Ware Housing Data

A.Ware Housing Data
Data warehouse adalah kumpulan data yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan manajemen. Data warehouse berisi data yang berbeda-beda yang memberikan gambaran kondisi bisnis pada saat tertentu.
Datawarehouse mendukung kemampuan melakukan query untuk mendukung pengambilan keputusan, data warehouse lebih mudah dipahami oleh customer dilihat kebutuhan informasi mereka dalam menaksir keadaan finansial, produk dan layanan, serta waktu untuk memasarkan produk dan layanan baru. Yang terpenting – mungkin juga harapan yang beresiko – data warehousing dapat dilihat sebagai teknologi, dengan kemampuan unik untuk mengolah informasi, bertujuan untuk menghasilkan pendapatan yang tinggi dan memperbesar keuntungan.
Pengembangan data warehouse meliputi pengembangan sistem untuk mengekstrak data dari sistem dan instalasi sistem basisdata warehouse yang memungkinkan manajer dapat mengakses data secara fleksibel. Secara umum istilah data warehouse mengacu kepada basis data yang berbeda-beda yang dikumpulkan dari seluruh bagian perusahaan.(dna)
B. Pemodelan Data Warehouse
Nilai bagi sebuah organisani berarti bagaimana mengubah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan

Kebutuhan organisasi akan data sangat besar, tetapi sering tidak mempunyai kemampuan untuk memprosesnya.. Hal tersebut sama halnya dengan otak kanan yang bertugas untuk menangkap dan menyimpan data dalam volume yang besar, sementara otak kiri tidak tahu bagaimana memakainya. Kemampuan manajer untuk menganalisis data yang sangat besar tersebut sangat terbatas sehingga perlu dilakukan pengaturan tertentu sehingga lebih mudah untuk dianalisis.

Intinya adalah volume data tidak relevan jika tidak diorganisasikan, dengan mengorganisasikan data kita memperoleh nilai tambah dari data tersebut. Padahal, nilai bagi sebuah organisasi berarti bagaimana mengubah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan.

Datawarehouse mendukung kemampuan melakukan query untuk mendukung pengambilan keputusan, data warehouse lebih mudah dipahami oleh customer dilihat kebutuhan informasi mereka dalam menaksir keadaan finansial, produk dan layanan, serta waktu untuk memasarkan produk dan layanan baru. Yang terpenting – mungkin juga harapan yang berersiko – data warehousing dapat dilihat sebagai teknologi, dengan kemampuan unik untuk mengolah informasi, bertujuan untuk menghasilkan pendapatan yang tinggi dan memperbesar keuntungan.
Multidimensional modeling (MDM) untuk memodelkan datawarehouse.

Multidimensional modeling (MDM) adalah salah satu pendekatan untuk memberi arti (atau warehousing) pada gunungan data tersebut. MDM tidak terikat pada representasi fisik dari data. Dapat dipisahkan dari multidimensional database, Tidak terlalu sulit untuk dimengerti atau dipraktekan serta bukan mode yang terbaru atau terakhir

MDM adalah teknik untuk memodelkan bisnis secara konseptual sebagai sekumpulan ukuran yang dijabarkan oleh segi bisnis secara umum. Sangat berguna untuk pergantian, peringkasan dan penyusunan data untuk analisis. Sangat kontras dengan online trasaction processing (OLTP) System, yang didesain sekitar entitas, relationship, functional decomposition, dan state transition analysis, MDM untuk data warehousing berdasarkan fakta, dimensi, hirarki dan sparsity.

MDM didesain untuk data numerik, seperti nilai, jumlah, berat, dan kejadian, dalam OLTP permasalahan adalah “Bagaimana membuat model yang memenuhi proses transaksi”, dalam MDM permasalahan adalah “ Apa keuntungan bagi saya dengan pelanggan, dengan organisasi?”

Bagian yang menarik dari MDM adalah kesederhanaanya. Desain OLTP boleh jadi mimiliki selusin atau bahkan ribuan tabel, yang menyebabkan kesulitan bagi manajer untuk memahami desain data dalam rangka menganalisis data. MDM lebih sederhana, model tidak hanya dimengerti oleh orang bisnis, tetapi juga diexpresikan dengan cara yang natural oleh user. Desain konseptual MDM yang baik, dapat diimplementasikan dalam database relasional, multidimensional, bahkan object-oriented database.

MDM didesain untuk menunjang pelaporan dan kebutuhan analisis. Dapat dijelaskan dengan membedakannya dengan model relasional dalam beberapa hal:
MDM melihat informasi dari prespektif “potongan waktu” bahkan transaksi atomik. Sistem OLTP merekam kejadian diskrit dari transaksi. Contohnya isian jurnal, pesanan pembelian, billing,dll. MDM tidak mempedulikan actual event, hanya hasil kuantitatif pada suatu interval waktu, seperti hari, minggu atau bulan.

-Enam pertanyaan mendasar
Tahap awal untuk membangun model multidimensional adalah mengambil subjek area tentang laporan penjualan mingguan, keadaan finansial bulanan, biaya klaim asuransi yang dimodelkan dengan enam pertanyaan mendasar:
1. Proses bisnis apa yang sedang dimodelkan
2. Ukuran atau fakta-fakta apa yang digunakan
3. Seberapa detil dari kegiatan analisis dilakukan
4. Dimensi dari ukuran secara umum
5. Apa atribut-atribut dari dimensi
6. Apakah atribut-atribut tersebut tetap atau berubah terhadap waktu



C. Masadepan data warehousing
Dalam penerapan data warehousing perlu diperhatikan komponen organisasi yang paling penting – sumber daya manusia – apa yang akan terjadi pada pekerjaan-pekerjaan mereka jika datawarehose dimanuka kedalam budaya organisasi. Dalam membangun aplikasi data warehouse perlu diperhatikan apakah aplikasi yang dibuat tersebut sanggup memenuhi objektif dari bisnis mereka.
Perkembangan jaringan komputer memungkinkan adanya sistem basis data tesebar, Internet yang semakin global menjadi tulang punggun dari perusahaan, teknologi media penyimpanan yang berkapasitas besar serta makin cepat dan murah, serta perkembangan platform baru akan mewarnai masa depan dari data warehousing.

D. kesimpulan
• Data warehouse sangat dekat dengan pengambilan keputusan dan masuk dalam sistem penunjang pengambilan keputusan (decession support system -- DSS)
• Data warehouse memberikan kemudahan bagi manajer untuk menganalisis data operasional yang sangat besar dalam rangka pengambilan keputusan
• Multidimensional modeling (MDM) adalah salah satu cara untuk memodelkan datawarehouse
• Internet, teknologi media penyimpanan, dan platform baru akan merubah masa depan dari data warehousing.

E. Refrensi
http://www.beritanet.com/Pustaka/Kamus-Jargon/data-warehouse.html