Cubes Multidimentional Aanalisisi

Multidimensi tabel merupakan komponen utama dalam merancang data warehouse dan data mart, terdapat 2 tipe tabel didalamnya yaitu :

1. Tabel Dimensi merupakan faktor penting dalam data warehouse, selain itu dimensi merupakan tujuan dari data warehouse dikarenakan dimensi tabel merupakan subjek dari data.

2. Tabel Fakta Tabel ini biasanya didapatkan dari tabel transaksi dimana tabel ini merupakan tabel penghubung antar tabel dimensi

Definisi Data Warehouse

Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management Pusat repositori informasi yang mampu memberikan database berorientasi subyek untuk informasi yang bersifat historis yang mendukung DSS (Decision Suport System) dan EIS (Executive Information System) Data warehouse merupakan kumpulan data dari berbagai sumber 

yang disimpan dalam suatu gudang data (repository) dalam kapasitas besar dan digunakan untuk

proses pengambilan keputusan (Prabhu, 2007).

Menurut Williams tugas.fungsidata warehouse adalah :

1. Pembuatan laporan

2. Kebutuhan OLAP

3. Data Mining

4. Prosen Informasi Eksekutif

Perbedaan Data

Data Operasional 

Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu Focusnya pada desain database dan proses Berisi rincian atau detail data Relasi antar table berdasar aturan terkini(selalu mengikuti rule(aturan) terbaru)

Data Warehouse

Dirancang berdasar pada subjeksubjek tertentu(utama) Focusnya pada pemodelan data dan desain data Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis Banyak aturan bisnis dapat tersaji

antara tabel-tabel

Data Informasi Pengetahuan Bisnis Intelligence

Data
Tidak membawa arti, merupakan kumpulan dari fakta-fakta tentang suatu kejadian Suatu catatan terstruktur dari suatu transaksi Merupakan materi penting dalam membentuk informasi

Pengetahuan
Gabungan dari suatu pengalaman, nilai, informasi kontekstual dan juga pandangan pakar yang memberikan suatu framework untuk mengevaluasi dan menciptakan pengalaman baru dan informasi (Thomas H. Davenport, Laurence Prusak)  Bisa berupa solusi pemecahan suatu masalah, petunjuk suatu pekerjaan dan ini bisa ditingkatkan nilainya, dipelajari dan juga bisa diajarkan kepada yang lain
diajarkan kepada yang lain

Bisnis Intelligence ETL, OLTP, OLAP

Ekstraksi, Mengambil data dari sistem OLTP (basis data) Terdapat 3 metode dalam ekstraksi :

1. Statis

2. Terjadwal (waktu, perbedaan berkas)

3. Seketika (log transaksi, trigger, sumber aplikasi)

Trasformasi adalah proses konversi data yangdiambil dari bentuk sebelumnya kedalam bentuk yang diperlukan sehingga dapat ditempatkan ke dalam database lain (data warehouse) Tahapan transformasi

1. Seleksi

2. Pemisahan dan penggabungan

3. Konversi (standarisasi, membuat field)

4. Ringkasan

5. Pengayaan

Beberapa tipe fungsi transformasi :

1. Revisi format

2. Penghilangan pengkodean field

3. Menghitung dan menghasilkan nilai

4. Memecah field

5. Penggabungan informasi

6. Konversi kumpulan karakter

7. Konversi unit pengukuran

8. Konversi tanggal dan jam

9. Menjumlahkan transaksi

10. Restrukturisasi kunci

11. Membuang duplikasi

Online Transaction Processing atau yang sering disebutdengan OLTP adalah system yang berorientasi proses yang memproses suatu transaksi secara langsungmelalui komputer yang terhubung dalam jaringan (Nandang, 2004). OLAP (Online Analytical Processing) yang merupakan bagian dari Business Intelligence yang berguna untuk menyediakan laporan analisis, seperti penjualan, marketing, BPM (Business Process Management), budgeting, forecasting, keuangan dan sebagainya. model multidimensi, yang mengijinkan query analisis yang kompleks dengan kecepatan eksekusi yang tinggi.

