Tentang OLAP

1. Pengertian OLAP (On-Line Analytical Processing)

s

OLAP : Sistem yang bertugas mengubah data yang disimpan dalam data warehouse dan mentransformasikan data menjadi struktur multidimensi (cube). ( http://www.slideshare.net/Mrirfan/kel2-data-warehouse)

2. Multidimensional model

Model data multi dimensi adalah himpunan pengukuran numerik yang tergantung pada himpunan dimensi (cube). Misalnya untuk mengetahui Penjualan/Sales, dimensinya adalah Produk (pid), Lokasi (locid), dan Waktu (timeid).

 3. Cube

Tabel fakta  adalah table utama pada dimensional model (hanya 1 tabel). Biasanya berisi  fakta numerik yang memiliki ciri-ciri : panjang, kurus, dan besar, serta sering berubah dan berguna untuk mengukur (measure). 

Tabel dimensi (berisi petunjuk ke table fakta) berisi kolom yang bersifat desktiptif, kecil, pendek, dan lebar yang berguna untuk filtering (menyaring) dan didasarkan pada atribut dimensi.

Measure adalah bagian dari Cube yang berisi kumpulan data yang akan dirangkum, seperti data jumlah penduduk laki-laki, jumlah penduduki perempuan, kepadatan penduduk, dan lain-lain. Pada umumnya, data yang tergolong dalam measure ini tidak memiliki hirarki atau jenjang, dan dapat dilakukan proses matematis (penjumlahan, pengurangan, dan lain-lain). 

http://blog.ub.ac.id/pengetahuan2anda/2010/05/23/data-warehouse-and-olap/

4. Star Schema dan Snowflake Schema  

Star Schema

Skema ini mengikuti bentuk bintang, dimana terdapat satu tabel fakta (fact table) di pusat bintang dengan beberapa tabel dimensi (dimensional tables) yang mengelilinginya. Semua tabel dimensi berhubungan dengan ke tabel fakta. Tabel fakta memiliki beberapa key yang merupakan kunci indek individual dalam tabel dimensi.

   

Snowflake Schema 

Snowflake Schema merupakan perluasan dari skema bintang dengan tambahan beberapa tabel dimensi yang tidak berhubungan secara langsung dengan tabel fakta. Tabel dimensi tersebut berhubungan dengan tabel dimensi yang lain.

http://translate.google.co.id/translate?hl=id&sl=en&tl=id&u=http%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2Fsnowflake_schema

Pendahuluan Gudang Data

Pengertian Gudang Data

Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., Gudang Data adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.

Gudang Data adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi, time-variant,tidak berubah (read only) yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan.

Arsitektur Gudang Data

1. Arsitektur dasar gudang data

User  langsung mengakses data yang berasal dari sistem melalui gudang data.

2. Arsitektur gudang data dengan staging area

Staging area digunakan untuk meringkas, membersihkan dan memproses data operasional sebelum dimasukkan ke dalam gudang data.

 

3. Arsitektur gudang data dengan Area Staging dan data Mart

Karakteristik Gudang Data

1.       Subject oriented 

Data diorganisasikan sesuai dengan kebutuan user

2.       Integrated

Menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

3.       Time variant

data berlaku dalam rentang waktu tertentu.

4.       Nonvolatile

maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler.

5.       Summarized

data operasional dikumpulkan/diringkas kemudian di mapping ke dalam format untuk pengambilan keputusan.

6.       Large Volume

ukuran datanya besar karena pemeliharaan data dari waktu ke waktu.

7.       Read only

8.       Not normalized

data dapat redudant

9.       Data source

data berasall dari sumber internal  maupun eksternal .

Sumber :
http://www.scribd.com/doc/48316906/Materi-Pertemuan-2-Pendahuluan-Gudang-Data
http://www.scribd.com/doc/7073509/Tugas-Data-Warehouse-Dan-Data-Mining http://download.oracle.com/docs/cd/B10500_01/server.920/a96520/concept.htm#49853,%20Oracle9i%20Data%20Warehousing%20Guide%20Release%202%20%289.2%29
http://www.google.co.id/url?sa=t&source=web&cd=7&ved=0CDYQFjAG&url=http%3A%2F%2Fmyhut.org%2Fpublic%2Fdatawarehouse.doc&rct=j&q=gudang%20data%20menurut%20Inmon%20&ei=XsFuTtbhF8izrAfG_oiSBw&usg=AFQjCNH35seE0p1U2HZQapnttCjDihaHWg&cad=rja  

Building the Data Warehouse by William Inmon (John Wiley and Sons, 1996)

Aron...........!!!

Aron...yeh... anjing yang g ad rencana buat beli. Anjing ke2ku ma No2ng, n Hugo .

Abis sebelumnya udah janji g bakalan melihara anjing dulu. Gara2 si Bernard anjingku ma no2ng n Hugo mati..

Rest in peace ya bernard..

Pertama agak g sreg sie liat si ARon... Abis serem mukanya..

nie tampangnya :

Tpi tampangnya kaya' gitu tpi ternyata dia baik og... G rese', g galak , pinter. n g gonnggong sembarangan kata2 temanku dia pendiam :). hehehe.

... pastinya g mau buang air sembarangan..

Dia paling senang sama 2 hal diajak jalan2  n main Bola.... 

Seneng punya anjing sepintar dia... Bisa main tangkap bola, disuru sit, shake hand, stay dia nurut... Yang g berhasil sampai sekarang ngajarin dia speak... Hehehehe....

Karena pada sibuk kuliah Aron sekarang diti2pin di rumah Andi temannya si No2ng... Kangen pengen jalan pagi lagi..

Pengen jalan2 ke Solo jengukin Aron tpi g ada waktu... Masih sibuk kul...

Aron kangen aku.... :)

.

Bersyukur...............

Bsyukurlah untuk masa2 sulit, sebab dimasa itulah kamu akan bertumbuh
Bersyukurlah untuk keterbatasannmu, karena akan memberimu kesempatan untuk berkembang..
Bersyukurlah untuk setiapa tantangan baru karena itu membangun kekuatan karaktermu
bersyukurlah untuk kesalahan yang kamu buat karena itu akan memberimu pelajaran berharga.
Bersyukurlah jika kamu lelah dan letih karena itu berarti kamu masih dipercayakan tanggung jawab oleh Tuhan,,
Bersyukurlah atas apapun yang kamu alami sepanjang hari ini karena hari ini adalah hadiah dari TUHAN..