Setelah dilakukan pemisahan dan
penyendirian dari tabel user HR yang ada dalam Database Oracle, maka jika di
ubah menjadi model Star Schema akan menjadi seperti ini :
Be Smart n Intelligent
Menu
Materi Presentasi
Konsep Pemodelan Data Warehouse
A. Model Dimensional
Menurut Kimball (2003, p16),
Dimensional modeling adalah suatu metode desain yang merupakan peningkatan dari
model relasional biasa dan teknik rekayasa realitas data teks dan angka.
Menurut Kimball (2003, p18), Dalam
membuat desain dimensional digunakan 4 langkah :
1)
Menentukan sumber data.
2)
Mendeklarasi grain dari tabel fakta.
3)
Masukkan dimensi untuk semua yang diketahui
mengenai grain ini.
4)
Masukkan fakta ukuran numerik sebenarnya ke
grain tersebut.
Sehingga Model Dimensional adalah Model dimensional menggunakan konsep
model hubungan antar entity (ER) dengan beberapa batasan yang penting. Setiap
model dimensi terdiri dari sebuah tabel dengan sebuah komposit primary
key, disebut dengan table fakta, dan satu
set table yang lebih kecil disebut table dimensi. Setiap table dimensi memiliki
sebuah simple primary key yang merespon
tepat pada satu komponen primary key pada tabel fakta. Dengan kata lain primary
key pada table fakta terdiri dari dua
atau lebih foreign key. Struktur karakteristik ini disebut dengan skema bintang
atau join bintang.
B. Tabel Fakta dan Tabel Dimensi
Menurut Kimball (2008, p10), Tabel
fakta merupakan fondasi dari data warehouse. Tabel fakta mengandung ukuran
fundamental dari perusahaan, dan ia merupakan target utama dari kebanyakan
query data warehouse.
Menurut Connolly dan Begg (2005,
p1183), Tabel fakta merupakan sebuah tabel yang memiliki sebuah composite
primary key dimana tabel tersebut akan membentuk sebuah model dimensional.
Menurut Connolly dan Begg (2005,
p1183), Tabel dimensi merupakan sekumpulan dari tabel-tabel yang lebih kecil
yang memiliki sebuah primary key sederhana yang merespon secara benar terhadap
salah satu komponen dari composite key yang ada dari tabel fakta.
Gambar 1 Tabel Fakta dan Tabel Dimensi
Gambar di atas merupakan penjelasan dari
manakah table fakta dan manakah table dimensi, tabel fakta adalah tabel yang
berbackground berwarna merah sedangkan tabl dimensi yang
berwarna Hijau.
C. Macam-macam Skema Data Warehouse yang dapat
digunakan
1. Skema
Bintang (Star Schema)
Menurut
Connolly dan Begg (2005, p1183), Skema bintang merupakan sebuah struktur
logikal yang memiliki sebuah tabel fakta yang terdiri dari data faktual di
pusatnya, yang dikelilingi oleh tabel dimensi yang terdiri data referensi
(dimana dapat didenormalisasi).
Menurut
Ponniah (2001, p210), Star schema adalah teknik dasar desain data untuk data
warehouse. Struktur star schema adalah suatu struktur yang dapat dengan mudah
dipahami dan digunakan oleh user seperti yang terlihat pada gambar 1.1.
Struktur tersebut mencerminkan bagaimana user biasanya memandang ukuran-ukuran
kritis mengikuti dimensi-dimensi bisnis yang ada.
Menurut
Hoffer et al (2005, p467), Star schema terdiri dari dua macam tabel, yaitu tabel
fakta (fact table) dan tabel dimensi (dimension table). Tabel fakta mengandung
fakta atau data kuantitatif mengenai sebuah bisnis seperti jumlah unit terjual,
jumlah order, dan sebagainya. Tabel dimensi berisi data deskriptif mengenai
subjek bisnis. Tabel dimensi biasanya adalah sebagai sumber attribute yang
digunakan untuk mengkualikasi, mengkategorikan, atau meringkas fakta dalam
query, report, atau grafik.
Gambar 1.1 Contoh Skema Bintang
Keuntungan
star schema :
·
Mudah dipahami user
Star schema menggambarkan dengan
jelas bagaimana user berpikir dan memerlukan data untuk query dan analisis.
Star schema menggambarkan hubungan antar tabel sama seperti cara user melihat
hubungan tersebut secara normal.
·
Mengoptimalkan navigasi
Star schema mengoptimalisasikan
navigasi melalui database sehingga lebih mudah dilihat. Meskipun hasil query
terlihat kompleks, tetapi navigasi itu memudahkan user.
·
Paling cocok untuk pemrosesan query
Star schema paling cocok untuk
pemrosesan query karena skema ini berpusat pada query. Tanpa bergantung pada
banyak dimensi dan kompleksitas query, setiap query akan dengan mudah
dijalankan, pertama dengan memilih baris dari table dimensi dan kemudian
menemukan baris yang sama di table fakta.
2. Skema
Snowflake (Snowflake Schema)
Menurut
Ponniah (2001, p235), Snowflake schema merupakan variasi lain dari skema
bintang dimana tabel dimensi dari skema bintang dinormalisasi, seperti yang
digambarkan pada gambar 2.12. Prinsip dasar dari skema ini tidak jauh berbeda
dari star schema. Dalam menormalisasi tabel dimensi, ada beberapa pilihan yang
dapat diperhatikan, antara lain :
Ø
Secara parsial, lakukan normalisasi hanya
beberapa table dimensi saja, dan sisakan yang lain tetap utuh.
Ø
Secara lengkap atau parsial, lakukan normalisasi
hanya pada beberapa tabel dimensi, dan tinggalkan yang tersisa dengan utuh.
Ø
Secara parsial, lakukan normalisasi pada setiap table
dimensi.
Ø
Secara lengkap, lakukan normalisasi pada setiap table
dimensi.
Menurut
Connolly dan Begg (2005, p1184), Skema snowflake merupakan sebuah variasi dari
skema bintang dimana tabel dimensi tidak mengandung data denormalisasi. Tabel dimensi
diperbolehkan memiliki tabel dimensi lainnya.
Keuntungan
snowflake schema:
·
Ukuran penyimpanan kecil di dalam tempat
penyimpanan.
·
Struktur yang normal lebih mudah untuk di-update
dan dijaga.
Kerugian
snowflake schema:
·
Skemanya kurang intuitif atau jelas dan end-user
terhambat oleh kompleksitas.
·
Sulit untuk mencari isi skema karena terlalu
kompleks.
·
Performa query menurun karena adanya tambahan
gabungan tabel.
Gambar 2.1 Contoh Skema
Snowflake
3. Skema
Starflake (Starflake Schema)
Menurut
Connolly dan Begg (2005, p1185), Skema starflake merupakan sebuah struktur
gabungan yang terdiri dari sebuah skema bintang gabungan dan sebuah skema
snowflake.
Gambar 3.1
Contoh Skema Starflake
Download
Langganan:
Postingan (Atom)
About Me
Popular Posts
-
System Development Life Cycle ( SDLC ) BUILD AND FIX MODEL Pengertian SDLC Untuk mengetahui salah satu dari model SDLC yait...
-
I. Data Warehouse Kumpulan data yang berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant, dan non volatile untuk mendukung pros...
-
Konsep Pemodelan Data Warehouse A. Model Dimensional Menurut Kimball (2003, p16), Dimensional modeling adalah suatu metode d...