DATA WAREHOUSE FUNDAMENTAL

Planning And Requirements

IKA QUTSIATI UTAMI (125150401111003)LUTHFI SHOFI KHOIRON (125150401111003)

BAYU ADI BHASKARA (125150401111003)EVI NUR MUSLIATI (125150401111003)ANDI JAYA HARTANTO (125150401111003)

PLANNING AND PROJECT REQUIREMENT

FIRST STEP

Apakah benar - benar membutuhkan datawarehouse ?

Jenis data warehouse apa yang akan dibangun ?

Dimana menyimpannya ?

Siapa akan menggunakan dan bagaimana mereka

menggunakannya ?

HOW TO SUCCESS• Key Issues

• Nilai dan Harapan

• Resiko

• Top-Down atau Bottom Up

• Membangun atau Beli

• Single Vendor atau Best-of-Breed Vendors

• Kebutuhan Bisnis, bukan Teknologi

• Top Management Support

• Membenarkan Data warehouse kita

WAREHOUSE vs OLTP

SDLC• Rencana Proyek

• Definisi Kebutuhan

• Desain

• Implementasi

• Deployment

• Pemeliharaan

ROLE AND RESPONSIBILITY

ROLE AND RESPONSIBILITY (Cont..)

WHY FAILED ? • Data Basement

Data berkualitas buruk tanpa pengaksesan yang benar

• Data Mausoleum

Database berbiaya besar dengan pengaksesan dan performa yang buruk

• Data Tenement

Dibangun dari vendor tanpa mengetahui apa yang dibutuhkan pengguna

•Data Shack

Kumpulan data hancur bahkan sebelum penyelesaian

• Data Cottage

Data mart yang berdiri sendiri, terbagi-bagi, dan membentuk kumpulan

• Data Jailhouse

Sistem data yang berkumpul dan tidak terlihat membuat data terperangkap sehingga pengguna tidak bisa mendapatkan data

SUCCESS FACTOR • Query and reports

Peningkatan yang cepat dalam jumlah queries dan report request user langsung dari data warehouse

• Query type

Query menjadi lebih sophisticated

• Active user

Peningkatan jumlah user

• Usage

User menghabiskan lebih banyak waktu di dalam data warehouse mencari solusi

• Turnaround times

Menandai pengurangan dalam waktu yg dibutuhkan untuk mendapat informasi strategis

DEFINING THE BUSINESS REQUIREMENT

DIMENSIONAL ANALYSIS Pengumpulan Informasi

◦ Mendefinisikan kebutuhan mereka dengan jelas

Mendefenisikan Fungsi Bisnis◦ Mendefenisikan dimensi per fungsi

INFORMATION PACKAGESA USEFUL CONCEPTRequirements Not Fully Determinate

Metodologi baru untuk menentukan persyaratan untuk sistem data warehouse didasarkan pada dimensi bisnis.

Business Dimensions

Dimensi bisnis membentuk dasar yang mendasari metodologi baru untuk definisi persyaratan.

Dimension Hierarchies and Categories

Hirarki dimensi waktu terdiri dari tingkat tahun, kuartal, dan bulan. Hierarki dimensi adalah jalan untuk drilling down atau rolling up

Key Business Metrics or Facts

Dimensi bisnis yang relevan untuk pengguna dari kedua data mart untuk melakukan analisis.

Tujuannya untuk pengukuran metrik yang mengukur keberhasilan departemen mereka.

REQUIREMENTS GATHERING METHODS Metode untuk pengumpulan requirement :

• Interview, secara personal atau dalam grup kecil

• Mengadakan sesi grup Joint Application Development (JAD)

• Kuesioner

Interview JAD Kuesioner Terdiri atas dua atau tiga orang Mudah menentukan jadwal Pendekatan lebih mudah

dimengerti Pengguna lebih komunikatif Butuh persiapan yang baik Perlu penelitian sebelum

interview Menentukan jenis pertanyaan

terlebih dulu Pengguna juga melakukan

persiapan interview

Terdiri atas 20 orang atau kurang dalam satu grup

Dilakukan setelah paham dasar requirement

Digunakan ketika diperoleh dasar-dasar ide

Untuk pengkonfirmasian requirement

Efisien untuk pengguna dalam lokasi yang berbeda

Pengorganisasian harus sangat baik

Dapat mengumpulkan bayak requirement dengan cepat

Berguna ketika orang yang diberi kuesioner berada dalam jangkauan yang luas

Baik dalam fase eksplorasi untuk mendapatkan reaksi berbeda-beda dari banyak orang

Dilakukan untuk orang-orang yang memiliki jadwal kerja padat

Kurang komunikatif

TYPES OF QUESTIONSOpen-Ended Questions

Kelebihan : • Memberi kenyamanan dalam mengungkapkan kebutuhan user• Dapat memunculkan pertanyaan-pertanyaan baru• Detail kebutuhan lebih jelasKekurangan :• Orang yang diwawancarai bisa jadi memunculkan detail yang terlalu banyak dan tidak penting• Memakan banyak waktu

Closed QuestionsKelebihan :• Menghemat waktu • Sampai ke inti dengan cepat dan mudah• Hasil wawancara dapat dibandingkanKekurangan :• Respon terbatas

ProbesProbe adalah pertanyaan lanjutan yang mungkin dapat digunakan setelah open-ended atau closed questions. Probe berguna dalam mengungkap POV orang yang diwawancarai.

