DATA WAREHOUSE (DW) DAN BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Nama / NIM : I Putu Edi Puspayasa / 1304505095

Mata Kuliah : Data Warehouse

Jurusan / Fakultas / Universitas : Teknologi Informasi / Teknik / Universitas Udayana

Nama Dosen : I Putu Agus Eka Pratama, S.T., M.T.

DATA WAREHOUSE (DW) DAN BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Business Intelligence (BI) merupakan sekumpulan alat dan teknik yang memungkinkan suatu perusahaan dapat mengubah data bisnis menjadi sebuah infromasi yang aktual dan akurat untuk proses pengambilan keputusan, agar dapat digunakan oleh orang-orang yang tepat dengan tujuan paling tepat. Business Intelligence ini bekerja dengan cara melakukan ekstraksi data operasional perusahaan dan mengumpulkannya dalam sebuah Data Warehouse. Selama proses ekstraksi juga dapat dilakukan transformasi dengan menerapkan berbagai formula, agregasi, maupun validasi sehingga didapat data yang sesuai dengan kepentingan analisis bisnis. Kemudian data pada Data Warehouse diproses menggunakan berbagai analisis statistik dalam proses Data Mining, sehingga didapat berbagai kecenderungan atau pattern dari data. Hasil dari penyederhanaan ini disajikan kepada end user yang biasanya merupakan pengambil keputusan bisnis pada suatu perusahaan.

Artificial Intelligence (AI) adalah suatu bentuk kecerdasan buatan yang diciptakan guna meniru suatu kepintaran ilmiah yang biasanya dimasukkan dalam mesin komputer untuk meyelesaikan suatu masalah. Artificial Intelligence ini merupapakan sistem yang mampu memberikan keputusan secara langsung bagi pengguna.

Secara umum perbedaan antara Artificial Intelligence (AI) dengan Business Intelligence (BI) yaitu, Artificial Intelligence merupakan penentu sebuah keputusan, sedangkan Business Intelligence (BI) merupakan pembantu pemberian keputusan.

Terdapat beberapa kombinasi  teknologi dari Business Intelligence yang digunakan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, diantaranya adalah DW (Data Warehouse), DM (Data Mart), OLAP (Online Analytical Processing), DM (Data Mining), dan ditambahkan dengan sebuah Open Data yang bersifat optional.

1. Data Warehouse

Data Warehouse atau sering juga dikenal dengan gudang data merupakan koleksi data yang memiliki sifat object-oriented, time-variant, dan terintegrasi dalam sebuah koleksi data sebagai pendukung dalam proses pengambilan keputusan. Data Warehouse berisi kumpulan data (gudang data), yang dimana nantinya data yang ada di dalamnya dapat digunakan untuk diolah sewaktu-waktu diperlukan.

2. OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) merupakan suatu proses atau juga bisa disebut dengan sistem yang dirancang atau digunakan untuk melakukan permintaan terhadap data dalam bentuk yang kompleks dan menganalisa data yang bervolume besar, maka dari itu OLAP seringkali disebut analisis data multidimensi. OLAP biasanya digunakan untuk pengambilan suatu keputusan, misalkan sebagai contoh para top level di sebuah minimarket ingin melihat data transaksi perbulan, per 6 bulan atau bahkan per tahun untuk pengambilan keputusan barang apa saja yang paling laku dijual serta barang apa saja yang tidak laku di pasar, pada OLAP dikenal dengan istilah drill-down, slicing dan dicing

3. Data Mining

Data mining \merupakan sebuah atau serangkaian proses untuk menggali nilai tambah atau pencarian secara otomatis yang berupa informasi berguna dalam tempat penyimpanan data yang besar. Tedapat beberapa istilah lain dari data mining yaitu Knowledge Discovery (mining) in Database (KDD), Knowledge Extraction, Business Intelligence, dan merupakan alat yang penting untuk memanipulasi data dalam penyajian informasi sesuai kebutuhan pengguna dengan tujuan untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Teknik data mining ini biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan dalam dunia bisnis, seperti “Barang apakah yang sering di beli oleh pelanggan ?”, “Siapakah pelanggan yang sering berbelanja ?”, dan lain sebagainya.

4. Open Data 

Open data atau data terbuka merupakan informasi atau data yang tersedia yang bebas digunakan, digunakan kembali (reusable) dan didistibusikan kembali (redistributed) oleh siapa saja. Open data ini dimaksudkan untuk mewujudkan komitmen yang konkret dari kalangan pemerintah dalam peingkatan partisipasi masyarakat, pemberantasan korupsi dan pemanfaatan teknologi-teknologi baru yang bertujuan untuk mewujudkan tata kelola pemerintahan yang lebih terbuka, efektif dan akuntabel, yang disebut birokrasi terbuka atau open government. Tentunya, semakin banyak data yang dibuka, semakin besar pula potensi pemanfaatan dari data tersebut oleh masyarakat. Keuntungan lain dari open data ini dapat berupa, peningkatan layanan publik, peningkatan kepercayaan publik, dan dapat meningkatkan partisipasi masyarakat.

Terdapat tiga jenis arsitektur Data Warehouse, yaitu Arsitektur Central, Arsitektur Federal, dan Arsitektur Tiered.

a. Arsitektur Central merupakan arsitektur yang menghimpun semua data dari client yang berbeda menjadi terpusat.

Gambar 1.  Arsitektur DW Central

b Arsitektur Fedaeal / Federated

Arsitektu Federated merupakan arsitektur yang dimana data disimpan pada tempan penyimpanan yang berbeda-beda, masing-masing client memiliki database yang berbeda.

Gambar 2. Arsitektur DW Federal

c. Arsitektur Tiered

Arsitektur Tiered merupakan arsitektur yang dimana data tersebar pada satu gudang data atau gudang data yang bertingkat. Data hanya akan dikumpulkan atau dikurangi bergiliran melalui tingkatan-tingkatan tersebut.

Ganbar 3. Arsitektur DW Tiered

Daftar Pustaka
[1]. Jarke, Matthias, Maurizio Lenzerini, Yannis Vassiliou, Panos Vassiliadis. 2000. Fundamentals of Data Warehouses. Berlin: Springer-Verlag.

[2]. http://cs.ulb.ac.be/public/_media/teaching/infoh415/dwnotes.pdf. [diakses tanggal 26 September 2015].

[3]. http://bayuaji.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/40488/9_KECERDASAN+BISNIS.pdf. [diakses tanggal 26 September 2015].

[4]. http://jurnal.unikom.ac.id/_s/data/jurnal/volume-11-1/09-miu-11-1-imelda.pdf/pdf/09-miu-11-1-imelda.pdf. [diakses tanggal 26 September 2015].