THE DATA RESOURCE

Oleh : Kelompok 3

Farida Ariyani 041414253007 Refivia Audie Calcarina 041414253013

MAGISTER AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA

2015

1

Salah satu komponen teknologi informasi adalah data. Data diproses oleh hardware

dan software lalu dikirim melalui jaringan baik sebelum maupun sesudah diproses. Ketika data yang tepat tidak diperoleh, disimpan dan disebarluaskan, tiga komponen lain (input, output dan proses) tidak bernilai. Data mengandung fakta dan informasi terkait sebuah organisasi yang diperoleh ketka melakukan bisnis dan untuk melakukan bisnis. Komponen data termasuk angka, teks, suara, video dan data grafis baik yang dikumpulkan dalam organisasi maupun dari luar. Organisasi yang dapat unggul di abad 21 ini adalah yang dapat mengelola data dan pengetahuan organisasi sebagai sumber strategis, memahami kegunaan data bagi keputusan bisnis dan dapat menyusun data secara efisien sehingga data yang tersedia bagi organisasi harus dikelola dan dikembangkan. Data hanya akan menjadi aset ketika tersedia dan dipahami saat dibutuhkan serta dihapus ketika sudah tidak bermanfaat sehingga untuk mencapainya perusahaan perlu mengelola datanya.

Kini organisasi mampu mengumpulkan lebih banyak data melalui mencatat data transaksi dengan terminal point-of-sale (POS) dan RFID reader serta melalui web dan situs e-commerce. Tugas mengelola data merupakan tanggung jawab setiap manajer. Beberapa manajer sering disebut data steward yaitu peran yang diberikan untuk mengelola data tertentu seperti data pelanggan, produk atau karyawan. Unit organisasi tertentu biasa disebut administrasi data atau database adalah fungsi terkait manajemen data. Beberapa organisasi juga menetapkan chief knowledge officer untuk memimpin fungsi management knowledge.

WHY MANAGE DATA ?

Memenuhi aturan hukum; Ketika data tidak dikelola sehingga menyebabkan kejujuran data atau dokumen sumber diragukan dan anda melanggar aturan hukum misal aturan pelaporan keuangan, maka akan membayar denda

Menjaga kelangsungan fungsi organisasi; Ketika data tidak dikelola, dan data penting bagi bisnis anda seperti pesanan pelanggan, harga produk, saldo akun atau histori pembelian hancur, fungsi organisasi tidak akan berjalan lancar

Menghemat waktu penyesuaian data; Jika data di seluruh organisasi konsisten, operasional akan lebih lancar karena tidak perlu waktu untuk menyesuaikan data

Memutuskan bagaimana memperlakukan pelanggan; Kita dapat mengetahui profitabilitas pelanggan dengan meninjau data pembelian dan tagihan sehingga kita dapat lebih baik memperlakukan mereka.

Mempermudah dan menghemat biaya untuk mengembangkan dan menjalankan sistem informasi; Pengembangan sistem yang buruk biasanya disebebakan

2

kurangnya manajemen data dan beberapa metode seperti prototype tidak dapat dilakukan kecuali jika sumber data sudah jelas dan data telah tersedia.

TECHNICAL ASPECTS OF MANAGING THE DATA RESOURCE

The Data Model and Metadata Elemen kunci manajemen data yang efektif adalah data model yaitu keseluruhan peta

bagi data bisnis. Data model menunjukkan hubungan antar data perusahaan. Data model menunjukkan aturan perusahaan misal apakah pesanan pelanggan harus terkait dengan sales tertentu, pegawai harus memiliki nomor keamanan atau jumlah maksimum laporan langsung yang diberikan pada supervisor. Data modeling terkait dengan:

Methodology : tahap yang dilakukan untuk menentukan dan menggambarkan data

Notation : cara untuk menunjukkan keputusan ini biasanya dengan grafik. Entity relationship diagram (ERD) menunjukkan entitas (pelanggan, peasanan dan

produk) dan hubungannya (menyampaikan-submit dan berisi-include). ERD merupakan notation yang umum untuk menggambarkan data yang dibutuhkan dalam organisasi. ERD berisi entity atau hal mengenai data yang dikumpulkan, attribute atau elemen data yang akan dikumpulkan serta relationship yaitu hubungan antar entity. ERD merupakan alat untuk memfasilitasi komunikasi antara pengguna akhir yang perlu data dengan perancang database serta pengembang (pihak yang membuat dan mengurus database).

ERD saja tidak akan cukup untuk mendokumentasikan data yang dibutuhkan. ERD hanya bagian dari metadata. Metadata mendokumentasikan arti dan seluruh aturan bisnis yang mengemudikan data. Aturan ini berasal dari sifat organisasi sehingga manajer merupakan sumber pengembangan aturan ini. Contoh metadata mengenai attribute nama pelanggan akan mendefinisikan istilah, menyatakan panjang maksimum karakter dan tipe data, apakah setiap pelanggan perlu memiliki nama agar dapat disimpan dalam database, apakah nama dapat diganti dan siapa yang berhak memasukkan dan mengubah nama.

Data Modeling Ada dua pendekatan yang dapat digunakan namun organisasi biasanya memilih

menggunakan keduanya karena merupakan metode yang saling melengkapi, yang menekankan aspek data yang berbeda oleh karena itu dapat mengecek saldo masing-masing.

1. Enterprse modeling (atas bawah) Terkait menggambarkan organisasi dan data yang diperlukan, laporan tertentu atau

gambaran rincian pemrosesan data yang dibutuhkan. Beberapa tahap yang dilakukan:

3

Pekerjaan dalam organisasi akan dibagi dalam fungsi-fungsi utamanya (misal penjualan, penagihan, produksi).

Masing-masing fungsi akan dibagi menjadi proses dan masing-masing proses dibagi menjadi aktivitas. Contoh aktivitas tsb adalah meramalkan penjualan kuartal selanjutnya.

Dengan pemahaman atas setiap aktivitas, daftar data entitas lalu ditetapkan untuk masing-masing aktivitas. Contohnya aktivitas meramalkan penjualan kuartal memperlukan data produk entitas dan histori pesanan pelanggan.

Item didaftar lalu diperiksa untuk memastikan bahwa nama yang konsisten telah digunakan dan makna masing-masing data telah jelas.

Berdasarkan kebijakan bisnis dan aturan operasional, hubungan antar data dapat diketahui dan diperoleh data model.

Kelebihan metode ini yaitu tidak menjadi bias akibat banyaknya rincian, file dan database baru atau cara bisnis kini berjalan. Metode ini beriorientasi masa mendatang dan harus ditentukan kumpulan data yang diperlukan. Namun, metode ini dapat tidak lengkap atau tidak akurat karena mungkin menolak beberapa rincian sehingga perlu bantuan metode view integration.

2. View integration (bawah atas) Setiap laporan, tampilan, bentuk, dokumen yang harus dihasilkan dari database

organisasi ditentukan dengan meminta saran dari pengguna. (disebut user view) Elemen data yang dihasilkan dari proses ini lalu dimasukkan dalam struktur dasar

yang disebut normal form (formulir biasa). Normalization merupakan menciptakan struktur data sederhana dari satu yang lebih kompleks, yang berisi kumpulan aturan yang menghasilkan struktur data yang sangat stabil dan bermanfaat. Normalisasi digunakan sebagai alat untuk membersihkan data dari penyimpangan ketika memasukkan, menghapus dan memperbarui dat.

Setelah masing-masing saran pengguna telah dinormalisasi, akan dikombinasikan atau diintegrasi menjadi satu deskripsi komprensif. Kumpulan hasil normalisasi akan sesuai dengan enterprise modeling.

Perusahaan dapat membeli data model yang dibuat untuk situasi yang serupa dengan anda sehingga data modeling dimulai dari luar dengan data model yang universal, terpaket, dan telah dibuat untuk industri atau area bisnis yang berbeda. Data model ini lalu disesuaikan dengan terminologi dan aturan di organisasi kita. Oleh karena itu, konsultan dan pemasok software database menjual titik awal bagi data model perusahaan. Tindakan ini memiliki beberapa kelebihan yaitu: Data model dapat dikembangkan menggunakan komponen yang diperoleh dari

pengalaman. Data model ini akan terus diperbarui oleh pembuatnya ketika ada jenis data baru yang berlaku di industri.

4

Proyek lebih singkat dan hemat biaya karena komponen dan struktur penting telah didefinisikan dan hanya perlu disesuaikan dengan cepat untuk situasi tertentu.

Karena data model ini dikembangkan dari pengalaman praktik, data model akan lebih mudah dikembangkan ketika dibutuhkan data tambahan. Anda akan terhindari dari kelupaan komponen penting karena model data ini dirancang menggunakan ribuan pertanyaan dan indikator kinerja.

