Data warehouse akan dibangun untuk toko buku universitas yang memiliki cabang di lima kampus untuk mendukung proses bisnis pengadaan dan penjualan buku pelajaran kepada mahasiswa berdasarkan jadwal mata kuliah yang diajarkan. Data dari berbagai sumber seperti departemen akademik dan penerbit akan digabungkan untuk memfasilitasi proses bisnis.

1. Presented by HANIM M.A – M. IRWAN
AFANDI.
hanim03@gmail.com,
hanim_maria@yahoo.com
Andy_afandi@yahoo.com
1

2.  Abdul Kadir
 S. Sudarshan (Comp. Science and Engineering Dept,
IIT, Bombay)
 Anindya Datta (Georgia Institute of Technology)
 DR. R. Seshadri
2

3.  Part 1 : Review data, informasi
 Part 2 : Pengenalan Data Warehouse
 Part 3 : Karakteristik Data Warehouse
 Part 4 : Task 1
3

4. 4

5.  Data warehouse adalah basis data yang menyimpan
data sekarang dan data masa lalu yang berasal dari
berbagai sistem operasional dan sumber yang lain
(sumber eksternal) yang menjadi perhatian penting
bagi manajemen dalam organisasi dan ditujukan untuk
keperluan analisis dan pelaporan manajemen dalam
rangka pengambilan keputusan
 Data warehouse digunakan untuk mendukung
pengambilan keputusan, bukan untuk melaksanakan
pemrosesan transaksi
 Data warehouse hanya berisi informasi-informasi yang
relevan bagi kebutuhan pemakai yang dipakai untuk
pengambilan keputusan
5

6. 6
Database (OLTP)Database (OLTP) Data Warehouse (OLAP)Data Warehouse (OLAP)
• Menangani data saat iniMenangani data saat ini
• Data bisa saja disimpan pada beberapaData bisa saja disimpan pada beberapa
platformplatform
• Data diorganisasikan berdasarkanData diorganisasikan berdasarkan
fungsi atau operasi seperti penjualan,fungsi atau operasi seperti penjualan,
produksi, dan pemrosesan pesananproduksi, dan pemrosesan pesanan
• Pemrosesan bersifat berulangPemrosesan bersifat berulang
• Untuk mendukung keputusan harianUntuk mendukung keputusan harian
(operasional)(operasional)
• Melayani banyak pemakai operasionalMelayani banyak pemakai operasional
• Berorientasi pada transaksiBerorientasi pada transaksi
• Lebih cenderung menangani dataLebih cenderung menangani data
masa lalumasa lalu
• Data disimpan dalam satuData disimpan dalam satu
platformplatform
• Data diorganisasikan menututData diorganisasikan menutut
subjek seperti pelkanggan atausubjek seperti pelkanggan atau
produkproduk
• Pemrosesan sewaktu-waktu, takPemrosesan sewaktu-waktu, tak
terstruktur, dan bersifat heuristikterstruktur, dan bersifat heuristik
• Untuk mendukung keputusan yangUntuk mendukung keputusan yang
strategisstrategis
• Untuk mendukung pemakaiUntuk mendukung pemakai
manajerial yang berjumlah relatifmanajerial yang berjumlah relatif
sedikitsedikit
• Berorientasi pada analisisBerorientasi pada analisis

7. 1. Data operasional dalam organisasi, misalnya
basis data pelanggan dan produk, dan
2. Sumber eksternal yang diperoleh misalnya
melalui Internet, basis data komersial, basis data
pemasok atau pelanggan
 Berbagai data yang berasal dari sumber
digabungkan dan diproses lebih lanjut oleh
manajer data warehouse dan disimpan dalam
basis data tersendiri.
 Selanjutnya, perangkat lunak seperti OLAP dan
data mining dapat digunakan oleh pemakai untuk
mengakses data warehouse
7

