Download download

Matakuliah
Tahun
Versi
: M0154 / Management Support Systems
: 2005
: 1/1
Pertemuan 6
Sistem Manajemen Data (02)
1
Learning Outcomes
Pada akhir pertemuan ini :
Mahasiswa dapat membuat diagram /
skema sistem manajemen data
2
Data Warehouse
• Diperlukan dalammendukung SPK, untuk
melakukan analisis sejumlah besar data
dari berbagai sumber dengan hasil yang
cepat dan mendukung proses-proses yang
kritikal.
• Aspek Data warehouse :
- Karakteristik data warehouse
- Arsitektur data
- Data warehouse development
3
Karakteristik data warehouse
1. Subject oriented (diorganisasi menurut
subjek, mis : customer, klaim dll)
2. Terintegrasi : pembakuan kode/item
3. Time series : tidak ada batasan waktu
4. Novolatile : hanya dibaca, tidak di-update
5. Summarized : agregate, summary
6. Belum normal: mengandung redundansi
7. Definisi data (metadata) termasuk
didalamnya
4
Arsitektur Data
5
Datawarehouse Development
Disebut juga migrasi data, terdiri prose-2 :
Ekstraksi data dari semua sumber dengan
ditabulasikan
Terdiri rules bisnis yg mendefinisikan cara
data digunakan, diringkas, dan dibakukan
Kesalahan data diperbaiki sebelum
dimasukkan ke data warehouse untuk
menjamin kualitasnya
6
Data Mart
• Adalah bagian dari data warehouse (subset),
yang dapat berisi satu fungsi area saja (mis :
pemasaran, produksi)
• Dependent :
– Created from warehouse
– Replicated
• Functional subset of warehouse
• Independent :
– Scaled down, less expensive version of data
warehouse
– Designed for a department or SBU
– Organization may have multiple data marts
• Difficult to integrate
7
Data Mining
• Istilah ini digunakan untuk mencari data di
dalam sebuah data warehouse
• Mengorganisasikan informasi dan knowledge
data warehouse
• Teknik : Statistical, mathematical, artificial
intelligence, and machine-learning
• Cepat dan otomatis
• Tools look for patterns
– Simple models
– Intermediate models
– Complex Models
8
Data Visual
• Teknologi yang mendukung visualisasi dan
interpretasi; terdiri :
– Digital imaging, GIS, GUI, tables,
multidimensions, graphs, VR, 3D, animation
– Identify relationships and trends
• Manipulasi data memungkinkan
diperolehnya kinerja yang baik pada
satnya
9
Multidimensi
• Data diorganisasikan dengan standar bukan
analisis
• Konseptual
• Faktor :
– Dimensions (produk, sales,dll)
– Measures (volume, harga, dll)
– Time(harian, mingguan, bulanan, dll)
• Significant overhead and storage
• Mahal
• Rumit
10
Realtime Analisis
Pemakai memerlukan informasi dengan
berbagai format. Caranya dengan :
• Query dana analisis secara Real-time
• Pengambilan keputusan Real-time
• Update data warehouses Real-time
– Updates may be made while queries are
active
– Not all data updated continuously
• Tergabung dalam aplikasibisnis analytic
11
GIS
• Aplikasi berbasis komputer untuk
mengelola dan mengolah data berbentuk
gambar digital
– Berorientasi geografis
– Model peta geografis
– Memerlukan software web access untuk
pemetaan
– Menggunakan modeling and simulasi
12
Aplikasi GIS
13
Web Analytics/Intelligence
• Web analytics
– Aplikasi bisnis analitic yang di operasikan
pada Web
• Web intelligence
– Aplikasi teknik intelijen bisnis yang dijalankan
pada Web
14
Penutup
Buku sumber :
Turban Efraim (2005) DSS &
Inteligent Systems, ed. 7, PHI
chapter 05 hal 211 - 291
Selanjutnya pertemuan 7 materi chapter 06
15