Penerapan data model dari satu pemasok berarti data model anda akan mudah dijalankan dengan aplikasi lain dari pemasok yang sama atau software rekannya

Model data ini memberikan titik awal untuk mengungkap data yang dibutuhkan namun belum dinyatakan

Data model menggunakan struktur yang menganggap data organisasi fleksibel Jika banyak perusahaan di industri yang sama menggunakan data model yang

universal sebagai dasar database organisasinya, akan lebih mudah untuk berbagi data.

Data modeling memerlukan banyak waktu, komitmen organisasi serta manajer data dan ahli yang kompeten. Untuk menghadapi hal ini, beberapa pedoman dikembangkan: Tujuan; upaya pemodelan harus dibenarkan oleh beberapa kebutuhan utama

seperti koordinasi pemrosesan data operasional, fleksibilitas mengakses data atau efektivitas sistem data. Semakin kurang jelas tujuan, semakin tinggi risiko gagal.

Ruang lingkup; Cakupan data model harus dipertimbangkan secara hati-hati. Semakin luas lingkup, semakin sulit proyek diurus. Pemilihan lingkup mencakup divisi dan area dimana terdapat dampak besar dan penting bagi fungsi bisnis.

Hasil. Pilihan ini termasuk mendefinisikan subyek area database (misal seluruh data tentang pelanggan), identifikasi sistem untuk mengumpulkan data yang dibagikan pada beberapa departemen dan mengakses layanan untuk mendukung kebutuhan informasi manajemen dan rancangan database mendatang.

Waktu. Beberapa organisasi dapat menunda seluruh pengembangan sistem sampai data model yang lengkap dikembangkan contohnya mengembangkan data model hanya pada tingkatan atas lalu mengisi rincian sebagai proyek sistem utama.

Database Programming Aktivitas pemrosesan data dengan sebuah database dapat ditetapkan dalam program

yang ditulis dalam 3GL atau special purpose languages yang dikembangkan untuk pemrosesan database. Dalam program 3GL, instruksi tambahan dimasukkan dalam bahasa pemrograman. Contohnya pada database pelanggan dan pesanan, penyimpanan catatan pesanan baru tidak hanya mengharuskan menyimpan data pesanan tsb saja

5

tetapi juga memperbarui keterkaitan catatan pesanan tsb dengan catatan pelanggan terkait.

Kini terdapat dua special purpose language yang digunakan sendiri-sendiri maupun dikombinasikan dengan 3GL untuk akses database. Contohnya 4GL, special purpose language non prosedural disebut query language, untuk mengajukan query pada database. Database 4G; yang umum adalah SQL (Structured Query Language) yaitu bahasa pemrograman yang telah distandarisasi oleh ISO. Dengan menerapkan standar internasional untuk menulis query database bermanfaat agar tidak ada atau hanya sedikit perubahan yang perlu dilakukan pada sebuah program ketika anda mengubah DBMS.

Ketika tidak memungkinkan untuk menyampaikan data dan queries antar komputer menggunakan SQL, bahasa pertukaran data yaitu XML (eXtensible Markup Language) dapat digunakan. XML digunakan untuk menggambarkan struktur data dan memberi nama data yang dipertukarkan antara program komputer. XML telah menjadi standar bagi pertukaran data e-commerce. XML adalah dasar layanan Web, yang merupakan pola untuk berbagi program dan data di internet. Misal kita memungkinkan pelanggan memesan melalui Web. Organisasi kita menulis program dalam Java dan Microsoft ASP untuk memproses pesanan via web.

Ketika pelanggan mengisi pesanan, program order entry kita akan mengecek persediaan untuk menentukan apakah pesanan tsb dapat dipenuhi/tidak. Ketika stok di gudang kurang, anda akan mampu mengecek persediaan di gudang pemasok. Dengan XML anda mampu mengirim dokumen dengan identifikasi produk yang dipesan ke sistem komputer pemasok. Web service akan merespon dengan informasi deskripsi barang, jumlah persediaan dan biaya untuk membeli barang. Ketika data ini diketahui, situs e-commerce dapat menentukan apa yang akan ditampilkan ke pelanggan. XML digunakan untuk menyatakan data yang dipertukarkan menggunakan tanda atau label yang dipahami oleh 2 pihak terkait. Oleh karena itu, kita harus memahami program, komputer atau DBMS yang digunakan pihak lain.

MANAGERIAL ISSUES IN MANAGING DATA

Manajer harus mempertimbangkan perencanaan data, pengendalian integritas data, mengamankan akses dan penggunaan data dan cara agar data dapat diakses. Kualitas data harus dipertimbangkan dan sumber data, kecukupan ruang untuk penyimpanan data, pencatatan penggunaan data serta perlakuan terhadap data yang usang (diidentifikasi, dibuang atau diarsip).

Principles in Managing Data Kesuksesan mengelola sumber data bergantung pada pemahaman atas pedoman

kunci ini.

6

The Need to Manage Data is Permanent Data mungkin berubah, pelanggan baru mungkin ditambahkan, produk ada yang

dihentikan dan karyawan ada yang berhenti dan direkrut tetapi perusahaan akan selalu memiliki pelanggan, produk, karyawan dan hubungan dengan entitas lain sehingga perlu menjaga agar data yang ada tetap terkini. Data mungkin mudah berubah tetapi data akan terus ada dan terus dibutuhkan pengelolaan data. Ketika proses bisnis berubah, sistem informasi pada akhirnya juga perlu berubah. Contoh jika perusahaan memutuskan untuk mengubah metode peramalan penjualan, program harus ditulis ulang namun data yang diperlukan (data pelanggan, pesanan) tetap sama.

Jika data dikelola dengan baik, database cenderung tidak berubah meskipun organisasi memutuskan untuk mengubah caranya melakukan bisnis namun di saat yang sama, program yang menganalisa, memproses dan melaporkan informasi mungkin berubah. Oleh karena itu, data bersifat fundamental bagi bisnis.

Data can Exist at Several Levels

Salah satu cara untuk mengorganisir data adalah data pyramid. Meskipun data baru

dapat masuk ke berbagai tingkat piramid, sebagian besar data baru diperoleh di dasar piramid di database operasional. Database ini berisi histori transaksi bisnis meliputi pesanan pelanggan, pembelian dari pemasok, perubahan buku besar, pemindahan personel dan aktivitas bisnis sehari-hari lainnya. Database strategis dan pengendalian manajerial (sering disebut data warehouse dan digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dan business intelligence) merupakan bagian, ringkasan atau kesatuan operational database dilengkapi dengan data eksternal kunci.

Contoh database ramalan penjualan (managerial function) mungkin berisi ringkasan penjualan bulan lalu menurut produk atau lokasi geografis yang diperoleh dari data produk dan pesanan pelanggan. Data ini dilengkapi dengan indikator ekonomi eksternal

7

dan pertimbangan tenaga penjualan untuk menghasilkan estimasi penjualan yang diperlukan untuk perencanaan dan penjadwalan produksi.

Managerial database harus dikembangkan dari sumber internal untuk menjamin konsistensi data. Misal penjualan akan menelusuri customer order di database lokal sebelum memasukkannya dalam order entry. Jika order entry digunakan untuk meramalkan penjualan final, pesanan yang dibatalkan, ditolak karena limit yang tidak cukup, retur barang atau penjualan yang gagal karena kapasitas produksi yang tidak mencukupi tidak akan tercakup dalam meramalkan penjualan karena informasi ini masuk ke dalam bisnis pada titik koneksi lain dengan pelanggan. Organisasi yang baik harus mempertimbangkan seluruh transaksi yang menentukan jumlah penjualan agar menghasilkan sistem peramalan penjualan yang akurat.

Dalam mengelola data resource, kita harus memahami hubungan antar data di berbagai database. Data secara kesatuan dikumpulkan dari data operasional, bukan dikumpulkan secara terpisah. Beberapa level data berdasarkan lingkup pengaruhnya yaitu:

Local; yaitu data yang hanya terkait dengan satu pengguna atau kelompok kecil dari anggota organisasi. Data lokal umumnya tidak memerlukan pengendalian yang besar dan tidak perlu mengikuti standar organisasi. Data lokal mungkin hanya memiliki umur dan penggunaan yang terbatas serta mungkin digandakan di sepanjang organisasi.

Shared; yaitu data yang saling ditukarkan antar kelompok pengguna yang berbeda dan oleh karena itu harus ada kesepakatan mengenai definisi, format dan waktu untuk tukar-menukar data. Data ini ada karena terdapat ketergantungan antara unit atau fungsi organisasi yang berbeda.

