Prinsip - prinsip pemodelan dimensi
Nama
: L.Efendi
NIM
: 11.41010.0211
Tugas
: Pertemuan 5 [ MK Data Warehouse ]
Data Warehouse
Data
warehouse adalah basis data yang
menyimpan data sekarang maupun data masa lalu yang berasal dari berbagai sistem
operasional dan sumber yang lain (sumber eksternal) yang menjadi perhatian
penting bagi manajemen dalam organisasi bahkan ditujukan untuk keperluan
analisis dan pelaporan manajemen dalam rangka pengambilan keputusan.
Data warehouse digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan,
bukan untuk melaksanakan pemrosesan transaksi.
Dimension Tables
˜ Merepresentasikan who, what, where, when and
how of sebuah pengukuran/artifact.
˜ Merepresentasikan entities yang real, bukan proses
bisnis.
˜ Memberikan konteks pengukuran (subject)
Data
Multidimensi
˜ Data multidimensi adalah “ketika kita dapat melihat
sebuah data dari berbagai sudut pandang atau dimensi”
˜ Sebagai contoh, penjualan buku dapat dilihat dari
segi Buku, waktu, lokasi penjualan / toko dan sebagainya.
Conceptual
Modeling of Data Warehouses
˜ Design harus
mencerminkan multi dimensional view
o Star Schema
o Snowflake Schema
o Fact Constellation Schema
Star Schema ( 1 )
Star Schema ( 2
)
Star Schema ( 3
)
Star Schema ( 4 )
Star Schema ( 5 )
Star Schema
Skema bintang merupakan struktuk logikal yang memiliki
tabel fakta yang terdiri atas data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh
tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data.
Jenis - jenis Star Schema
ü Skema bintang [Star
Schema] sederhana
ü Skema bintang [Star
Schema] dengan banyak table fakta
Keuntungan &
Kerugian Star Schema
˜ Keuntungan :
o Lebih simple
o Mudah dipahami.
o Hasil dari proses query juga relatif lebih cepat.
˜ Kerugian :
o boros dalam space.
Snowflake Schema
( 1 )
Snowflake Schema
( 2 )
Snowflake Schema
( 3 )
Snowflake Schema
( 4 )
Snowflake Schema
( 5 )
Skema Snowflake
Merupakan varian dari skema bintang dimana table-table
dimensi tidak terdapat data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau
lebih table dimensi tidak bergabung secara langsung kepada table fakta tapi
pada table dimensi lainnya. Sebagai contoh, sebuah dimensi yang
mendeskripsikan produk dapat dipisahkan menjadi tiga table (snowflaked)
Keuntungan &
Kerugian Snowflake Schema
˜ Keuntungan menggunakan
model Snowflake
o Pemakain space yang lebih sedikit
o Update dan maintenance yang lebih mudah
˜ Kerugian
menggunakan model ini
yaitu :
o Model lebih komplek dan rumit
o Proses query lebih lambat
o Performance yang kurang bagus
Combination Star
Schema dengan Snowflake Schema
Keduanya merupakan
model-model dimensional, perbedaannya terletak pada implementasi fisikal. Skema
snowflake memberi kemudahan pada perawatan dimensi, dikarenakan strukturnya
yang lebih normalisasi. Sedangkan skema bintang lebih efisien serta sederhana
dalam membuat query dan mudah diakses secara langsung oleh pengguna.
Star Schema dan
SnowFlake Shema
Adapun
StarFlake merupakan gabungan diantara keduanya. Keuntungan menggunakan
masing-masing model tersebut dalam data warehouse antara lain :
ü Efisien dalam hal
mengakses data
ü Dapat beradaptasi
terhadap kebutuhan-kebutuhan user
ü Bersifat fleksibel
terhadap perubahan yang terjadi khususnya perubahan yang mengarah pada
perkembangan
ü Memiliki kemampuan
dalam memodelkan situasi bisnis secara umum
ü Meskipun skema yang
dihasilkan sangat kompleks, tetapi pemrosesan query dapat diperkirakan, hal ini
dikarenakan pada level terendah, setiap table fakta harus di query secara
independen.
Gambar StarFlake
Schema
Perbedaan Schema
Kesimpulan
Data warehouse merupakan suatu cara/metode
dari suatu database yang berorientasi kepada subjek, non-volatile,
time-variance dan terintegrasi yang digunakan untuk mempermudah para pengambil
keputusan dalam memecahkan masalah.
Keberadaan data warehouse sangat penting
sebagai tools dari DSS, karena data warehouse memang digunakan untuk itu.
Dengan adanya data warehouse, diharapkan suatu perusahaan dapat lebih unggul
dari kompetitornya dan lebih jeli lagi dalam melihat peluang pasar.
Sumber :
- Conolly,Thomas dan Begg Carolyn(2002). Database systems – A
Practical Approach to Design, Implementation and Management, edisi-3.
Addison Wesley Longman.Inc., USA
- Fatansyah(2002). Buku Teks Ilmu Komputer – Basis Data, cetakan-4.
Informatika
- Inmon, W.H.(2002). Building the Data Warehouse,edisi-3. Wiley
Computer Publishing.
- Kimball,R.,Merz,
R (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Expert Methods for
Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. Wiley Computer
Publishing, Canada.
- Mcleod,Raymond(1996). Sistem Informasi Manajemen, Jilid-1.
Terjemahan Teguh,H. PT. Prenhallindo, Jakarta.
- Nolan,Sean And Huguelet, Tom(2000).Microsoft SQL Server 7.0 Data
Warehousing Training Kit. Microsoft Prees, USA
- Poe, Vidette(1998). Building Data Warehouse for Decision Support,
edisi-2. Prentice Hall.
.jpg)
