Data Mart, Data Warehouse, ETL, ELT dan OLAP

Nama/Nim : I Made Ageng Suyasa/1304505117

MK : Data Warehouse
Jurusan/Fakultas/Universitas :Teknologi Informasi/Fakultas Teknik/Universitas Udayana

Dosen : I Putu Agus Eka Pratama, ST MT

Data Mart, Data Warehouse, ETL, ELT dan OLAP

Data Mart

       Data mart adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. Dalam beberapa implementasi data warehouse, data mart adalah miniature data warehouse. Data mart sering digunakan untuk memberikan informasi kepada segmen fungsional organisasi.
Contoh umum data mart adalah untuk departemen penjualan, departemen persediaan dan pengiriman, departemen keuangan, manajemen tingkat atas, dan seterusnya. Data mart juga dapat digunakan untuk gudang data segmen data untuk mencerminkan bisnis secara geografis terletak di mana masing-masing daerah relatif otonom. Sebagai contoh, sebuah organisasi layanan yang besar mungkin memperlakukan pusat operasi regional sebagai unit usaha perorangan, masing-masing dengan data mart sendiri yang memberikan kontribusi untuk gudang data master.

 Karakteristik data mart

1. Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.
2. Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.
3. Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami.
4. Data marts bisa bersifat dependent atau independent.
5. Kubus
6. Aggregation

Keuntungan
        Data mart dapat meningkatkan waktu respon pengguna akhir, karena berisi data mentah yang memungkinkan sistem komputer untuk fokus pada satu tugas, sehingga meningkatkan kinerja. Berbeda dengan sistem OLTP, data mart juga dapat menyimpan data historis yang           memungkinkan pengguna untuk menganalisis kecenderungan data. Selain itu, data mart tidak begitu mahal dan kompleks sebagai data gudang untuk setup dan melaksanakan karena masalah teknis tidak begitu sulit untuk diselesaikan.
Kerugian
     Mereka memiliki nilai yang terbatas karena mereka tidak dapat melihat organisasi secara keseluruhan dan pelaporan dan analisis potensi terbatas.

ETL (Extraction, Transformation, Loading) dan ELT (Extraction, Loading,Transformation)

      ETL dan ELT merupakan proses yang harus dilalui dalam pembentukan data warehouse. Berikut ini merupakan penjelasan dari ketiga proses tersebut:
1.Extract (Ekstraksi)

   Merupakan proses mengekstrak data dari berbagai sistem operasional, baik menggunakan query, atau aplikasi.
2.Transformation (Transformasi)

    Merupakan proses dimana data mentah yang merupakan hasil dari ekstraksi disaring dan diubah sesuai dengan kaidah bisnis yang berlaku.
3.Loading

   Merupakan proses pemuatan data yang didapat dari hasil transformasi ke dalam data warehouse dengan cara menjalankan SQL Script secara periodik.

OLAP (Online Analytical Process)

      Data Warehouse adalah sebuah database yang mengandung data yang biasanya mewakili sejarah bisnis dari suatu organisasi. Data Historis dari data warehouse digunakan di dalam aktivitas analisis yang mendukung keputusan bisnis dalam beberapa tingkat. Data di dalam data warehouse diorganisir untuk mendukung analisa, bukan transaksi pemrosesan dalam waktu nyata, seperti sistem online transaction processing (OLTP).