Manfaat dalam Bisnis
Dapat mengerti pelanggan dengan
lebih baik
Memperbaiki kampanye iklan /
marketing
Meningkatkan pelayanan pelanggan
Memperkecil Resiko
Membuat perencanaan bisnis yang
lebih baik
Membuat keputusan dengan lebih
cepat
dll
Stakeholder Data Warehouse
Manajemen dan Direksi
Memiliki pandangan terhadap keseluruhan bisnis.
Divisi / Unit Bisnis
Memiliki data yang lebih lengkap dan cepat dalam menganalisa
perilaku operasional subjek dari masing-masing unit
Contoh subjek : pelanggan (marketing), karyawan (hrd), produk
(riset), dll.
Divisi IT / IS
Memiliki produktivitas yang lebih baik dalam mengejar
perkembangan bisnis dengan sistem terkomputerisasi.
Meningkatkan pemanfaatan teknologi secara lebih baik terutama
database.
Memecah proses yang kompleks dari suatu view database
relasional.
ETL
ETL (EXTRACT, TRANSFORMATION
& LOAD)
Proses di Data Warehouse
Data Integration & Extraction
Optimization and Staging (I/O Balance)
Cleansing Data
Normal Distribution
ETL (Extract, Transform & Load) Tools
Aplikasi yang dirancang khusus untuk
mengintegrasikan, mengolah dan
menyimpan data dengan berbagai
keperluan dan media.
Ciri-ciri :
Batch Processing
I/O Optimization Capabilities
Kaya akan modul pengolahan data
Kenapa ETL ?
Produktivitas yang tinggi !
Meningkatkan efektivitas dan efisiensi
divisi IT :
Fokus akan integrasi dan pengolahan
data !
Dibandingkan ke kompleksitas algoritma
menggunakan scripting / programming
language umum.
Dirancang untuk mampu menangani I/O
balancing sehingga meningkatkan kinerja
pengolahan data.
suatu data warehouse
Tipe : ROLAP, MOLAP dan HOLAP
Contoh Produk OLAP :
Microsoft SQL Server Analysis
Service (MSAS)
Pentaho Analysis (Mondrian)
PALO
Dan lain-lain
Kenapa OLAP dan Bukan SQL ?
Aplikasi analisa yang baik
membutuhkan kemampuan query
data ke sistem koordinat posisi row
/ column secara dinamis.
Contoh : Excel
SQL hanya mengenal
pengembalian row set dari data
dan tidak mengenal sistem
koordinat axis.
Oleh sebab itu SQL sangat
bergantung pada subquery atau
temporary table.
.
Kenapa OLAP dan Bukan SQL ?
OLAP menjawab kebutuhan tersebut
dengan query khusus : MDX (Multi
Dimensional Expression) !
Contoh perhitungan kompleks yang
akan sulit dilakukan SQL :
Perhitungan year to date penjualan
bulan ini dengan perhitungan pada
bulan yang sama tahun
sebelumnya
Menghitung rasio kontribusi dari
penjualan bulan ini terhadap
kuartal terkait dan rasio terhadap
keseluruhan tahun
dll