Core; yaitu data yang memerlukan definisi luas dan kejelasan sumber data. Beberapa level data berdasarkan perbedaan antara data dan metadata yaitu: Physical; data fisik ada pada database dan file sistem lainnya. Isu kritis bagi

data fisik adalah kinerja komputer, kemampuan diakses, kejujuran dan keamanan.

Logical; data ini disajikan pada pengguna dengan query language dan apikasi. Menyajikan data pada tingkat logis mendukung kegunaan dan interpretasi data yang tepat.

Semantic; data semantik adalah metadata yang menggambarkan data organisasional. Isu kritis pada data semantik terkait dengan konsistensi, kejelasan dan kemampuan untuk dibagikan.

8

Application Software Should be Separate From the Database

Satu tujuan dari manajemen data adalah application independence, pemisahan data

dari application system. Pemrosesan data menjadi informasi seperti pemrosesan bahan baku dan komponen menjadi barang jadi dalam perusahaan manufaktur. Bahan baku diterima, diperiksa kualitasnya dan disimpan dalam gudang. Data dalam penyimpanan digunakan untuk menghasilkan informasi terotorisasi (misal laporan). Data diambil dari gudang saat diperlukan. Ketika data operasional sudah kuno (misal karena terjadi peningkatan harga), data akan diganti dengan data yang baru. Secara periodik, data dipindahkan ke data warehouse jangka panjang yang memungkinkan transaksi historis dipahami terkait karakteristik pelanggan, produk. Data dipindahkan dari sumber operasional dan historis ke bagian lain dalam organisasi atau organisasi lain ketika diotorisasi. Setelah data diproses menjadi informasi, informasi akan ditambahkan ke warehouse.

Application Software Can Be Classified By How They Treat Data Proses mengubah data menjadi informasi berguna bagi manajemen transaksi atau

pengambilan keputusan di tingkat lebih tinggi, mencakup tahap berikut. 1. Data Capture

Data capture application memperoleh data dan menempatkan dalam database. Mereka menyimpan dan menjaga data dalam data pyramid. Bagian organisasi bertanggung jawab memastikan kualitas sistem pengambilan data.

2. Data Transfer Data transfer and integration application memindahkan data dari satu database ke

database lain atau mengumbulkan data dari beberapa database untuk memenuhi kebutuhan. Aplikasi ini disebut bridge atau interface karena menghubungkan database yang berkaitan. Setelah data diambil, mungkin akan disaring, diubah untuk tujuan baru

9

dan disimpan dalam berbagai database. Contoh database pesanan pelanggan disimpan dalam beberapa database pendukung penjadwalan produksi, penagihan dan layanan pelanggan. Jika telah diambil data baru atau terjadi perubahan data, pesan dikirimkan ke seluruh database yang menyimpan data ini untuk memberi tahun telah terjadi perubahan.

3. Data Analysis and Presentation Data analysis and presentation application memberikan data dan informasi pada

pihak yang terotorisasi. Data dapat diringkas, dibandingkan dengan histori, disajikan dalam grafik atau dimasukkan dalam dokumen. Data dapat dimasukkan dalam decision support system atau executive information system.

Application Software Should Be Considered Disposable Hasil dari application independence adalah disposable application. Meskipun

kemampuan penyajian application system telah usang, bila aplikasi juga mengelola data yang penting bagi bisnis, sistem yang sudah tidak efisien mungkin harus dibiarkan ada namun yang dimanfaatkan adalah kemampuan akses data.

Data Should Be Captured Once Implikasi lain dari pemisahan data dari aplikasi adalah data harus diambil dari satu

sumber dan disinkronisasi dengan database yang berbeda. Perusahaan akan mengeluarkan banyak biaya untuk memperoleh data yang sama beberapa kali dan menyesuaikan perbedaan antar aplikasi. IT architecture berdasarkan application independence memungkinkan pendekatan pengelolaan data resource yang lebih responsif, fleksibel dan bermanfaat.

Data architecture harus berisi persediaan penggunaan data di unit bisnis, rencana untuk mendistribusikan data ke berbagai database untuk mendukung analisis dan presentasi yang dibutuhkan oleh kelompok pengguna yang berbeda. Data yang sama mungkin disimpan dalam beberapa database karena merupakan architecture paling efisien untuk mengirimkan data pada pengguna. Untuk memastikan data terkini, akurat dan tersinkronisasi di organisasi, data bisnis harus diambil sekali dan dipindahkan antar database jika diperlukan.

Three Should Be Strict Data Standards Shared database dan data transfer system mensyaratkan isi database tidak ambigu.

Tanggung jawab utama dalam mengelola data resource adalah mengembangkan cara yang jelas dan bermanfaat untuk mengidentifikasi tiap data dan memberikan makna data yang tidak ambigu. Misal organisasi harus mampu membedakan data terkait satu pelanggan dengan data pelanggan lain. Ada 5 jenis data standards yang harus ditetapkan bagi bisnis.

10

Manajer bisnis memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menetapkan standar ini dan secara aktif berpartisipasi dalam proses penetapan standar. Partisipasi ini sering terjadi melalui peran data steward yaitu manajer bisnis yang bertanggung jawab atas kualitas data dalam subyek atau area proses tertentu.

1. Identifier Identifier adalah karakteristik obyek atau peristiwa yang membedakan satu kondisi

dengan lainnya. Contoh nomor karyawan adalah ciri khusus tiap karyawan dan nomor surat jalan mengidentifikasi tiap pengiriman. Identifier dikatakan ideal jika menjamin bersifat unik dan stabil untuk waktu yang lama. Contoh rumah sakit menggunakan nomor BPJS untuk mengidentifikasi identitas pasien. Nomor identifikasi pelanggan berdasarkan daerah geografis tidak akan valid jika pelanggan tsb pindah.

2. Naming Nama yang jelas dan bermakna harus diberikan untuk tiap data dalam database

organisasi. Jika 2 elemen data memiliki nama yang sama, akan membingungkan pengguna. Jika elemen data yang sama diberi nama yang berbeda dan tidak terkait, manajer bisnis akan berfikir bahwa data tsb adalah kepingan data yang berbeda. Oleh karena itu, organisasi merumuskan skema penamaan untuk penamaan seluruh data. Misal data nama karyawan yang digaji bulanan menunjukkan perusahaan, periode waktu dan jenis data yang mana. Komponen nama data akan dibatasi pada kata tertentu. Nama standar menyebabkan data lebih mudah dan cepat diketahui

3. Definition Tiap elemen dan kesatuan data diberikan deskripsi yang menjelaskan maknanya.

4. Integrity Rules Range atau kumpulan nilai yang diperbolehkan harus jelas untuk tiap elemen data.

Integrity rules ditambahkan ke makna data yang disampaikan dengan definisi dan nama data. Satu standar dan terpusat bagi nilai valid dapat digunakan untuk mengembangkan data capture application untuk mendeteksi kesalahan. Karena pengecualian dimungkinkan, aturan integritas mungkin menentukan siapa yang dapat menyetujui penyimpangan atau dalam kondisi apa nilai di luar kumpulan yang valid dapat disetujui.

5. Usage Rights Standar ini menetapkan siapa yang dpaat melakukan apa dan kapan untuk tiap tipe

data. Standar keamanan menyatakan penggunaan yang diijinkan untuk tiap tipe data. Contoh manajer bisnis mungkin dibatasi hanya boleh mengambil elemen data gaji karyawan bulanan saat jam kerja dari device yang terotorisasi dan hanya data terkait orang yang disupervisi.

Standar data ini harus disimpan dalam database standar yang disebut metadata repository atau data dictionary/ directory (DD/D).

11

Master Data Must Conform Master Data Management (MDM) terkait disiplin, teknologi dan metode untuk

memastikan kekinian, makna dan kualitas data referensi. MDM memastikan tiap orang mengetahui deskripsi produk, gaji karyawan, alamat penagihan pelanggan namun MDM tidak membagikan data transaksi seperti pembelian yang dilakukan pelanggan. Ada 3 architecture populer bagi master data management yaitu:

Identity registry approach : master data tetap berada di sistem asal dan aplikasi mengacu pada catatan untuk menentukan sumber yang telah disepakati. Catatan membantu tiap sistem menyesuaikan master record dengan master record yang sesuai di source system lain. Aplikasi mungkin memiliki akses terhadap beberapa database untuk memanggil/ memperoleh kembali seluruh data yang diperlukan dan database memungkinkan akses dari lebih banyak aplikasi.

