Belajar Gratis Sistem Informasi & Informatika

Arsitektur data warehouse 3-tier Metadata adalah data yang mendeskripsikan data. Ketika digunakan di suatu data warehouse, metadata adalah data yang mendefinisikan objek-objek warehouse. Gambar arsitektur data warehouse 3-tier di samping menunjukkan repositori metadata di bagian tier dasar pada arsitektur data warehousing. Metadata dibuat untuk mendapatkan nama-nama data dan definisi-definisi dari warehouse tertentu. Metadata tambahan dibuat dan ditangkap untuk membuat 'timestamping' dari data yang diekstrak, sumber data yang diekstrak, dan field-field yang kosong yang ditambahkan melalui proses 'data cleaning' dan integrasi. [ Baca juga: Pengembangan Repositori Metadata dalam Proyek BI ] Pertanyaan yang mungkin muncul dalam benak orang yang belajar tentang data warehouse adalah: apa isi dari metadata? Repositori metadata seharusnya berisi hal-hal berikut:

Banyak orang yang sudah familiar dengan berbagai sistem database relational, jadi untuk memahami tentang apa itu data warehouse, cara yang paling mudah adalah dengan membandingkan antara kedua jenis sistem ini. Tugas utama sistem database operasional adalah untuk melakukan pemrosesan query dan transaksi secara online (online = database dalam kondisi aktif). Sistem-sistem seperti ini disebut dengan sistem-sistem 'On-Line Transactional Processing' (OLTP), yang artinya secara harafiah digunakan untuk memroses transaksi. Sistem-sistem ini pada umumnya meng-cover operasi sehari-hari suatu organisasi seperti pembelian, inventori, manufaktur, perbankan, penggajian, registrasi/pendaftaran, akuntansi, dsb, dsb. [ Baca juga: topik-topik terkait database disini ] Sistem-sistem data warehouse, sebaliknya, melayani para pengguna pengetahuan (insight) atau biasa juga disebut 'knowledge workers', yaitu orang-orang yang menganalisa data untuk mendukung proses pengambilan sua...

Langkah-langkah apa yang perlu diambil suatu perusahaan untuk memastikan keamanan dan konfidensialitas data pelanggan dalam data warehousenya? Sistem keamanan dalam data warehouse seharusnya berfokus pada empat area utama: Tahap 1: menetapkan prosedur dan kebijakan perusahaan tentang keamanan data yang efektif. Kebijakan keamanan yang efektif seharusnya dimulai dari atas dan dikomunikasikan dengan semua orang dalam perusahaan. Tahap 2: menerapkan berbagai prosedur dan teknik keamanan lojik untuk membatasi akses. Hal ini mencakup otentikasi user, kontrol akses, dan enkripsi. Tahap 3: membatasi terhadap akses fisik ke lingkungan data center. Tahap 4: menetapkan proses review kontrol internal yang efektif untuk keamanan dan privasi data. [Baca juga:  manfaat data warehouse bisa dibaca di link ini ]

Apa yang dimaksud dengan real-time data warehouse (RDW)? Real-time data warehouse adalah dimana data (di data warehouse) untuk pendukung kuputusan ter- update berbasiskan proses yang sedang berjalan ketika transaksi-transaksi bisnis terjadi; nama lainnya adalah active data warehouse . Berikut di bawah adalah gambar dari ilustrasi untuk real-time data warehouse atau active data warehouse . Kata " active " adalah enterprise data warehouse yang ditambah dengan elemen-elemen active yang ada di dalamnya. [ Pengertian data warehouse dan beberapa karakteristiknya bisa dibaca disini ]

