Softskill 4IA17 Review Jurnal pengantar bisnis informatika dalam bidang TI

https://drive.google.com/file/d/0B5vskinwpq83bDIzdjlRalEzRHc/view

Review Jurnal

Sebuah sistem pasti ada obsolete-nya, sudah kuno dan harus diganti mengikuti perkembangan jaman, jadi pada kasus ini dibutuhkan sebuah pembaruan dari DOS yaitu CCOS menjadi yang lebih efektif, user friendly dan aman. 

Data mart adalah suatu bagian pada data mart yang mendukung pembuatan laporan dan analisis data pada suatu uni, bagian operasi pada suatu perushaaan. Data mart berisi informasi yang relevan bagi user yang ingin mengambil keputusan, sebuah perusahaan yang telah menginvestasikan baik uang dan waktunya dalam sebuah bisnis operasional yang telah mempunyai dan menyimpan sebuah data dari pelanggan, penjualan dan inventori. dengan langkah-langkahnya data extraction, transformation dan loading. 

Bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse adalah sebagai berikut (Connolly, Begg, Strachan 1999). 

> Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis. 

> Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse. 

> Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi.

Contoh Software Data Mart 

 SmartMart (IBM) 

 Visual Warehouse (IBM) 

 PowerMart (Informatica)

Tujuan dari Membangun data mart Di PT.XYZ

Bandung ini adalah untuk :

1. Memudahkan pihak KRO ( Koordinator regional Officer) dan supervisor dalam mendapatkan informasi secara detail mengenai penjualan kartu kredit XYZ di setiap cabang yang ada di Jawa

Barat.

2. Dapat memudahkan KRO ( Koordinator regional Officer) atau Pimpinan Sentra Bisnis Kartu

Bandung dan supervisor untuk melakukan analisis mengenai penjualan kartu kredit XYZ di

Jawa Barat.

3. Membantu Supervisor dalam menghasilkan laporan yang dapat digunakan untuk mendukung

dalam mengambil keputusan mengenai penjualan kartu kredit XYZ di Jawa Barat. 

Batasan masalah bertujuan untuk memudahkan perancangan dan menghindari meluasnya permasalahan, maka penulis membuat batasan yaitu:  

1. Membangun data mart penjualan kartu kredit di PT. XYZ di Jawa Barat.
2. Data yang di analisis meliputi data Incoming (data aplikasi kartu kredit yang di terima), data Approval ( data aplikasi kartu kredit yang di setujui ), data Decline (data aplikasi yang di tolak).
3. Sumber data berasal dari data Excel dengan format 97-2003 Workbook (*.xls) dan jumlah file yang bisa di import maksimal 3 file, setiap 1 file kurang lebih terdapat 5000 record .4. Pemodelan data martyang digunakan adalah skema star.
5. Pemodelan analisis pembangunan perangkat lunak menggunakan metode analisis berorientasi Objek Oriented (OO).
6. DBMS yang di gunakan My SQL. 

Garis besar pembuatannya

Langkah 1 : Pemilihan prosesData mart yang pertama kali dibangun haruslah data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan
dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting

Langkah 2 : Pemilihan sumber
Untuk memutuskan secara pasti apa yang diwakili atau direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta.
Langkah 3 : Mengidentifikasi dimensi
1) Set dimensi yang dibangun dengan baik,
2) Dimensi ini penting untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta
3) Misal, setiap data Custumer pada tabel dimensi Aplikasi dilengkapi,dengan custumer_id, darurat_id, pekerjaan_id, keuangan_id, nama_kartu, nama_ktp, no_ktp, kewarganegaraan, tgl_lahir, umur.
Langkah 4 : Pemilihan fakta
Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart.

Langkah 5 : Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta.
Hal ini terjadi apabila fakta kehilangan statement
Langkah 6 : Melengkapi tabel dimensi

Langkah 7 : Pemilihan durasi databaseMisalnya pada suatu perusahaan asuransi, mengharuskan data disimpan selama 10 tahun atau lebih

Langkah 8 : Menelusuri perubahan dimensi yang perlahan
a) Ada tiga tipe perubahan dimensi yang perlahan, yaitu :
1) Tipe 1. Atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang
2) Tipe 2. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan sebuah dimensi baru
3) Tipe 3. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan alternatif sehingga nilai atribut lama dan yang baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama.

Langkah 9 : Menentukan prioritas dan mode query. 

setelah data mart berhasil, mungkin bisa dikembangkan menajdi data warehouse yang notabenenya mampu menampung data yang sangat besar.

ETL adalah extract, transform, load adalah proses dalam data warehousing bertanggung jawab untuk menarik data dari sistem sumber dan menempatkannya ke dalam data warehouse. ETL melibatkan tugas-tugas berikut:

- Penggalian data dari sistem sumber (SAP, ERP, sistem oprational lainnya), data dari sistem sumber yang berbeda diubah menjadi satu data gabungan. 

- Mengubah data mungkin melibatkan tugas-tugas berikut:

  menerapkan aturan bisnis (disebut derivasi, misalnya, menghitung langkah-langkah baru dan dimensi),

  pembersihan (misalnya, pemetaan NULL dengan 0 atau "Laki-laki" untuk "M" dan "Wanita" ke "F" dll),

  penyaringan (misalnya, memilih hanya kolom tertentu untuk dimuat),

  membelah kolom menjadi beberapa kolom dan sebaliknya,

  bergabung bersama data dari berbagai sumber (misalnya, lookup, menggabungkan),

  transposing baris dan kolom,

  menerapkan segala jenis sederhana atau kompleks validasi data (misalnya, jika 3 kolom pertama berturut-turut kosong kemudian menolak baris dari pengolahan)

- Memuat data ke dalam gudang data atau data repositori aplikasi pelaporan lainnya

Sumber dari 

http://eprints.dinus.ac.id/14329/1/[Materi]_Data_Warehouse,_Data_Mart,_OLAP,_dan_Data_Mining.pdf  

http://datawarehouse4u.info/ETL-process.html