8. 8

9. 9

10. 10

11. 11
Data Warehouse: A Multi-Tiered ArchitectureData Warehouse: A Multi-Tiered Architecture
Data
Warehouse
Extract
Transform
Load
Refresh
OLAP Engine
Analysis
Query
Reports
Data mining
Monitor
&
Integrator
Metadata
Data Sources Front-End Tools
Serve
Data Marts
Operational
DBs
Other
sources
Data Storage
OLAP Server

12. 12

13.  Data warehouse dan OLAP didasarkan
pada multidimensional data model.
 Model ini merepresentasikan data dalam
bentuk data cube, data dimodelkan dan
ditampilkan sebagai multiple dimension.
 Data cube ini didasarkan pada
dimensions table dan facts table.
13

14.  Multidimensional yang
berarti bahwa terdapat
banyak lapisan kolom
dan baris (Ini berbeda
dengan tabel pada model
relasional yang hanya
berdimensi dua)
 Berdasarkan susunan
data seperti itu, amatlah
mudah untuk memperoleh
jawaban atas pertanyaan
seperti: “Berapakah
jumlah produk 1 terjual di
Jawa Tengah pada tahun
n-3?”
14

15. 15
Multidimensional Data ModelMultidimensional Data Model
Kumpulan dariKumpulan dari measuresmeasures numerik, yangnumerik, yang
bergantung pada sekumpulahbergantung pada sekumpulah dimensions.dimensions.

Cnth: measureCnth: measure SalesSales, dimensions, dimensions
ProductProduct (key: pid),(key: pid), LocationLocation (locid),(locid),
andand TimeTime (timeid).(timeid).
8 10 10
30 20 50
25 8 15
1 2 3
timeid
pid
111213
11 1 1 25
11 2 1 8
11 3 1 15
12 1 1 30
12 2 1 20
12 3 1 50
13 1 1 8
13 2 1 10
13 3 1 10
11 1 2 35
pid
locid
sales
locid
Slice locid=1
is shown:
timeid

16.  Merepresentasikan proses bisnis, yaitu model
proses bisnis sebagai bentuk (artifact) pada data
model.
 Mengandung elemen ‘pengukuran’ atau metrik
atau fakta pada proses bisnis.
 “jumlah penjualan bulanan” pada proses bisnis
Penjualan.
 dll
 Terdapat foreign key untuk tabel dimensi.
 Berisi ribuan kolom
16

17.  Merepresentasikan who, what, where, when and
how of sebuah pengukuran/artifact.
 Merepresentasikan entities yang real, bukan
proses bisnis.
 Memberikan konteks pengukuran (subject)
 Sebagai contoh :
Pada tabel fakta Penjualan. Karakteristik dari
pengukuran ‘jumlah penjualan bulanan’ bisa terdiri
dari lokasi (Where), waktu (When), produk yang
terjual (What).
17

18.  Atribut pada tabel dimensi merupakan kolom-kolom yang ada
pada tabel dimensi.
 Pada tabel dimensi lokasi, atribut bisa merupakan Kode Pos,
kota, kode negara, negara, dll. Secara umum, atribut pada
tabel dimensi digunakan untuk pelaporan dengan
menggunakan batasan kueri, contoh where Country='USA'.
Atribut pada tabel dimensi juga mengandung satu atau
beberapa hierarchical relationships.
 Sebelum mendesain data warehouse, harus ditentukan dulu
mengandung elemen apa saja data warehouse yang akan
dibuat. Misalkan jika ingin membuat data warehouse yang
mengandung “jumlah penjualan bulanan” yang melibatkan
semua lokasi, waktu, dan produk, maka dimensinya adalah :
Lokasi
Waktu
Product
18

19. 19

20.  Bukan ER Diagram
 Design harus mencerminkan multidimensional
view
 Star Schema
 Snowflake Schema
 Fact Constellation Schema
20

21. 21
Order NoOrder No
Order DateOrder Date
Customer NoCustomer No
Customer NameCustomer Name
CustomerCustomer
AddressAddress
CityCity
SalespersonIDSalespersonID
SalespersonNameSalespersonName
CityCity
QuotaQuota
OrderNOOrderNO
SalespersonIDSalespersonID
CustomerNOCustomerNO
ProdNoProdNo
DateKeyDateKey
CityNameCityName
QuantityQuantity
Total Price
ProductNOProductNO
ProdNameProdName
ProdDescrProdDescr
CategoryCategory
CategoryDescriptionCategoryDescription
UnitPriceUnitPrice
DateKeyDateKey
DateDate
CityNameCityName
StateState
CountryCountry
OrderOrder
CustomerCustomer
SalespersonSalesperson
CityCity
DateDate
ProductProduct
Fact TableFact Table

22. 22

23.  Model dimana data warehouse terdiri dari satu
tabel pusat yang besar (tabel fakta).
 Ada satu table untuk tiap dimensi
 Pada star schema, satu dimensi diwakili oleh
satu tabel dan masing-masing tabel diwakili
oleh beberapa atribut.
23

24. 24
Example of a SnowflakeExample of a Snowflake
SchemaSchema
Order NoOrder No
Order DateOrder Date
Customer NoCustomer No
Customer NameCustomer Name
CustomerCustomer
AddressAddress
CityCity
SalespersonIDSalespersonID
SalespersonNameSalespersonName
CityCity
QuotaQuota
OrderNOOrderNO
SalespersonIDSalespersonID
CustomerNOCustomerNO
ProdNoProdNo
DateKeyDateKey
CityNameCityName
QuantityQuantity
Total Price
ProductNOProductNO
ProdNameProdName
ProdDescrProdDescr
CategoryCategory
CategoryCategory
UnitPriceUnitPrice
DateKeyDateKey
DateDate
MonthMonth
CityNameCityName
StateState
CountryCountry
OrderOrder
CustomerCustomer
SalespersonSalesperson
CityCity
DateDate
ProductProduct
Fact TableFact Table
CategoryNameCategoryName
CategoryDescrCategoryDescr
MonthMonth
YearYear
YearYear
StateNameStateName
CountryCountry
CategoryCategory
StateState
MonthMonth
YearYear

25. 25

26.  Ada mekanisme normalisasi tabel dimensi
 Mudah untuk dimaintain
 Butuh kapasitas penyimpanan yang relatif lebih
kecil
 Efektifitas browsing/select data berkurang
karena harus melibatkan banyak kueri dari
berbagai macam tabel
26

27. 27

28.  Fact Constellation
 Ada beberapa tabel fakta yang digunakan bersama-
sama (share) beberapa tabel dimensi.
 Dapat berupa kumpulan skema star
28

29.  Lanjutan model multidimensi
 Hirarki
 Ulasan tentang hirarki waktu
 OLAP dan kemampuan OLAP
 Latihan Modeling
 Membuat model untuk OLTP
 Membuat model untuk OLAP
29

30. 30
Hirarki DimensiHirarki Dimensi
Untuk setiap dimensi, kumpulan nilai-nilaiUntuk setiap dimensi, kumpulan nilai-nilai
bisa diatur dalam hirarki:bisa diatur dalam hirarki:
PRODUCT TIME LOCATION
category week month state
pname date city
year
quarter country

31.  Data warehouse dapat dibangun sendiri dengan
menggunakan perangkat pengembangan aplikasi
ataupun dengan menggunakan perangkat lunak
khusus yang ditujukan untuk menangani hal ini
 Beberapa contoh perangkat lunak yang digunakan
untuk administrasi dan manajemen data
warehouse:
 HP Intelligent Warehouse (Hewlett Packard)
 FlowMark (IBM)
 SourcePoint (Software AG)
31

32.  Menentukan misi dan sasaran bisnis bagi pembentukan
data warehouse
 Mengidentifikasi data dari basis data operasional dan
sumber lain yang diperlukan bagi data warehouse
 Menentukan item-item data dalam perusahaan dengan
melakukan standarisasi penamaan data dan maknanya
 Merancang basis data untuk data warehouse
 Membangun kebijakan dalam mengarsipkan data lama
sehingga ruang penyimpanan tak menjadi terlalu besar
dan agar pengambilan keputusan tidak menjadi terlalu
lamban.
 Menarik data produksi (operasional) dan meletakkan ke
basis data milik data warehouse
32

33.  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.
33

34.  SmartMart (IBM)
 Visual Warehouse (IBM)
 PowerMart (Informatica)
34

35.  OnLine Analytical Processing
 Suatu jenis pemrosesan yang memanipulasi
dan menganalisa data bervolume besar dari
berbagai perspektif (multidimensi). OLAP
seringkali disebut analisis data
multidimensi.
35

36.  Data multidimensi adalah data yang dapat
dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut
ukuran
 Contoh atribut dimensi adalah nama barang
dan warna barang, sedangkan contoh atribut
ukuran adalah jumlah barang
36

37. 37

38.  Konsolidasi (roll up) melibatkan pengelompokan data.
Sebagai contoh kantor-kantor cabang dapat dikelompokkan
menurut kota atau bahkan propinsi. Transaksi penjualan dapat
ditinjau menurut tahun, triwulan, bulan, dan sebagainya.
Kadangkala istilah rollup digunakan untuk menyatakan
konsolidasi
 Drill-down adalah suatu bentuk yang merupakan kebalikan
dari konsolidasi, yang memungkinkan data yang ringkas
dijabarkan menjadi data yang lebih detail
 Slicing and dicing (atau dikenal dengan istilah pivoting)
menjabarkan pada kemampuan untuk melihat data dari
berbagai sudut pandang
38

39. 39

40. 40

41.  Express Server (Oracle)
 PowerPlay (Cognos Software)
 Metacube (Informix/Stanford Technology
Group)
 HighGate Project (Sybase)
 MondrianOLAP – now part of Pentaho Project
41

42.  Latihan Membuat model untuk OLTP
 Latihan Membuat model untuk OLAP
42

43.  The Monash Main Bookshop adalah mitra pemasok buku pelajaran
kepada mahasiswa untuk kelas-kelas yang diselenggarakan di lima
kampus milik universitas. The Monash Main Bookshop memiliki toko
cabang yang terletak di setiap kampus.
 Beberapa minggu sebelum awal semester setiap departemen
akademik mengirimkan informasi kepada Monash Main Bookshop
tentang mata kuliah yang akan ditawarkan di kampus masing-masing
pada semester berikutnya. Untuk setiap mata pelajaran Monash Main
Bookshop membutuhkan rincian pendaftaran mahasiswa yang
diproyeksikan di setiap kampus, buku-buku teks yang dibutuhkan,
dan semua dosen untuk setiap mata pelajaran.
 Staf Main Bookshop kemudian mempersiapkan pesanan
pembelian (PO) yang dikirim ke berbagai penerbit yang memasok
buku-buku pelajaran. Departemen akademik akan diberikan informasi
mengenai buku yang tidak tersedia, sehingga buku teks
alternatif dapat dipesan.
 Pesanan buku tiba di toko buku kampus cabang yang tepat disertai
dengan slip pengepakan. Slip pengepakan tersebut kemudian
diverifikasi oleh staf toko buku. Jika pesanan yang disampaikan
sudah benar, departemen akademik yang terkait ditagih oleh toko
buku untuk buku-buku pelajaran yang mereka telah pesan.
43

44.  Cari studi kasus (case study) untuk ERD Modeling. Tulis
alamat webnya dalam file doc(x) dan beri nama
“kelompokxx-kelas-tugas1.doc(x)” dan kirimkan ke FB
saya (mohamad afandi) melalui pesan maksimal :
 Selasa, 18 maret 2014, sebelum jam 09.30 (Kelas B),
 Kamis, 20 Maret 2014 sebelum jam 13.00 (Kelas A)
untuk saya setujui/tidak setujui.
 Pantau reply saya melalui pesan FB maksimal sampai:
 Selasa,18/3/2014, 10.30. (Kelas B)
 Kamis, 20/3/2014, 14.00 (Kelas A)
 Jika sudah disetujui, lanjutkan dengan membuat ERD-
nya untuk dikumpulkan maksimal senin, 24 maret
2014, 09.30 melalui Dropbox. Format penamaan file
sama dengan di atas.
44

45. 45