DATA
WAREHOUS
Tugas
pertemuan 3
Perancangan
Penggunaan Data Warehouse untuk MQ Corporation
MQ Corporation
merupakan sebuah corporate di Bandung yang cukup berkembang dengan
baik. Bidang bisnis yang digeluti oleh MQ Corporation bermacam-macam, contohnya
radio MQ, MQ TV, Tabloid MQ, Kafe MQ, MQ Jernih, Swalayan MQ, MQ Travel, dan
masih banyak lagi yang lain. Karena anak perusahaan dari MQ Corporation ini
cukup banyak, maka pengelolaannya cenderung masih terpisah. Oleh karena itulah,
sepertinya usulan mengenai penggunaan data warehouse sangat cocok
untuk studi kasus di MQ Corporation. Pentingnya penggunaan datawarehouse yaitu
untuk mengintegrasikan semua data-data yang ada di tiap-tiap anak perusahaan
sehingga diperoleh data yang agregat, dan akhirnya dapat menunjang kemudahan
bagi top manager perusahaan dalam mengambil keputusan.
Tujuan dari usulan
diimplementasikannya data warehouse pada MQ Corporation adalah untuk
membuat data-data yang semula masih terpisah-pisah menjadi data yang agregat.
Dengan demikian, data akan mudah diolah menjadi sebuah informasi yang mendukung
para eksekutif dalam hal membuat keputusan dan menetukan kebijakan. Kebijakan
yang diambil akan berkaitan dengan strategi bisnis untuk masa depan.
ESS diimplementasikan
pada MQ Coorporation yang memiliki banyak anak perusahaan yang bergerak di
berbagai bidang. Penggunaan ESS yangmemanfaatkan data warehouse bertujuan
untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber basis data yang tersebar di
seluruh anak perusahaan MQ untuk meningkatkan efesiensi dan efektifitas
pengambilan keputusan oleh pihak eksekutif.
Pada MQ Coorporation,
tidak terdapat basis data terintegrasi antara semua anak perusahaan. Basis data
dikelola secara lokal dan terpisah untuk semua anak perusahaan, dengan masing –
masing perusahaan menerapkan format data yang tidak seragam. Hal ini akan
mempersulit pihak eksekutif, yaitu pihak yang menduduki jabatan di pusat, dalam
hal pengambilan keputusan yang sifatnya global. Data yang tersebar ini akan
menyulitkan pihak eksekutif dalam melakukan analisis untuk mengekstrak data
menjadi informasi yang diperlukan.
Selain itu, basis data
umumnya digunakan untuk menyimpan data yang terperinci. Hal ini kurang sesuai
dengan kebutuhan data yang datang dari pihak eksekutif. Pihak eksekutif umumnya
menginginkan data yang berupa rangkuman, dan dalam bentuk tampilan grafis
berupa diagram untuk memudahkan dalam pengambilan keputusan.
Adapun permasalahan yang mungkin dihadapi dalam
mengimplementasikan ESS pada MQ Coorporation, berkaitan dengan banyaknya anak
perusahaan yang dimiliki adalah :
1. Antara
satu basis data dengan basis data lainnya ada kemungkinan terdapat
inkompatibilitas data, hal ini disebabkan oleh tidak diterapkannya format
standar untuk data.
2. Mengekstrak
informasi. Dari berbagai data yang tersimpan pada data warehouse, sebuah
ESS dituntut untuk dapat mengekstrak data mentah dari berbagai sumber yang
tersedia, untuk kemudian menghasilkan informasi yang berguna untuk pihak
eksekutif, biasanya untuk memprediksi trend untuk lima tahun ke
depan.Untuk mengekstraksi informasi, perlu ditentukan format request informasi
kemudian dicocokkan dengan data yang terdapat pda data warehouse. Sebagai
ilustrasi, misalkan informasi yang diminta adalah berupa informasi umum dari
seluruh anak perusahaan yang dipegangnya. Misalkan format data yang telah
ditentukan untuk request informasi tersebut adalah berupa : jumlah
pengeluaran pada bulan tersebut, segmentasi customer, biaya operasional
per bulan, serta alokasi biaya resiko.
3. Menjaga
akurasi data. Dalam hal ini, timbul masalah bagaimana memastikan data yang
diakses oleh pengguna ESS adalah data yang diinginkan.
4. Menentukan
selang waktu yang tepat untuk memproduksi dan menyimpan data ke dalam data
warehouse. Misalkan menentukan frekuensi pengumpulan data dari seluruh anak
perusahaan, apakah satu bulan, dua bulan, atau selang waktu yang lain.Menentukan
batas waktu untuk menyimpan data. Mengingat jumlah data yang tersimpan bisa
mencapai jumlah yang sangat banyak, oleh karena itu perlu ditentukan batas
waktu penyimpanan data. Agar menghemat kapasitas memori dan meningkatkan
performansi ESS dari segi kecepatan.
Pertanyaan mengenai data warehouse!!!
1. Kenapa
harus menggunakan data warehouse?
o
Karena Data warehouse merupakan
pendekatan untuk menyimpan data dimana sumber-sumber data yang heterogen(yang
biasanya tersebar pada beberapa database (OLTP) dimigrasikan untuk penyimpanan
data yang homogen dan terpisah. Keuntungan dengan menggunakan data warehouse
adalah :
·
Data diorganisir dengan baik untuk query
analisis dan sebagai bahan untuk pemrosesan transaksi.
·
Perbedaan diantara struktur data yang
heterogen pada beberapa sumber yang terpisah dapat diatasi.
·
Aturan untuk transformasi data
diterapkan untuk memvalidasi dan mengkonsolidasi data apabila data dipindahkan
dari database OLTP ke data warehouse.
·
Masalah keamanan dan kinerja bisa
dipecahkan tanpa perlu mengubah sistem produksi.
2. Apa
saja yang dapat di lakukan datawarehouse?
o
Pembuatan laporan
o
On-Line Analytical Processing (OLAP)
o
Data mining
o
Proses informasi executive
3. Apa
yang dimaksud dengan OLAP dan data mining?
o
Data mining merupakan prinsip dasar
dalam mengurutkan data dalam jumlah yang sangat banyak dan mengambil informasi
– informasi yang berkaitan dengan apa yang diperlukan seperti apa yang biasa
dilakukan oleh seorang analis. Dengan bertambah banyaknya jumlah data yang ada
dalam model bisnis yang kita lakukan dalam perusahaan ini, maka peran analis
untuk menganalisa data secara manual perlu digantikan dengan aplikasi yang
berbasis komputer yang dapat menganalisa data secara otomatis menggunakan alat
yang lebih kompleks dan canggih.Data mining juga merupakan proses untuk
menggali pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada
data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelegence),
statistik dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan dapat
menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.
o
OLAP adalah metode pendekatan untuk
menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara
cepat, yaitu desain dari aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi,
menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensi untuk tujuan analis. OLAP
adalah bagian dari kategori yang lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga
merangkum hubungan antara pelaporan dan penggalian data. Database OLAP memiliki
struktur skema tersendiri dan biasanya berupa suatu data warehouse. Namun tidak
tertutup kemungkinan OLAP mengambil dari database operasional (transaksional) –
ini dengan catatan database ini telah memiliki struktur rancangan yang “OLAP
friendly