INTERVIEW TECHNIQUES Outline :

1. User profile

2. Background and objectives

3. Information requirements

4. Analytical requirements

5. Current tools used

6. Success criteria

7. Useful business metrics

8. Relevant business dimensions

ADAPTING THE JAD METHODOLOGY

Pendekatan JAD :

1. Definisi proyek

2. Penelitian

3. Persiapan

4. Sesi JAD

5. Dokumen final

USING QUESTIONAIREMetode pengumpulan requiremen untuk data warehouse :

1. Type and Choice of Questions

2. Application of Scales

3. Questionnaire Design

4. Administering Questionnaires

REVIEW OF EXISTING DOCUMENTS• Dokumentasi dari bagian pengguna

Menentukan fungsi dari unit bisnis, kumpulan informasi operasional kemudian mengambil bagian-bagian pentingnya.

• Dokumentasi dari bagian IT

DBA akan menyediakan data yang akan dikumpulkan. Dari dokumentasi user yang telah dikumpulkan kemudian dihubungkan ke sistem source.

DATA SOURCES Requirement harus berisi informasi :

• Sumber data yang tersedia

• Struktur data dengan sumber data

• Lokasi sumber data

• OS, networks, protocols, dan arsitektur klien

• Prosedur ekstraksi data

• Ketersediaan data dari masa lalu

DATA TRANSFORMATION • Setelah mendapatkan data sources, mendaftar struktur data yang relevan kemudian menentukan bagaimana data sources akan ditransformasi ke jenis data yang cocok untuk disimpan di data warehouse.

• Dalam dokumen definisi requirement dipetakan source data ke da dalam data warehouse. Jelaskan penggabungan, konversi, dan splitting yang dibutuhkan sebelum masuk ke data warehouse.

DATA STORAGE• Detail data yang didapat dari user akan menentukan data mart yang dibutuhkan.

• Setelah mengetahui tipe analisis yang dilakukan user, dapat ditentukan tipe agregasi yang harus ada dalam data warehouse. Hal ini akan memberi informasi mengenai kebutuhan storage tambahan.

INFORMATION DELIVERY Dokumen definisi requirement harus berisi :

• Drill-down analysis

• Roll-up analysis

• Drill-through analysis

• Slicing and dicing analysis

• Ad hoc reports

• Online monitoring tools such as dashboards and scorecards

INFORMATION PACKAGE DIAGRAMInfomation package diagram merealisasikan informasi requirement untuk data warehouse. Berisi metrics yang penting untuk mengukur performa unit bisnis, dimensi bisnis yang dianalisa metrics, dan detail bagaimana drill-down dan roll-up analyses terselesaikan.

REQUIREMENTS AS THE DRIVINGFORCE FOR DATA WAREHOUSING

DATA DESIGNModel data untuk repositori data :

• Area dimana untuk mengubah, membersihkan, dan mengintegrasikan data dari sumber sistem untuk persiapan pemuatan ke dalam repositori data warehouse.

• Repositori data warehouse tersebut.

Structure for Business Dimensions

Jika akan membuat model data untuk data mart, dimensi bisnis yang ditunjukkan dalam angka tertentu harus dimasukkan dalam model. Kegunaan dari data mart terkait langsung dengan akurasi data model. Hal ini memiliki dimensi yang penting dan isi dari diagram paket informasi yang tepat.

Structure for Key MeasurementsKey Measurements adalah tindakan yang di gunakan untuk menganalisi bisnis dan memonitoring. Selain mendapatkan hasil query berdasarkan kombinasi dari dimensi, fakta yang akan di gunakan untuk analisis

Levels of Detail

Jika Anda membutuhkan ringkasan di data warehouse Anda, maka model data Anda harus mencakup struktur untuk menahan rincian serta data ringkasan

The architectural plan

Setiap data warehouse terdiri dari cukup banyak komponen yang sama dan semua informasi yang dibutuhkan untuk merencanakan arsitektur harus dari definisi kebutuhan.

CONT..

SPECIAL CONSIDERATIONSKomponen yang menunjukkan jenis informasi yang harus ada dalam definisi kebutuhan:

• Source Data

• Data Staging

• Data Storage

• Information Delivery

• Metadata

• Management and Control

DATA EXTRACTION, TRANSFORMATION, AND LOADING (ETL)• Data Extraction

• Data Transformation

• Data Loading

ALAT DAN PRODUK

DATA STORAGE SPECIFICATIONS• Pemilihan DBMS

• Ukuran Storage

PEMILIHAN DBMS :• Pengalaman user

• Jenis query

• Keterbukaan

• Manajemen metadata

• Lokasi data repositori

• Pertumbuhan Data Warehouse

UKURAN STORAGEArea Data Staging

Menghitung estimasi penyimpanan untuk data staging area untuk keseluruhan data warehouse perusahaan dari ukuran sistem data struktur tiap subjek bisnis.

Overall Corporate Data Warehouse

Estimasi ukuran storage berdasarkan struktur data tiap subjek bisnis. Buat daftar atribut, perkiranan field length-nya, dan hitung storage yang dibutuhkan.

Data Marts-Conformed, Independent, Dependent, atau Federated

Setelah mendefinisikan requirement, selanjutnya adalah membuat diagram informasi. Diagram informasi memiliiki dimensi bisnis dan atributnya. Lalu menentukan besarnya data storage untuk data mart.

Database Multidimensional

Buat rincian dari rencana OLAP untuk user lalu gunakan detail dari rencana untuk menentukan storage untuk database multidimensional.

INFORMATION DELIVERY STRATEGY• Queries dan reports

• Tipe analisis

• Distribusi informasi

• Information delivery yang real time

• Aplikasi pengambilan keputusan

• Pertumbuhan dan ekspansi

TERIMA KASIH