Integration hub approach : seluruh perubahan data diumumkan melalui layanan terpusat ke seluruh database terkait. Data yang berlebih akan disimpan tetapi terdapat mekanisme untuk memastikan konsistensi tetapi tiap aplikasi tidak perlu mengumpulkan dan mengelola seluruh data yang diperlukan.

Persistent approach : menerapkan satu catatan terkonsolidasi dan seluruh aplikasi mengambil satu ‘golden record’ untuk memperoleh data umum. Seluruh data yang diambil di tiap aplikasi akan didorong ke persistent record sehingga mengandung lebih banyak manfaat terbaru dan mengarah ke persistent record ketika segala sistem memerlukan data umum.

Pada MDM yang baik, tidak terdapat penundaan bagi aplikasi untuk mengetahui fakta terkait master data. Agar MDM menjadi sukses, organsiasi harus menciptakan proses tata kelola data yang kuat. MDS bermanfaat untuk konsistensi dan rencana mengurangi kelebihan data akan mengurangi kesalahan, kesalahpahaman dan upaya yang terbuang untuk menyesuaikan antar unit bisnis dan stakeholder.

The Data Management Process Berikut adalah fungsi umum untuk mengelola sumber daya bisnis yang dihubungkan

dengan data management. Tiap manajer bisnis harus terlibat dalam tiap fungsi ini. 1. Plan

Perencanaan data resource mengembangkan bagan bagi data dan hubungan data antar unit bisnis dan fungsi. Akan ada perencanaan data tingkat makro, disebut enterprise data model untuk mengidentifikasi data dan hubungan antar entitas dan rencana rinci untuk mendefinisikan jadwal penerapan database bagi bagian yang berbeda. Rencana mengidentifikasi data mana yang diperlukan, dimana data akan digunakan dalam bisnis, bagaimana akan digunakan dan berapa data yang diharapkan.

12

Rencana ini lalu harus dikomunikasikan ke seluruh fungsi bisnis yang terlibat dalam aspek data resource management. Misal perencanaan kapasitas sistem harus diinformasikan sehingga teknologi komputer dan jaringan yang memadai dapat ditempatkan untuk menjalankan dan mengakses database.

2. Source Harus dibuat keputusan mengenai ketepatan waktu dan kualitas sumber di tiap

elemen data yang diperlukan. Contoh apakah data penjualan dikumpulkan saat barang diberikan atau saat nanti, akan mempertimbangkan tingkat kesalahan, frekuensi perubahan, kemungkinan kehilangan dokumen kertas, biaya teknologi, keharusan pelatihan. Ketika memilih sumber data dari eksternal (misal dari organisasi riset), kita harus memeriksa sumber, kehandalan, waktu ketika data diperlukan dan kapan diikumpulkan dan rincian yang dikumpulkan.

3. Acquire and Maintain Setelah sumber data terbaik diidentifikasi dan dipilih, data capture system harus

dibangun untuk memperoleh dan menjaga data. Perubahan data perlu diumumkan (melalui teknik dan teknologi manajemen master data) untuk seluruh database yang menyimpan data. Pengguna data perlu mengetahui kapan data akan diperbarui dan mungkin secara otomatis menginformasikan kondisi pengecualian (kehabisan persediaan, harga saham di bawah tingkat kritis atau penerimaan pesanan pelanggan dengan jumlah besar). Aplikasi yang tepat perlu dibangun untuk menelusuri perolehan dan pemindahan data. Misal data daftar pelanggan dikirim ke pemasok telemarketing untuk promosi dan hasilnya akan dikirim melalui internet. Sistem diperlukan untuk memastikan bahwa seluruh file dikirim dan diterima seluruh pelanggan.

4. Define/ Describe and Inventory Kita harus mendefinisikan apa yang dikelola. Untuk manajer perumahan, tiap

properti harus digambarkan, menetapkan standar dan ukuran untuk mendefinisikan ukuran dan bentuk tiap bangunan. Dalam mengelola data, tiap kesatuan data, elemen data dan hubungan harus didefinisikan, format penyimpanan dan laporan harus ditetapkan serta menggambarkan organisasi data sehingga pengguna mengetahui bagaimana mengakses data.

5. Organize and Make Accessible Database perlu dirancang agar data dapat diperoleh kembali dan dilaporkan secara

efisien serta dalam format yang diminta manajer. Data harus disusun dan disimpan sehingga informasi dapat dihasilkan dengan mudah. Potensi penggunaan data harus didefinisikan dan tugas ini lebih baik dilakukan oleh manajer bisnis. Dua aspek penggunaan data yang diperlukan bagi organisasi yaitu (1) data apa yang diperlukan dan (2) bagaimana data terpilih. Contoh perancang database perlu mengetahui bahwa data pelanggan akan terpilih berdasarkan daerah, produk yang dibeli, atau sales yang

13

melayani. Peningkatan kecepatan pemrosesan dapat dicapai ketika data organisasi ditetapkan dengan baik sesuai dengan kebutuhan pemrosesan.

Satu metode populer untuk membuat data dapat diakses oleh banyak orang di organisasi untuk pengambilan keputusan dan data intelligence adalah data warehouse. Contoh pada perusahaan penghasil mebel, sebelum membuat data warehouse, perusahaan menjalankan beberapa application system dimana masing-masing berisi data yang sulit diringkas padahal diperlukan oleh unit lain dalam organisasi. Kesulitan analisa timbul karena buruknya penyusunan data. Data warehouse diciptakan dimana data tertentu dari sistem yang ada dan data dari sistem yang baru disarikan secara rutin dan ditempatkan dalam operational store. Di tempat ini data dibersihkan dan disusun untuk analytical application lalu dipindah ke data warehouse. Dengan data warehouse, perusahaan mebel mulai menerapkan teknik data mining untuk membantu di area analisis dan peramalan. sehingga meningkatkan kemampuan peramalan dan mengurangi waktu analisa.

6. Control Quality and Integrity

Pengendalian kualitas dan integritas harus ditempatkan pada data resource contohnya sertifikasi karyawan, audit laporan keuangan dan pengujian kerusakan bangunan. Konsep application independence menunjukkan bahwa pengendalian harus diletakkan saat definisi data dan ditegakkan selama perolehan dan pemeliharaan data.

Kualitas data akan lebih dipertimbangkan ketika data merupakan aset perusahaan. Semakin banyak data yang digunakan untuk mendukung operasional organisasi, semakin jelas data yang diperlukan. Kualitas data berhubungan langsung dengan kualitas proses yang dilakukan oleh sistem. Misal ketika data dikombinasikan dengan aplikasi CRM, permasalahan kualitas data dapat menyebabkan hubungan yang salah dan kita akan kehilangan penjualan. Data yang berkualitas meningkatkan kepercayaan

14

terhadap informasi sehingga proses pengambilan keputusan akan lebih cepat, mengurangi waktu untuk mencocokkan data, meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan.

7. Protect and Secure Hak setiap manajer terhadap tiap jenis data harus didefinisikan mencakup definisi,

akses, memasukkan, menghapus dan memperbarui data. Misal manajer bisnis mungkin diperbolehkan untuk melihat gaji tiap orang di departemennya namun tidak dapat mencocokkan nama dengan gaji. Keamanan harus dipertimbangkan ketika database dan application system dibangun.

8. Account for Use Terdapat biaya besar untuk memperoleh, merawat dan melaporkan data sehingga

biaya ini perlu diidentifikasi dan sistem akuntansi harus dikembangkan untuk melaporkannya. Ada 2 kondisi yang menyebabkan akuntansi penggunaan data sulit dilakukan. (1) Unit yang bertanggung jawab untuk memperoleh data bukan merupakan pengguna data. (2) Pemakaian bersama karena data tidak habis jika digunakan.

9. Recover/ Restore and Upgrade Ketika database rusak karena terjadi malfungsi/ kerusakan hardware atau software,

prosedur harus dilakukan untuk memperbaiki database. Biasanya backup periodik database akan dibuat dan electronic log akan menyimpan update atas database sehingga perbaikan dapat dilakukan dengan cepat. Manajer bisnis harus mengantisipasi apa yang perlu dilakukan jika database tidak dapat diakses karena perbaikan atau pembaruan sehingga sementara database tidak dapat berjalan.

Manajer bisnis harus menentukan tindakan atau keputusan salah yang sekiranya timbul dari data yang buruk dan memperbaikinya. Misal jika file persediaan mengalami perubahan secara tidak tepat dan penambahan persediaan telah diajukan, manajer harus segera menganalisa apakah pengerjaan, pembelian atau percepatan pesanan harus dibatalkan.

