLTP aksesnya bisa write, read dan lain-lain.
Sedangkan OLAP sering dibaca karena digunakan untuk analisa.Unit Pekerjaan Kalau
OLTP pekerjaannya hanya sederhana misalnya transaksi dalam swalayan. Untuk OLAP
query untuk menampilkan data sangat kompleks
·
Jumlah
rekaman yang di akses
Kalau OLTP sekitar ratusan sampai ribuan, tapi
jika OLAP data yang diakses bisa sampai jutaan bahkan milyaran.
·
Jumlah
Pengguna
Untuk OLTP penggunanya adalah puluhan, tapi kalau
OLAP penggunanya bisa sampai ratusan bahkan ribuan
·
Ukuran
Database
Ukuran database untuk OLTP sekitar MB-GB,
sedangkan OLAP bisa sampai GB-TB
BUSINESS INTELEGENCE
Menurut Nadia
Branon, Business Intelligence merupakan kategori yang umum digunakan untuk
aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa, dan
menyediakan akses pada data agar dapat membantu pengguna dari kalangan
perusahaan agar dapat mengambil keputusan dengan lebih baik dan tepat
Kegunaan BI
Perusahaan
menggunakan BI untuk memperoleh lebih dalam lagi mengenai segala informasi yang
berhubungan dengan kinerja bisnis. Hal ini digunakan untuk memahami,
meningkatkan kinerja, penganggaran biaya yang lebih efisien dan
mengidentifikasi peluang bisnis baru. Beberapa hal kegunaan BI, antaralain:
- Analisa dalam perilaku konsumen, pola pembelian dan
trend penjualan
- Mengukur, melacak dan memprediksi penjualan dan
kinerja keuangan
- Penganggaran, perencanaan keuangan dan peramalan
- Mengetahui kinerja kegiatan pemasaran
- Optimalisasi proses dan kinerja operasional
- Meningkatkan efektifitaspengiriman dan pasokan
- Analisa CRM (Customer Relationship Management)
- Analisa Resiko
- Analisa nilai strategis
- Analisa social media
Keberadaan BI dalam suatu
perusahaan haruslah diawali dari pelaku bisnis itu sendiri karena merekalah
yang lebih mengetahui informasi dan analisa apa-apa saja yang dibutuhkan dalam
rangka meningkatkan kinerja bisnis dan mereka jugalah yang membutuhkan BI.
Disinilah nilai BI bisa menjadi besar dan berguna bagi perusahaan. Pelaku
bisnis mulai dari eksekutif, manajemen bahkan sampai ke operasional harus
berperan aktif juga dalam penerapan BI dan divisi IT harus bisa berkolaborasi
dalam hal penyiapan data-data dan arsitektur sistem. Terlepas dari perangkat
lunak apa yang digunakan. Bagaimana bisa di sebut business intelligence jika
kita tidak bisa menghadirkan analisa yang dibutuhkan oleh para pelaku bisnis?
Bukan hanya sekedar suatu pelaporan atau analisa saja tapi BI diharapkan dapat
menjadi alat bantu utama bagi pelaku bisnis dalam meningkatkan kinerja bisnis,
tentunya kebutuhan ini dalam tiap masa akan selalu berubah mengikuti
perkembangan bisnis itu sendiri.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar