Minggu, 15 November 2009

Key Technology Datawarehouse

Key Technology Datawarehouse


Duaberita - Dalam kesempatan ini saya hanya menyampaikan dan memaparkan tentang Key , dan sedikit akan share mengenai Key Tenhnology untuk Datawarehouse. Ini bukan karena saya bisa dengan sendirinya, ataupun bukan dateng dari jatuh dari langit, tetapi karena proses pembelajaran berkat mentor saya yang canggih yaitu Octony. Sekilas dalam tulisan saya sebelumnya saya telah paparkan sedikit mengenai apa itu Datawarehouse dan BI. Berikut merupakan poin-poin penting atau key technology mengenai Datawarehouse, yaitu :

1. Data source dan data target
Dalam Datawarhouse pasti tidak terlepas dari data source , dan juga pasti membutuhkan data target. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa secara sederhana datawarehouse merupakan proses perpindahan data yang bersifat OLTP ke OLAP. Data source atau sumber data merupakan database yang sifatnya operasional atau database transaksi, yang sangat beraneka macam atau heterogenous. Inilah tantangan dalam datawarehouse yaitu sumber data yang beraneka macam, bisa jadi merupakan platform dari oracle, microsoft, SAP, ataupun flat file, dan lain sebagainya. Kemudian dari datasource tersebut dipindah ke data target , dan datatarget inilah yang kelak di desain sebagai datawarehouse.

2. OLAP
Seperti yang telah disinggung diatas, OLAP atau Online analytical Procesing merupakan sifat dari datawarehouse yaitu yang didesain dengan tujuan untuk analisa. Dan bicara mengenai OLAP ini akan berhubungan dengan Cube, Rolap, Molap, Holap. Di sini mungkin akan dijelaska sedikit mengenai semuanya itu. Cube atau kubus hhhmm…., mungkin merupakan suatu business object yang bisa dilihat dalam beberapa dimensi , bisa juga dilihat dalam tiga dimensi. Dan biasanya cube ini terdiri dari beberapa dimension dan fact. Sedangkan ROLAP atau Relational Online Analytical Procesing, jika dilihat dari namanya saja , merupakan OLAP yang sifatnya relasional. Dan Molap yaitu Multidimensional OLAP , yang sifatnya multi dimensi, sedangkan HOLAP merupakan Hybrid OLAP yang merupakan gabungan dari ROLAP dan MOLAP.

3.ETL
ETL merupakan extracting, transforming, dan loading, merupakan proses yang terjadi dalam perpindahan dari OLTP ke OLAP. Dan dalam proses ETL tersebut juga terjadi suatu proses apa yang disebut dengan data cleansing. Dalam proses extracting merupakan proses yang melakukan pengambilan data dari data source dan biasanya disimpan dalam temporary table atau yang disebut dengan staging. Kemudian dari staging inilah terjadi proses data cleansing ataupun data transformation. Dan loading merupakan data yang telah di cleansing dan yang telah ditransformasi dimuat atau diloading ke datawarehouse.

4.Star Schema
Dalam mendesain ututk datawarehouse haruslah menggunakan desain Star schema. Yang biasanya terdiri dari fact atau measure yang berada di tengah-tengah dan dikelilingi dengan beberapa dimensi. Kadangkala dalam desain ini menggunakan juga desain dengan Snowflake

5. Data Mart
Data Mart dalam konteks datawarehouse , adalah kupulan beberapa bisnis area, atau dengan kata lain datawarehouse merupakan kumpulan atau bagian dari beberapa data mart

6.Dimensi
Seperti yang telah dijelaskan diatas, datawarehouse terdiri atas , beberapa dimensi dan fact yang biasanya membentuk suatu star schema. Jadi dapat dilihat dari banyak segi dimensi , seperti time dimensi, dimensi berdasarkan geography, dimensi berdasarkan product, dan lain sebagainya.

7.Fact
Fact table atau measures , merupakan table transaksi , atau table yag berisi dengan segala macam perhitungan dalam datawarehouse.Dan dalam desain biasanya adadi tengah-tengah yang dikelilingi oleh beberapa dimensi.

8.Time dimension
Time dimension dalam datawarehouse merupakan behavior yang sangat perlu mendapat perhatin dalam datawarehouse. Dari sifat dalam datawarehouse yang bersifat historical , maka time dimensi dapat dilihat dalam waktu seperti apakah weekly , monthly , yearly , dan disesuaikan dengan kebutuhan.

Demikian sedikit sharing knowledge saya mengenai key technology datawarehouse, semoga berguna dan membantu bagi yang membutuhkannya.

(*) Penulis Adalah :
Professional IT/ORACLE at ASABA COMPUTER CENTER

Tidak ada komentar:

Posting Komentar