Pengembangan Infrastruktur BI (Sem 7)

Just another Blog UMY site

Arsitektur Data Warehouse

Posted by alief.setya.2011 0 Comment

Arsitektur Data Warehouse adalah sekumpulan aturan atau struktur yang menyediakan sebuah framework untuk keseluruhan desain dari sistem atau produk. Di dalam arsitektur terdapat arsitektur jaringan, arsitektur client-server, arsitektur untuk produk spesifik, dll.

Karakteristik arsitektur data warehouse menurut Poe (1996, p41) adalah: 

 

  1. Data diekstrak dari source system, database, dan file.
  1. Data dari source system diintegrasikan dan ditranformasikan sebelum diload kedalam data warehouse.
  1. Data warehouse adalah database read-only yang terpisah yang dibuat khusus untuk decision support.
  1. User dapat mengakses data warehouse melalui tool front end dan aplikasi.

 

Arsitektur data warehouse (lihat gambar di bawah) mencakup proses ETL (Extraction, Transformation, Loading) untuk memindahkan data dari operational data source dan sumber data eksternal lainnya ke dalam data warehouse . Berikut adalah penjelasan dari tiap proses.

Arsitektur

 

Ekstraksi Data (Extract)

Ekstraksi data adalah proses dimana data diambil atau diekstrak dari berbagai sistem operasional, baik menggunakan query, atau aplikasi ETL. Terdapat beberapa fungsi ekstraksi data, yaitu :

  1. Ekstraksi data secara otomatis dari aplikasi sumber.
  2. Penyaringan atau seleksi data hasil ekstraksi.
  3. Pengiriman data dari berbagai platform aplikasi ke sumber data.
  4. Perubahan format layout data dari format aslinya.
  5. Penyimpanan dalam file sementara untuk penggabungan dengan hasil ekstraksi dari sumber lain.

Transformasi Data (Transformation)

Transformasi adalah proses dimana data mentah (raw data) hasil ekstraksi disaring dan diubah sesuai dengan kaidah bisnis yang berlaku. Langkah-langkah dalam transformasi data adalah sebagai berikut :

  1. Memetakan data input dari skema data aslinya ke skema data warehouse.
  2. Melakukan konversi tipe data atau format data.
  3. Pembersihan serta pembuangan duplikasi dan kesalahan data.
  4. Penghitungan nilai-nilai derivat atau mula-mula.
  5. Penghitungan nilai-nilai agregat atau rangkuman.
  6. Pemerikasaan integritas referensi data.
  7. Pengisian nilai-nilai kosong dengan nilai default.
  8. Penggabungan data.

Pengisian Data (Loading)

Proses terakhir yang perlu dilakukan adalah proses pemuatan data yang didapatkan dari hasil transformasi ke dalam data warehouse. Cara untuk memuat data adalah dengan menjalankan SQLscript secara periodik.

 

Categories: Uncategorized

PROFIL AKU

alief.setya.2011


Popular Posts

Introduction Data Wa

1. Pengertian Data Warehouse           Data warehouse ...

Arsitektur Data Ware

Arsitektur Data Warehouse adalah sekumpulan aturan atau struktur yang menyediakan ...

Kebutuhan Fungsional

“Analisis Kebutuhan Sistem Untuk Pengguna” Pada tahap requirement gathering, kita harus ...

Pengembangan Metodol

Keberhasilan pengembangan perangkat lunak bergantung pada pengelolaan proyek perangkat  lunak secara keseluruhan. ...

Physical Database De

Physical data model Merupakan model yang menggunakan sejumlah tabel untuk ...