Oleh
Ida Bagus Brama Barnawa/1304505079
Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Univeristas Udayana
Data Warehouse
Dosen Pengampu
I Putu Agus Eka Pratama S.T., M.T.
Peranan Data Warehouse dalam suatu aktifitas perusahaan atau instansi apapun itu jelas sangat penting. Selain sebagai media penyimpanan data, Data Warehouse juga berperan penting dalam berhasil atau tidaknya suatu usaha. Keberhasilan tersebut tidak hanya karena peranan dari SDM saja, namun juga dari sistem yang digunakan dalam membantu pengambilan keputusan itu sendiri. Dalam kasus ini yaitu BI atau Business Intelligence.
Business Intelligence adalah tool atau teknik yang men-transform atau merubah data bisnis dengan tujuan membantu pengambilan suatu keputusan. Peranan BI sangat penting dalam menentukan keputusan dan strategi yang tepat dalam pasar. BI (Business Intelligence) berbeda dengan AI (Artificial Intelligence). AI (Artificial Intelligence) merupakan suatu bentuk kecerdasan buatan yang diciptakan untuk meniru suatu kepintaran ilmiah yang biasanya dimasukkan dalam mesin komputer guna meyelesaikan suatu masalah. Jika dilihat dari definisinya, perbedaan antara AI dan BI terlihat jelas yakni BI merupakan kecerdasan yang dibuat untuk membantu mengambil keputusan, dengan kata lain informasi apapun yang diberikan oleh sistem merupakan informasi mentah yang akan dipertimbangkan dalam menentukan strategi berikutnya. Sedangkkan AI (dalam hal ini kegunaannya sebagai sistem pakar atau expert system) merupakan kecerdasan yang dibuat menjadi penentu dari keputusan itu sendiri, artinya informasi yang diberikan bersifat mutlak dan harus dilakukan oleh pengguna sistem. Dengan kata lain BI membantu pengguna mengambil keputusan, sedangkan AI merupakan penentu atau pembuat dari keputusan.
Dalam suatu sistem, umumnya Data Warehouse, Business Intelligence, OLAP (Online Analytical Processing), Data Mining, dan Open Data sering digunakan dalam setiap pengolahan data bervolume besar untuk menjadi suatu informasi yang dibutuhkan oleh pengguna. Mereka memiliki peranan masing-masing dalam pengolahan suatu data agar menjadi suatu informasi yang berguna bagi pengguna. Data Warehouse sebagai analisa data, analisa di sini merupakan pengelompokan atau pemilahan data agar data tersebut mudah untuk digunakan lebih lanjut. Kemudian OLAP dan Data Mining, kedua bagian ini sama-sama sebagai tempat pemrosesan data yang utama, di bagian ini data akan diproses dan dianalisis kemudian akan ditemukan beberapa informasi yang dapat digunakan sebagai pengambilan suatu keputusan. Seluruh informasi tersebutlah yang akan ditampilkan dalam Bussiness Intelligence sehingga dapat ditentukan kebijakan atau strategi apa yang akan dijalankan kedepannya. Open data sendiri jarang digunakan karena biasanya hanya digunakan dalam suatu instansi bukan bisnis karena sifatnya yang terbuka dan bebas untuk disebar luaskan namun harus mencantumkan sumber datanya.
Dalam Data Warehouse terdapat tiga jenis arsitektur yakni arsitektur Central, Federated, dan Tiered. Arsitektur Central seperti namanya, client dan sumber data langsung disimpan dalam sebuah Data Warehouse tanpa adanya Database perantara antara client dengan Data Warehouse. Sementara arsitektur Federated adalah kebalikan dari Central, yakni dimana antara client dan Data Warehouse terdapat Database dari setiap client yang nantinya akan disimpan ke sebuah Data Warehouse. Sedangkan arsitektur Tiered, seperti definisinya yaitu terikat, arsitektur ini terikat pada sebuah client yang menjadi acuan utama dalam integrasi data, client inilah yang menjadi pusat dan akan berakhir di suatu Data Warehouse. Untuk lebih jelasnya lihat gambar:
Arsitektur Data Warehouse
Daftar Pustaka
[1] Wikipedia (Indonesia). Kecerdasan Buatan. https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan . 24 Sept 2015
[2] Rencana IT. FAQ Data Mining. 2013. https://rencanait.wordpress.com/2010/03/05/faq-data-mining/ . 24 Sept 2015
Tidak ada komentar:
Posting Komentar