More Related Content
Similar to DATA WAREHOUSE.pdf (20)
Recently uploaded (8)
DATA WAREHOUSE.pdf
- 1. TUGAS DATA WAREHOUSE, DATA BASE, dan Online Analytical Processing (OLAP) Jelaskan mengenai data warehouse, serta sebutkan beberapa karakteristiknya. ➢ Pengertian data warehouse dari beberpa ahli, a. Data warehouse adalah kumpulan data yang memiliki sifat subjek berorientasi, terpadu, waktu-varian, dan tetap pada pengumpulan data untuk mendukung proses pengambilan keputusan manajemen. (W.H. Inmon dan Richard DH) b. Data warehouse adalah database yang read-only analisis dan digunakan sebagai dasar sistem pendukung keputusan. (Vidette Poe) c. Data warehouse merupakan database relasional yang dirancang lebih untuk query dan analisis proses transaksi, biasanya mengandung sejarah data transaksi dan mungkin juga data dari sumber lain. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi untuk menggabungkan / konsolidasi data dari berbagai sumber. (Paul Lane) d. Data warehouse merupakan pendekatan untuk menyimpan data dimana sumber data yang heterogen (yang biasanya tersebar di beberapa basis data OLTP) bermigrasi ke penyimpanan data dan terpisah homogen. (Ramelho) e. Pengguna menerapkan keahliannya dalam hal masalah, dan komputer melakukan analisis data yang canggih untuk memilih data yang tepat dan menempatkannya dalam format yang sesuai untuk pengambilan keputusan. (Usama Fayyad) Jadi, secara umum 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 desain database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan data warehouse normalisasi bukanlah cara terbaik. ➢ Karakteristik data warehouse, 1. Berorientasi kepada subjek (subjek-oriented), data warehouse berorientasi subjek dirancang untuk menganalisis data berdasarkan subjek-subjek tertentu dalam organisasi, bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu. 2. Data yang dimiliki terintegrasi (Data Integrated), Data Warehouse dapat menyimpan data dari sumber yang terpisah ke dalam format yang konsisten dan terintegrasi satu sama lain. 3. Dibuat dalam waktu tertentu (Timeline), semua data dalam data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. 4. Data yang disimpan bersifat tetap (Non-Volatile), data dalam gudang data tidak diperbarui secara realtime tetapi dalam refresh sistem operasi tertentu. 1. Jelaskan perbedaan database dan data warehouse Data warehouse dan database merupakan sistem penyimpanan data, yang membedakannya adalah cara kedua sistem ini memproseses data. Data warehouse menggunakan OnLine Analytical Processing (OLAP) untuk menganalisis data yang
- 2. banyak dengan cepat, sedangkan database menggunakan Online Transactional Processing (OLTP) untuk menghapus, memasukan, menggantu, dan memperbarui data dalam transaksi yang banyak dalam waktu relatif singkat. Database merupakan salah satu komponen dari data warehouse, sehingga data warehouse dan database saling melengkapi. 2. Jelaskan definisi mengenai data mart dan jelaskan mengapa data mart sangat penting. Data mart merupakan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan (pembuatan laporan dan analisis) pada tingkat dapartemen/unit atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Mengapa data mart menjadi sangat penting, berikut beberapa alasan yang menjadi pertimbangannya, a. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi, b. Biaya pembuatan lebih murah. c. Berisi data perusahan yang penting. d. Meningkatkan waktu respon end-user. 3. Jelaskan mengenai Online Analytical Processing (OLAP). Online Analytical Processing (OLAP) adalah suatu jenis pemrosesan yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis query dari data yang berukuran besar dari barbagai perspektif (multidimensi). 4. Berikan definisi mengenai data mining, dan sebutkan beberapa teknologi utamanya. Pengertian data mining adalah suatu proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengektraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang tersimpan didalam database besar. (Turban et al, 2005). Teknologi utama yang digunakan pada data mining, a. Statistik b. Jaringan saraf tiruan (neural network) c. Logika kabur (fuzzy logic) d. Algoritma genetika e. Teknologi kecerdasan buatan f. 6. Jelaskan hubungan antara OLAP dan data mining. OLAP merujuk pada summery dari data yang ada di dalam database yang dibentuk menjadi data cubes, sedangkan data mining lebih kepada pemodelan-pemodelan yang tidak tergantung apakah data yang dimodel berasal dari raw data yang ada di data warehouse atau data yang sudah di summary seperti data cubes.
- 3. Sumber referensi 1. https://www.dosenpendidikan.co.id/data-warehouse-adalah/ 2. https://www.gurupendidikan.co.id/data-mining/ 3. https://www.diadona.id/d-stories/pengertian-data-mining-dan-contohnya-menurut- para-ahli-200707m.html 4. https://qwords.com/blog/data-mining-adalah/ 5. https://repository.dinus.ac.id/docs/ajar/DATA_WAREHOUSE.pdf