Analisis data eksploratif Bisnis Intelligence

Analisis data eksploratif (Exploratory Data Analysis – EDA) merupakan metode eksplorasi data dengan menggunakan teknik aritmatika sederhana dan teknik grafis dalam meringkas data pengamatan.

Time Series Analysis adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan (pengamatan) yang diukur selama kurun waktu tertentu, berdasarkan waktu dengan interval yang sama. Beberapa Contoh data deret waktu adalah produksi total tahunan produk, harga penutupan saham di pasar modal untuk kurun waktu satu bulan, suhu udara perjam, dan penjualan total bulanan sebuah pasar swalayan dalam waktu satu tahun.

Inductive Learning Models For Data Mining adalah proses menggunakan model pembelajaran yang diperoleh dari analisa data mining. Optimization Models adalah proses pemilihan model terbaik dari beberapa model yang ada.

Bisnis Intelligence Data Warehouse

Data Warehouse:

1. Pusat repositori informasi yang mampu memberikan database berorientasi subyek untuk informasi yang

bersifat historis yang mendukung DSS (Decision Suport System) dan EIS (Executive Information System)

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

Data Mart:

Data mart adalah sistem yang mengumpulkan semua data yang dibutuhkan oleh departemen perusahaan yang spesifik, seperti pemasaran atau logistik, untuk tujuan melakukan analisis business intelligence dan mengeksekusi aplikasi pendukung keputusan spesifik ke fungsi itu sendiri.

Multidimensional databases (kadang-kadang disebut OLAP) adalah menyimpan data khusus yang mengatur fakta-fakta oleh dimensi, seperti wilayah geografis, lini produk, penjual, waktu.

Arsitektur Bisnis Intelligence

Internal Data: merupakan data yang diperoleh dari kegiatan operasional pada suatu bisnis, contoh data internal: data barang, data sales, data pelanggan, data penjualan, data pembelian, data hutang piutang dll. External data: merupakan data yang diperoleh dari luar operasional suatu bisnis tetapi data tersebut dapat digunakan untuk membatu pengambilan keputusan, contoh data external: data GIS, data nilai tukar rupiah,

ETL Extract adalah proses membaca data dari database. Transform adalah proses konversi data yang diambil dari bentuk sebelumnya kedalam bentuk yang diperlukan sehingga dapat ditempatkan ke dalam database lain. Transformasi terjadi dengan menggunakan tabel lookup atau dengan menggabungkan data dengan data lain. Load adalah proses menulis data ke database target

Keuntungan Bisnis Intelligence

Menurut Vercellis 2009
Banyak alternatif yang dipertimbangkan ¡ Kesimpulan yang lebih akurat Keputusan yang efektif dan tepat waktu

Sejarah Bisnis Intelligence

Istilah BI diciptakan oleh Gartner Group pada pertengahan 1990-an

 Namun, konsep ini ada sejak lama
 1970 – pelaporan MIS(Management Information System) – laporan statis / periodik
 1980 - Sistem Informasi Eksekutif (EIS) 
 1990 -OLAP (On-Line Analytical Processing), dinamis, multidimensi, pelaporan ad-hoc
 2005 + memasukan AI dan Data / Teks mining, berbasis Web Portal / Panel Kontrol 

Difinisi Intelligence

Dalam kamus bahasa Inggris Intelligence artinya adalah kecerdasan

Intelligence has been defined in many different ways including logic, abstract thought, understanding, self- awareness, communication, learning, having emotional knowledge, retaining, planning, and problem solving Intelligence adalah kemampuan belajar, memahami, atau menyesuaikan situasi baru; kemampuanberargumentasi, mengaplikasikan pengetahuan untuk memanipulasi lingkungannya atau  berpikir abstrak. Michael H. Brackett

Business Intelligence? 

BI dapat diartikan sebagai pengetahuan yang didapatkan dari hasil analisis data yang diperoleh dari kegiatan suatu organisasi.

Business Intelligence sebagai satu set model matematika dan metodologi analisis yang memanfaatkan data yang tersedia untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang bermanfaat untuk proses pengambilan keputusan yang kompleks (Vercellis C, 2009) 

Arti lain : seperangkat teori, metodologi, proses, arsitektur, dan teknologi yang mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna dan berguna untuk tujuan bisnis