Data Warehouse

<p>Menjelaskan berbagai komponen <strong>infrastruktur data warehouse</strong>. Dijelaskan <strong>infrastruktur operasional</strong>, yang mencakup perangkat lunak jaringan, vendor, sistem operasi, basis data, serta peran pengguna, prosedur, dan pelatihan. Selain itu, dibahas <strong>infrastruktur fisik</strong>, yang terdiri dari perangkat keras, serta jaringan area lokal (LAN) dan luas (WAN). Terakhir, dipaparkan berbagai <strong>platform atau arsitektur</strong> yang dapat digunakan untuk data warehouse, seperti platform tunggal, hibrid, dan arsitektur client-server, serta konsep terkait seperti staging area dan tingkat kematangan data warehouse.</p>

<p>Membahas berbagai aspek arsitektur teknis data warehouse. Dijelaskan tiga pendekatan utama untuk membangun data warehouse, yaitu <strong>Top-Down</strong> yang dipelopori oleh Bill Inmon dengan fokus pada data warehouse terpusat, <strong>Bottom-Up</strong> yang dikembangkan oleh Ralph Kimball yang dimulai dengan data mart, dan <strong>Hybrid</strong> yang menggabungkan kedua pendekatan tersebut. Selain itu, teks menguraikan dua skema umum untuk pemodelan data, <strong>Star Schema</strong> dan <strong>Snowflake Schema</strong>, yang berbeda dalam cara dimensi dinormalisasi. Terakhir, dokumen ini menggarisbawahi langkah-langkah penting dalam <strong>pemodelan data</strong> untuk data warehouse, mulai dari mengidentifikasi kebutuhan analisis hingga merancang struktur data fisik, termasuk identi</p>

<p>Menjelaskan tentang arsitektur data warehouse, dimulai dengan <strong>Operational Data Store (ODS)</strong> untuk operasi harian dan <strong>Staging Area</strong> untuk persiapan data. Selanjutnya, dibahas <strong>Data Warehouse</strong> yang menyimpan data mentah, teragregat, dan metadata. Struktur <strong>Presentation Area</strong> yang terdiri dari <strong>Data Mart</strong> (data terorganisir per departemen) dan alat pelaporan juga diuraikan. Dua model arsitektur, <strong>Two Tier</strong> dan <strong>Three Tier</strong>, dijelaskan berdasarkan distribusi eksekusi operasi dan tingkatan data. Terakhir, <strong>Data Mart</strong> dibahas secara mendalam, termasuk karakteristik, tipe (Dependent, Independent, Hybrid), kelebihan dan kekurangan, fungsi, kebutuhan, serta contoh kasus penggunaannya dalam penjualan dan sumber day</p>

<p>Membahas tentang <strong>konsep dasar data warehouse</strong> dan dua pendekatan utama untuk memuat data ke dalamnya: <strong>ETL (Extract, Transform, Load)</strong> dan <strong>ELT (Extract, Load, Transform)</strong>. Dijelaskan bahwa ETL dan ELT adalah proses penting untuk mentransfer data dari berbagai sumber operasional ke data warehouse guna keperluan analisis strategis. Teks ini merinci <strong>tahapan-tahapan dalam model ETL dan ELT</strong>, memberikan <strong>contoh kasus implementasi</strong> untuk masing-masing model, serta <strong>menyoroti keuntungan dan kapan model tersebut lebih cocok digunakan</strong>, lengkap dengan daftar <strong>alat dan teknologi yang relevan</strong> untuk setiap proses.</p>

<p>menjelaskan perbedaan fundamental antara <strong>On-Line Transaction Processing (OLTP)</strong>, yang berfokus pada pemrosesan transaksi harian yang cepat dan sederhana, dan <strong>On-line Analytical Processing (OLAP)</strong>, yang digunakan untuk analisis data multidimensional oleh pengambil keputusan. Dijelaskan pula komponen kunci dari <strong>Data Warehouse</strong>, seperti sumber data, area penahapan, penyimpanan, penyampaian informasi, metadata, serta manajemen dan kontrol. Kelebihan penggunaan <strong>Data Warehouse</strong>, seperti akses data yang lebih cepat, konsistensi informasi, kemampuan prediksi tren, dan dukungan untuk pengambilan keputusan, juga diuraikan.</p>

<p>menjelaskan <strong>data warehouse</strong> sebagai <strong>repositori besar dan terpusat</strong> yang menyimpan <strong>data historis organisasi</strong> untuk <strong>analisis dan pelaporan</strong>. Data ini <strong>diintegrasikan dari berbagai sumber</strong> dan melewati proses pembersihan dan transformasi (ETL). Berbeda dari database operasional yang mencatat transaksi real-time, data warehouse <strong>bersifat non-volatile</strong>, artinya data tidak diubah setelah dimasukkan, dan <strong>time-variant</strong>, melacak perubahan data dari waktu ke waktu untuk analisis historis. Keunggulan data warehouse mencakup <strong>kemudahan akses data esensial</strong>, <strong>konsistensi informasi</strong>, dan <strong>dukungan pengambilan keputusan bisnis</strong>. Namun, tantangan meliputi <strong>kualitas data, integrasi data yang kompleks, skalabilitas, dan biay</strong></p>