Project pengembangan data warehouse adalah suatu usaha yang besar bagi suatu perusahaan manapun dan lebih rumit dibandingkan dengan project implementasi dan memilih mainframe karena project ini melibatkan dan memberi pengaruh pada banyak departemen dan banyak interface input dan output dan mungkin saja merupakan bagian dari strategi bisnis CRM ( customer relation management ).  [ Baca juga & bandingkan: Pendekatan dalam Project Pengembangan Business Intelligence ] Apa saja manfaat data warehouse? Manfaat langsung meliputi: Memungkinkan end-users untuk melakukan berbagaia analisa ekstensif dalam berbagai cara Adanya data korporat/perusahaan yang menampilkan data yang sudah terkonsolidai dengan baik (satu versi data yang sudah valid ) Informasi yang lebih baik dan lebih tepat waktu.   Data warehouse memungkinkan pemrosesan informasi untuk dipindahkan dari sistem operasional yang mahal ke server-server yang murah, sehingga request informasi dari ...

Apa yang dimaksud dengan integrasi data ( data integration )? Integrasi data (atau data integration) adalah istilah umum dan luas ( umbrella term ) yang mencakup tiga proses yang menggabungkan data dari berbagai sumber data ke dalam data warehouse, tiga proses teresebut meliputi: 1) mengakses data, 2) menggabungkan berbagai macam view data yang berbeda-beda dan 3) menangkap perubahan data.

Ada beberapa jenis arsitektur dasar untuk data warehouse . Yang paling umum adalah 2-tier dan 3-tier, tetapi kadang-kadang ada juga yang sederhana yaitu 1-tier. Hoffer et al. (2007) membedakan diantara arsitektur-arsitektir tersebut dengan membagi data wahouse menjadi tiga bagian: Data warehouse itu sendiri, yang berisi data dan software terkait Software untuk data akuisisi, yang mengekstrak data dari sistem-sistem legacy dan berbagai sumber eksternal, mengonsolidasikan dan men-summarize-kan, dan kemudian me-load data ke data warehouse Software klien/front-end, yang memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisa data dari data warehouse (engine DSS/BI/BA)

Bagaimanakah proses dalam data warehouse (atau disebut juga data warehousing)? Proses dalam data warehouse atau data warehousing (catatan: istilah data warehouse mengacu ke tempat repository  data sementara istilah data warehousing mengacu ke proses perjalanan data dari berbagai sumber data hingga masuk ke data warehouse ) terdiri dari tahap-tahap berikut ini: Data di- import dari berbagai sumber data internal maupun eksternal Data di- cleansed atau dibersihkan dan diorganisir secara konsisten sesuai dengan kebutuhan perusahaan a) Data di- load atau di- export atau dimasukkan ke data warehouse enterprise, atau b). Data di- load/export /di masukkan ke data marts [ tentang definisi data marts bisa dibaca pada artikel sebelumnya tentang   Data Warehouse dan Beberapa Karakteristiknya di link ini ] a). Bila diinginkan, data marts dibuat sebagai subset atau bagian dari EDW ( enterprise data warehouse ), atau b) Data marts disatukan menjadi EDW Analisa di...

Apa yang dimaksud dengan data warehouse ? Secara literal, warehouse adalah gudang (yang berarti tempat menyimpan barang bekas/lama). Jadi secara literal data warehouse adalah gudang data (tempat menyimpan data lama). Pengertian  Data warehouse (atau bisa disebut juga gudang data), dalam definisi yang paling sederhana adalah tempat kumpulan data (historis/lama) yang dibuat untuk mendukung pengambilan keputusan. Dengan definisi ini berarti kita berfokus pada hal-hal yang mendasar, dan mengabaikan karakteristik-karakteristik yang mungkin berbeda-beda dari satu data warehouse dengan data warehouse yang lainnya tetapi tidak terlalu memberikan kontribusi yang penting terhadap konsep dasar data warehouse . Ada definisi lain yang lebih spesifik mengacu ke karakteristik data warehouse , yaitu: " data warehouse adalah sekumpulan data yang memiliki karakter-karakter berorientasi-subjek, terintegrasi, time-variant ( time series ), nonvolatile (bersifat tetap selamanya), ...