10. Determine Retention and Dispose Manajer bisnis harus memutuskan bagaimana histori data harus disimpan. Beberapa

data harus disimpan dalam database aktif sementara data yang lain akan diarsipkan dan hanya digunakan saat dibutuhkan. Pada akhirnya, data akan diringkas, dihapus dan atau dipindah ke data warehouse. Menyimpan data terlalu lama akan memakan biaya untuk ruang penyimpanan dan penggunaan data yang sudah kuno menyebabkan peramalan dan analisis menjadi bias. Data warehouse menimbulkan mekanisme baru untuk menyimpan data untuk membantu organisasi mengambil keputusan. Misal Walmart telah menyimpan data dalam data warehousenya sejak akhir 1980an sehingga ia mampu memeriksa dan memprediksi tren pembelian selama 1 dekade. Kebijakan penyimpanan data harus konsisten dengan strategi organisasi dan penggunaan data.

15

11. Train and Consult for Effective Use Manajer bisnis yang ingin menggunakan data harus dijelaskan data apa yang

tersimpan dalam database, apa maknanya, presentation system yang melaporkan data dan bagaimana cara mengakses. Pelatiha mungkin mencakup review isi data dictionary perusahaan dengan penekanan pada kelompok pengguna tertentu (misal bagian pemasaran) atau pelatihan mengenai cara menggunakan paket statistik (seperti SAS) dalam mengakses database untuk mendukung pengambilan keputusan.

Data Management Policies Kebijakan mengenai kepemilikan dan administrasi data harus dikembangkan melalui

sebuah proses yang disebut data governance yakni proses organisasi untuk menetapkan strategi, tujuan, kebijakan bagi data organisasi. Data governance bertujuan menciptakan dan menjaga pandangan entitas mengenai data. Proses ini mencakup pengawasan terhadap aktivitas manajemen data.

Data governance timbul karena ada data governance council (dewan), dimana anggotanya berasal dari bagian TI dan area kunci bisnis lain. Dewan bertemu secara rutin untuk membahas isu penting. Dewan menetapkan standar dimana keputusan tentang metadata, kepemilikan data dan hak akses serta data infrastructure dan architecture dapat diambil. Keputusan ini akan dikomunikasikan pada stakeholder sistem informasi internal.

Dewan juga dapat melakukan audit untuk menilai apakah kebijakan dan proses yang ia tetapkan telah diikuti dan mereview laporan periodik mengenai kualitas data untuk menentukan apakah kebijakan baru perlu ditetapkan, kebijakan yang ada harus dikomunikasikan dengan lebih baik atau pelanggar kebijakan harus ditangani. Dewan data governance mungkin bertanggung jawab untuk menjamin regulasi kualitas pelaporan didukung oleh praktik manajemen kualitas data. Data governance council meninjau apakah pengendalian integritas data telah ditempatkan dalam database dan tempat penyimpanan meta data sehingga perubahan data dan metadata akan diproses secara tepat serta kecurangan dan pelanggaran keamanan dapat dicegah.

Berikut 2 are kebijakan penting bagi data governance. 1. Data Ownership

Manajer bisnis dapat bersikap posesif terhadap data karena alasan berikut. Perlu melindungi privasi pribadi Perlu melindungi rahasia perdagangan Tuntutan agar hanya memperbolehkan pihak yang perlu mengetahui, untuk

melihat rencana bisnis atau produk Pertimbangan untuk menimbulkan persaingan internal dan membenarkan

penggunaan sumber daya yang terbatas

16

Pertimbangan untuk menunjukkan komitmen terhadap pekerjaan dan kepemilikan data untuk melakukan satu pekerjaan

Pertimbangan untuk menggunakan informasi sebagai kekuatan utuk memperoleh keuntungan politik

Sikap posesif atas pengelolaan data resource bermanfaat untuk pengendalian biaya manajemen data dan penggunaan data untuk keunggulan strategis namun sikap tsb juga dapat membatasi akses data dan mengurangi kemampuan untuk menjawab pertanyaan bisnis penting.

Corporate information policy merupakan dasar pengelolaan kepemilikan data. Chief Information Officer (CIO) merumuskan kebijakan ini setelah ada kejelasan bahwa manajer tidak menyebarkan data penting ke pihak lain dalam organisasi. Kebijakan dikomunikasikan ke seluruh manajer melalui pengumuman tertulis dan rapat. Kebijakan menyatakan tiap manajer bertanggung jawab untuk mengelola data sebagai sumber daya yang menguntungkan keseluruhan organisasi, bukan hanya area tertentu. Kebijakan juga dapat membedakan kelompok data menjadi data untuk pribadi, departemen atau organisasi.

Ketika organisasi mulai beroperasi secara global, regulasi, standar dan budaya internasional terkait kepemilikan data akan mempengaruhi proses manajemen data. Transborder data flow merupakan pergerakan data elektronik melewati batas negara untuk memproses, menyimpan atau memperoleh data. Aturan untuk mengendalikan transborder data flow dibenarkan karena perlunya: Mencegah perubahan nilai sosial dan perebutan kekuasaan untuk menentukan

pengambilan keputusan lokal yang dilakukan perusahaan multinasional Melindungi industri domestik, mencakup industri hardware, software dan layanan

komputer. Melindungi privasi individu, mencakup perlindungan penyimpanan data kesehatan,

pekerjaan dan hubungan politik agar tidak tersimpan di luar negeri Membantu mengembangkan perdagangan internasional

Contoh mekanisme untuk melindungi transborder data flow mencakup tarif, perumusan dan penerapan kebijakan oleh kementrian perdagangan dan telekomunikasi dan ketetapan untuk melakukan aktivitas pemrosesan data dalam negeri.

2. Data Administration Untuk meningkatkan pengelolaan data, organisasi dapat membentuk suatu unit

untuk memimpin upaya manajemen data. Unit ini disebut data administration, yang bertanggung jawab pada pimpinan SI. Peran manajer bisnis dalam aktivitas data administration dan peran unit data administration harus tetapkan dalam kebijakan data governance. Unit data administration membantu perancangan database agar berjalan efisien dalam pemrosesan. Kelompok ini bekerja bersama analis, perancang dan

17

pengguna sistem untuk mengidentifikasi database dan teknologi database yang diperlukan.

Unit data administration harus berisi staf teknis (disebut database administration) dan staf manajerial (disebut data administration). Unit bertanggung jawab untuk menentukan atau mengkoordinasi manajemen data mulai tahap perumusan kebijakan sampai penerapan. Fungsi utama tim data administration yaitu:

Promote and control data sharing. Tim harus mendorong seluruh unit bisnis untuk mendefinisikan data dan

meningkatkan penggunaan sumber data di berbagai application system yang berbeda. Tim harus menentukan kepemilikan yang tepat untuk setiap data dan tanggung jawab pemilik data.

Analyze the impact of changes to application systems when data definitions change.

Ketika application interdependence tidak diterapkan secara penuh, perkembangan dan perubahan database mungkin memerlukan perubahan programming. Jadwal sistem mana yang perlu diubah harus mempertimbangkan seluruh kebutuhan pengguna database.

Maintain metadata Ketika metadata repository dan data dictionary mulai digunakan, data

administration harus menghapus definisi data yang ada dan menetapkan definisi dimana sebelumnya tidak ada. Ketika data baru ditambahkan atau terdapat ketidakjelasan definisi atau ketidakcukupan format, maka data dictionary perlu diubah.

Reduce redundant data and processing Tim harus mendorong penghapusan salinan data yang tidak perlu dan program yang

memfasilitasinya, sengaja mensinkronisasi salinan data berlebih dan mengelola distribusi data antar computer system dalam organisasi.

Reduce system maintenance costs and improve systems development productivity

Data administration bertugas membuat database organisasi yang mudah digunakan, memilih teknologi database yang mengurangi jumlah pemrograman dan melatih analis dan programer dengan metode terkini. Upaya ini meningkatkan pengembangan dan pelaksanaan application system.

Improve quality and security of data Tim harus membantu manajer bisnis dan dewan data governance untuk menetapkan

standar kualitas data dan keamanan serta bekerja dengan pusat data operasional untuk menerapkan pedoman ini

Insure data integrity

18

Data administration harus secara aktif mereview database untuk memastikan integritas data telah terpenuhi. Meningkatnya hacking berbasis internet, meningkatkan perhatian terhadap data yang rusak sehingga diperlukan review rutin.

Pihak utama yang bertanggung jawab dalam manajemen database komputer adalah database administrator (DBA). DBA dapat ditempatkan di unit teknis yang mendukung berbagai software dan hardware sistem. DBA berfokus pada:

Menyetel database management system Memilih dan mengevaluasi serta melatih penggunaan teknologi database Merancang database fisik

Merancang metode untuk mengatasi kerusakan pada database Penempatan database pada komputer dan media penyimpanan tertentu Interface database dengan telekomunikasi dan teknologi lain.

19

Membuat Virtual Data Warehouse untuk Industri Manufaktur Jigeesh, Nasina; Kondabolu, Santhi Sree. IUP Journal of Operations Management 10.2

(May 2011): 47-59.

Data warehousing adalah solusi terbaik untuk meringankan database management

systems dari memegang data lama yang terakumulasi dari transaksi bisnis sehari-hari.

Namun, menciptakan dan mengelola data warehouse adalah tugas yang kompleks, dan

di samping itu, data warehouse tools yang tersedia sangat mahal. Untuk membuat solusi

data warehouse hemat biaya, pembuatan virtual data warehouse adalah salah satu

pilihan dalam kasus aplikasi yang memiliki ruang lingkup yang terbatas atau durasi

terbatas. Tulisan ini berkaitan dengan perkembangan seperti data warehouse virtual

untuk manajemen rantai pasokan yang efektif untuk pengembangan perangkat lunak

dan konsultasi perusahaan multinasional yang berurusan dengan industri manufaktur

semikonduktor besar. Desain dan pengembangan data warehouse virtual dijelaskan

secara rinci dengan menggunakan sistem manajemen database yang ada dan database

besar yang ada dari perusahaan. Data warehouse telah dibuat berdasarkan kebutuhan

bisnis yang paling penting, mengidentifikasi data resources eksisting yang relevan yang

dapat diintegrasikan untuk menghasilkan dimensi masing-masing tabel, tabel fakta, dan

akhirnya menyelesaikan model multidimensi untuk mendapatkan jawaban atas

permintaan yang bersangkutan . Makalah ini juga menyajikan beberapa screen shot dari

antarmuka aplikasi.

Pengantar

Ketika data transaksional bisnis biasa terakumulasi, ruang penyimpanan database

operasi secara bertahap akan mendapatkan lelah dan pengolahan columnar data

dengan tabel terkait permintaan bisnis akan memakan waktu yang lama dan kadang-

kadang mengakibatkan kesalahan. Data warehouse adalah solusi terbaik untuk menjaga

data historis di satu ujung dan mengatur data untuk pengolahan yang tepat untuk

memenuhi kebutuhan informasi bisnis di ujung lain. Data warehousing adalah proses

penggalian data dari sumber data yang berbeda, mengubah dan menggabungkan data,

dan mengakses data yang terintegrasi dengan cara yang efisien dan fleksibel sehingga

menghasilkan jawaban untuk pertanyaan berbeda yang diajukan. Levin (1996)

menunjukkan beberapa contoh tujuan data warehouse, yaitu, mendukung pengambilan

20

keputusan strategis dan rantai nilai bisnis yang terintegrasi, mempercepat waktu

respon untuk permintaan bisnis, dan kualitas data.

Sebuah data warehouse adalah model database yang kuat yang secara signifikan

meningkatkan kemampuan user untuk menganalisa data set yang besar dan

multidimensi secara cepat (Mohanty, 2006). Menurut Mattison (1996), data warehouse

seperti database diselenggarakan sebagai tempat penyimpanan data yang netral;

digunakan oleh data mining dan aplikasi lain; memenuhi satu set khusus kebutuhan

bisnis; dan menggunakan data yang memenuhi standar set kriteria bisnis. Setiap data

warehouse memiliki struktur dan metodologi yang melakukan transformasi yang luas

dari data, dan selama periode waktu data warehouse dapat tumbuh menjadi aset

pendukung keputusan perusahaan yang kuat (Catherine et al., 2000). Meskipun data

warehouse mirip dengan database, hal itu berbeda dari sistem database dalam kasus

pemodelan karena utilitas integrasi yang lebih tinggi. Normalisasi data lebih disukai

dalam sistem manajemen database, sedangkan kurang disukai dalam normalisasi dalam

sistem data warehousing.

Data warehousing molds data menjadi informasi dan bertindak sebagai sistem

pendukung keputusan untuk membantu membuat keputusan yang tepat pada berbagai

tingkat hirarki dalam sistem manajemen suatu organisasi. Ketika organisasi sibuk

beroperasi, transaksi rutin dan penyimpanan data sehari-hari mereka dalam sistem

manajemen database yang besar, permintaan normal, dapat menggunakan Sequential

Query Language (SQL), dapat memecahkan masalah analisis dan pelaporan sampai

batas tertentu saja. Padahal, reorganisasi data ke dalam data warehouse dan query data

warehouse sepanjang dimensi data yang berbeda akan memungkinkan organisasi untuk

membuat analisis mendalam dan keputusan taktis dan strategis. Untuk melakukan hal

ini, semua data transaksional harus dimodelkan dengan cara seperti memiliki data

warehouse yang diperlukan. Metodologi pengembangan data warehouse dalam kasus

yang berbeda telah dilaporkan dalam literatur (Inmon, 1996; Kimball, 1998; Kimball

dan Ross, 2002; Chang et al, 2005;. Dan Mohanty, 2006).

Ketika struktur organisasi yang tinggi dengan database besar, disarankan untuk

membuat jumlah yang tepat dari data mart untuk divisi fungsional independen dan

kemudian mengintegrasikan semua dari mereka untuk mendapatkan total data

warehouse. Menurut Craig (1997), data mart store subset dari informasi tentang

penjualan produk dan topik lain dan dapat mempercepat proses mendapatkan data

21

pendukung keputusan penting kepada pengguna akhir. Tapi proliferasi data mart dapat

menjadi kerumitan untuk staf pergudangan yang harus menjaga semuanya dalam

sinkronisasi. Mencari jalan keluar dari perangkap itu, beberapa perusahaan sedang

membangun data mart virtual dengan berbagi database tetapi disajikan kepada

pengguna sebagai entitas yang terpisah. Barb (1995) menyebutkan sesuai analisanya

bahwa, virtual data warehouse yang menarik karena mereka merupakan cadangan

pengguna dari biaya dan pekerjaan yang menyiapkan data warehouse khusus; Namun,

menurut analis yang sama, virtual data wareouse tidak mungkin untuk menggantikan

dedicated warehouse. Virtual data warehouse paling cocok untuk aplikasi dengan

lingkup terbatas atau durasi. Sebuah virtual data warehouse akan ideal jika rumah sakit

menghasilkan banyak informasi rinci tentang satu pasien. Bagaimanapun, sebuah

dedikasi physical warehouse akan lebih baik untuk pemusnahan informasi tentang

beberapa pasien dari waktu ke waktu (Barb, 1995).

Sementara Lin (2001) melaporkan desain dan pengembangan data warehouse

virtual untuk administrasi universitas, Changet al. (2005) melaporkan pembangunan

sebuah data warehouse di bidang manufaktur semikonduktor. Mereka menamakan data

warehouse mereka sebagai Production WEB yang secara otomatis menyorot masalah

produksi dan menginformasikan orang-orang terkait sesuai dengan mekanisme

manajemen. Mereka membangunnya dalam kecerdasan buatan sehingga pengalaman

aturan dapat menyaring masalah produksi.

Untuk mencapai efisiensi rantai pasokan yang optimal dan memiliki visi yang jelas

untuk memenuhi tuntutan pelanggan untuk produk dan organisasi untuk bahan baku,

dan pada saat yang sama mengelola pasokan bahan baku dari vendor, sistem informasi

organisasi harus mendukung model data yang terintegrasi yang menawarkan integritas

data dengan mencerminkan skenario bisnis yang sebenarnya dan menawarkan

visibilitas di seluruh rantai pasokan. Tapi sementara mencapai integritas data dengan

mengintegrasikan modul sistem informasi yang diperlukan, database akan terus

meningkat dan data menjadi terlalu berat untuk dikelola dan dianalisis. Untuk

menghindari erosi data tersebut dan untuk mendapatkan manfaat dari data yang

dipenjara tersebut, akan lebih baik untuk membuat sebuah data warehouse yang sesuai

untuk menjawab pertanyaan terkait bisnis.

Tulisan ini, yang merupakan versi revisi dari kertas konferensi (Jigeesh dan Santhi,

2008), menyajikan desain dan pengembangan data warehouse virtual tanpa

22

menggunakan alat pihak ketiga. Terdapat oracle database besar dari transaksi yang

terjadi di beberapa organisasi manufaktur semikonduktor besar yang telah digunakan

sebagai sumber data operasional. Beberapa layar interface umum telah dikembangkan

untuk mengakses informasi yang relevan dan terkait dengan layar antarmuka data

warehouse tunggal. Makalah ini menyajikan berbagai tabel database yang diidentifikasi

untuk membuat virtual data warehouse yang diusulkan, model dimensi yang diperlukan

dan agregasi data, dan juga beberapa hasil query diperoleh dari data warehouse

sehingga diciptakan untuk manajemen rantai pasokan organisasi manufaktur

semikonduktor. Hasil query mencakup informasi tentang item, kategori, revisi, dan

persediaan, penjualan, routings attached pada pabrik di lokasi, operation attach pada

routing dan sumber daya yang dibutuhkan, dan juga jumlah pajak yang dibayar.

Metodologi

Virtual data warehouse dikembangkan untuk perusahaan konsultan IT global

menengah yang terletak di India selatan, yang telah memperluas layanan konsultasi di

bidang Enterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM),

Customer Relationship Management (CRM ), dll untuk beberapa industri manufaktur,

terutama, perusahaan manufaktur semikonduktor. Oleh karena itu, penelitian ini

difokuskan pada pengembangan data warehouse virtual dari database yang ada dari

perusahaan manufaktur semikonduktor hanya dengan mengidentifikasi tabel database

yang relevan yang berbeda untuk digunakan dan terkait bersama-sama. Tujuan dan

sasaran dari perusahaan bisnis telah benar-benar diperiksa bersama dengan berbagai

analisis penting yang mereka butuhkan untuk membuat, mengevaluasi,

memperkirakan, dan meramalkan bisnis dalam arah yang berbeda dan isu-isu yang

berbeda dari data transaksional besar yang dibuang secara teratur ke dalam database

selama beberapa tahun. Berikutnya, persyaratan data awal dan bidang studi potensial

telah diidentifikasi dengan menyelesaikan persyaratan informasi. Berdasarkan

kebutuhan informasi tersebut, dimensi yang berbeda dari analisis dan fakta telah

dirumuskan. Setiap fakta berkaitan dengan dimensi tertentu dengan membentuk model

dimensi yang unik untuk mengekstrak informasi yang relevan sebagai pengganti

dengan tujuan bisnis tertentu. Setelah model dimensi telah dirancang, berdasarkan

pada desain, tabel database yang dikembangkan menggunakan versi Oracle 9,2 dari

software DBMS. Kode SQL digunakan untuk mengembangkan kedua dimensi diperlukan

23

fakta tabel dan query. Setiap hasil query telah diperiksa untuk memvalidasi model

dimensi masing-masing. Secara keseluruhan, data diambil dari sumber data

operasional, berubah menjadi dimensi dan fakta-fakta dan kemudian dimuat ke dimensi

meja dan tabel fakta.

SQL Plus dan PL / SQL Developer Oracle 9.2 telah digunakan untuk mengembangkan

dimensi dan fakta tabel dan query. Data warehouse sehingga dirancang telah

diimplementasikan pada antarmuka JAVA, yang terdiri dari beberapa layar interface

query.

Studi kasus

Perusahaan yang diteliti didirikan 10 tahun yang lalu di Amerika Serikat, dan itu

memberikan konsultasi dan sistem integrasi solusi untuk manufaktur dan

semikonduktor industri besar dan teknologi tinggi. Ini menyediakan solusi Teknologi

Informasi (TI) bagi perusahaan. Ini berfokus pada memberikan kepuasan pelanggan

dengan menawarkan solusi kelas dunia untuk pengembangan usaha, jasa profesional,

pemasaran dan penjualan ke pasar teknologi tinggi yang dinamis dan berkembang.

Produk dan solusi mencerminkan penelitian yang berharga dan fokus pelanggan. Saat

ini, perusahaan telah menjadi perusahaan global dengan kantor di seluruh dunia,

termasuk sebuah kantor di India selatan.

Perusahaan ini menyediakan berbagai produk TI, layanan dan solusi dalam bentuk

ERP, SCM, CRM, dll untuk perusahaan manufaktur untuk meningkatkan produktivitas

mereka dan mengoptimalkan kinerja supply chain dan juga mengikat bersama data

bisnis dan sistem yang berbeda, serta memberikan pelanggan konsolidasi tampilan real-

time dari aktivitas bisnis perluasan perusahaan mereka.

Dalam kasus solusi supply chain, perusahaan menangani berbagai proses bisnis di

bidang manufaktur, termasuk perencanaan, pengadaan, penjualan, dll. Untuk memiliki

sistem informasi yang terintegrasi dalam menangani proses bisnis seperti, data yang

diperlukan diambil dari sumber-sumber basis data operasional. Ukuran besar database

membutuhkan banyak waktu pemrosesan, sehingga terlalu kompleks untuk

mengekstrak informasi. Oleh karena itu, lebih baik jika menciptakan sebuah sistem data

warehousing ekonomis untuk mengekstrak informasi tingkat tinggi dari database yang

ada.

24

Desain dan Pengembangan Virtual Data Warehouse

Dalam hal data warehouse, sumber data operasional dapat menjadi satu atau

beberapa skema. Dalam kasus ini, 40 tabel database operasional telah diidentifikasi

untuk membentuk virtual data warehouse yang diusulkan. Gambar 1 menunjukkan

operational data sources yang tersedia pada perusahaan dan tabel yang sesuai dalam

tiga skema.

Perusahaan manufaktur semikonduktor secara umum telah menggunakan sekitar 40

tabel database untuk menyimpan data transaksional mereka. Misalnya, T_FACTORIES

table stores the different factory/organization details,

T_FACTORY_PROPERTIES table stores the different factory properties,

T_FACTORIES_ALTERNATES stores the alternate names for each factory,

T_FACTORY_RESOURCES stores the resource names for each factory,

T_SUPPLIERS table stores different supplier details, etc, dll

25

Mempelajari tujuan dan sasaran dari bisnis perusahaan, 24 persyaratan bisnis umum

yang berbeda diidentifikasi. Misalnya, persyaratan R1 menghitung jumlah item dalam

sebuah pabrik yang terletak di lokasi, R6 menghitung jumlah revisi yang ada untuk item

di pabrik, R9 menghitung jumlah item dari kategori tertentu yang terjual habis dari

pabrik di lokasi , R18 menghitung jumlah item manufaktur yang sedang berlangsung

dari sebuah pabrik yang terletak di lokasi tertentu, R21 daftar inventarisasi item

terakumulasi dalam sebuah pabrik yang terletak di lokasi, R23 daftar tanggal ketika

persediaan diciptakan dari sebuah pabrik di lokasi, dll Tabel 1 memberikan daftar

semua kebutuhan bisnis ini.

Berdasarkan pemodelan dimensi untuk memenuhi kebutuhan informasi yang

ditentukan sesuai dengan tujuan bisnis, 20 dimensional tables diciptakan dengan

bantuan query, dan memiliki kesamaan, tujuh tabel fakta dikembangkan dari tabel

database dan setiap tabel fakta terkait dengan kelompok yang relevan dari tabel

26

dimensi. Sebagai contoh, model dimensi yang dirancang untuk mengukur penjualan

ditunjukkan pada Gambar 2.

Dari desain model dimensi, dimana tabel fakta berhubungan dengan masing-masing

tabel dimensi, baik dimensi dan tabel fakta diciptakan oleh kode SQL. Sebagai contoh,

Tabel 2 memberikan kode SQL yang dikembangkan untuk membuat tabel fakta, yaitu,

SALES_FACT dan PRODUCTION_FACT.

27

Hasil dan Diskusi

Biasanya, query database yang dihasilkan dari satu atau lebih (terbatas) jumlah tabel

dengan less complexity, sedangkan permintaan data warehouse yang relatif kompleks

karena kompleksitas yang terlibat dalam menciptakan kedua tabel dimensi dan tabel

fakta, kemudian mereka berhubungan mereka Model dimensi. Pada penelitian ini,

kedua dimensi dan tabel fakta yang dibentuk dari set attribute yang dipilih, belonging to

the respective existing database tables dan berubah menjadi format yang seragam

sesuai dengan persyaratan dari data warehouse. Semua tabel fakta yang terkait dengan

kelompok masing-masing tabel dimensi, dan seluruh proses menyebabkan terciptanya

virtual data warehouse yang diusulkan pada organisasi manufaktur untuk menganalisis

status kegiatan yang berbeda dari supply chain, selling chain, customer relationship,

sales, etc. Beberapa query interface screens yang dikembangkan di JAVA memudahkan

akses data dari data warehouse thus created.

The data warehouse interface screen terdiri dari delapan tab, masing-masing

menangani satu jenis tindakan seperti customer-wise measures, sales-wise measures,

etc. Gambar 3 menunjukkan the initial interface screen of the virtual data warehouse di

mana customer-interface screen dibuka dari selecting customer tab. In the customer

interface screen, setelah mengetahui nilai-nilai komponen permintaan di masing-

masing bidang, hasilnya muncul dalam kotak teks yang diberikan di bagian bawah layar.

Oleh karena itu, berdasarkan persyaratan, pengguna dapat memilih tab masing-

masing dan pilihan dari daftar yang ada nilai-nilai atau feed data di bidang masing-

masing interface screen sehingga opened dan mendapatkan hasil. Sebagai contoh,

28

Gambar 4 merupakan layar customerinterface yang mengambil hasil tentang jumlah

barang yang dibeli oleh pelanggan dari sebuah pabrik di lokasi, bersama dengan jumlah

kategori dalam produksi dan lintas-referensi dari item tertentu dalam produksi.

Gambar 5 menunjukkan interface screen yang dikembangkan untuk mengambil hasil

inventarisasi akumulasi oleh item yang dipilih / BOM dari sebuah pabrik di lokasi

bersama dengan item yang memiliki lebih persediaan dan tanggal pembuatan

persediaan.

Gambar 6 menunjukkan hasil query dari routings melekat pabrik di lokasi, operasi

melekat pada routing, sumber daya yang dibutuhkan untuk operasi.

29

Desain seluruh maya data warehouse, berdasarkan pemodelan dimensi yang biasa

diikuti oleh semua aplikasi data warehousing, telah divalidasi dengan baik dengan

bantuan dari hasil query yang dihasilkan dari layar interface query. Dengan bantuan

layar antarmuka yang user-friendly, pengguna dapat mengoperasikan sistem dengan

mudah, makan data dan melihat hasil dalam kotak teks. Kode latar belakang

memungkinkan data warehouse virtual untuk bertindak sebagai antarmuka antara

pengguna dan database yang ada dan menangani semua kegiatan penggalian, mengubah

dan memuat data diolah menjadi layar antarmuka dalam menanggapi permintaan yang

diberikan. Seluruh aplikasi dikembangkan dalam bentuk berbagai layar antarmuka

menggunakan JAVA. Layar ini terkait dengan sumber data operasi masing melalui kode

SQL.

Implikasi praktis

Mengingat beban keuangan harus berinvestasi dalam pengadaan software data

warehouse yang mahal, berdasarkan persyaratan informasi, setiap organisasi, yang

memiliki sistem manajemen database penuh, dapat membuat data warehouse sendiri

secara ekonomi dari perangkat lunak DBMS khusus, asalkan ada cukup ruang di

dalamnya untuk mengekstrak data yang relevan dari sumber data yang berbeda terkait

dan proses itu sesuai dengan query yang kompleks. Tujuan bisnis dan persyaratan

informasi strategis sekitar yang query harus dirancang dan dikembangkan menciptakan

ruang lingkup untuk setiap data warehouse. Ruang lingkup, bersama dengan jumlah

30

sumber data dan ukuran data, memberikan gambaran yang jelas tentang kelayakan

menciptakan sebuah virtual data warehouse. Jika berdedikasi DBMS dapat memenuhi

semua persyaratan tersebut, organisasi dapat pergi untuk sebuah virtual data

warehouse, yang akan menjadi solusi yang sangat ekonomis. Ketika lingkup gudang dan

data sumber data dan data mereka terlalu besar harus didukung oleh data warehouse

virtual, organisasi harus memikirkan baik pengadaan fullfledged Off-The-Shelf (OTS)

data warehouse yang dapat disesuaikan nanti berdasarkan persyaratan, atau

menjatuhkan gagasan pergi untuk solusi data warehouse dan hanya tergantung pada

informasi yang dihasilkan oleh query database sederhana dari database. Dalam kasus

ini, kebutuhan informasi yang dipelajari organisasi dipenuhi dengan bantuan sebuah

virtual data warehouse.

Kesimpulan

Meskipun data warehouse adalah alat yang ampuh untuk memungkinkan pengguna dalam

menganalisis data set besar dan multidimensi, mengembangkan dan memelihara data

warehouse seperti dengan bantuan alat yang tersedia di pasar adalah sesuatu hal yang kompleks

dan mahal. Untuk organisasi-organisasi yang mencari solusi ekonomi, virtual data warehouse

adalah pilihan yang lebih baik. Ketika pengguna sepenuhnya menyadari kebutuhan bisnis,

mereka dapat membantu tim teknis dengan menyediakan akses ke sumber data yang ada dan

merinci kebutuhan informasi mereka, sehingga tim teknis dapat mengembangkan virtual data

warehouse dengan memanfaatkan sumber daya yang ada pada basis data. virtual data

warehouse dibuat dengan mengakses, menyortir dan mengintegrasikan data perusahaan dalam

bentuk repositori. Pekerjaan adalah bagian dari sebuah pendekatan menyeluruh untuk

meningkatkan efektivitas manajemen informasi dengan memutar data operasional yang tersebar

di seluruh organisasi menjadi informasi yang berguna dan dengan memberikan informasi ke

pengguna untuk pengambilan keputusan. Virtual data warehouse adalah desain yang berpusat

pada pengguna yang memenuhi kebutuhan semua proses bisnis. Persyaratan data warehouse

dianalisis dengan cermat sebelum merancang. Data warehouse diimplementasikan melalui JAVA

interface yang terdiri dari beberapa layar permintaan terkait dengan sumber data yang ada

melalui kode SQL. Perangkat lunak ini telah dikembangkan sedemikian rupa sehingga perangkat

tambahan di masa depan dengan mudah dapat dibuat. Hal ini dapat dilakukan dengan

memodifikasi desain tabel dimensi, tabel fakta dan permintaan dan akhirnya kode SQL.

31

PERANCANGAN MODEL DATA WAREHOUSE DALAM

MENDUKUNG PERUSAHAAN JASA PENGIRIMAN

(Studi Pada: PT Atlas Transindo Raya) Tanty Oktavia

Seminar Nasional Informatika 2011 (semnasIF 2011) UPN “Veteran” Yogyakarta

2 Juli 2011

ISSN: 1979-2328

Dalam proses pengambilan keputusan untuk periode waktu jangka pendek maupun

panjang, para eksekutif membutuhkan berbagai macam kolaborasi data yang tersimpan

dalam database operasional perusahaan. Sinergi ini tentunya akan menyerap space dari

database operasional sendiri. Namun, space dari kapasitas database yang digunakan

dalam menampung data operasional tentunya sudah diprioritaskan dalam men-support

kegiatan operasional yang berjalan. Apabila database operasional juga digunakan untuk

menggenerate kebutuhan analisis data bagi pihak eksekutif, kemungkinan akan

menimbulkan masalah dalam proses penggeneratetan data yang dibutuhkan pihak

eksekutif tersebut karena antara kegiatan operasional dan proses generate laporan

akan menggunakan kapasitas dari sumber yang sama, sehingga hal tersebut dapat

memperlambat operasional transaksi dan menghambat proses analisis dalam

pengambilan keputusan. Selain itu, kebutuhan informasi yang diperlukan bagi pihak

eksekutif pun biasanya melibatkan beberapa sudut pandang (dimensi) yang ingin

dianalisis, akan tetapi jika menggunakan data dari database operasional, maka format

laporan yang dihasilkan tidak dapat dilihat secara multidimensi, seperti yang

diinginkan.

Untuk mengatasi masalah tersebut, maka perusahaan PT Atlas Transindo Raya

sebagai sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa pengiriman barang

melalui udara (domestik) membutuhkan peran serta data warehouse dalam

mengintegrasikan berbagai data yang tersebar pada banyak tabel dalam database

operasional perusahaan.

Dengan demikian, penyajian informasi yang dibutuhkan dalam proses pengambilan

keputusan akan menjadi lebih cepat dan mudah. Selain itu, dengan

32

mengimplementasikan sistem data warehouse dapat memberikan nilai positif bagi

perusahaan, diantaranya:

Dapat dijadikan sebagai keunggulan kompetitif perusahaan

Keunggulan kompetitif diperoleh dengan memungkinkan para pembuat keputusan

untuk dapat mengakses data yang sebelumnya tidak tersedia, tidak diketahui, ataupun

informasi yang tidak tercatat karena kemungkinan informasi tersebut tersebar ke

seluruh distribusi database yang ada, sehingga membutuhkan data warehouse dalam

mengintegrasikan seluruh data tersebut. Selain itu, dengan mengimplementasikan data

warehouse dipercaya tingkat pengembalian investasi yang diperoleh akan tinggi bagi

perusahaan yang sukses mengimplementasikan data warehouse tersebut.

Peningkatan produktifitas para pengambil keputusan perusahaan

Data warehouse mengintegrasikan data dari berbagai sistem yang terpisah menjadi

suatu bentuk yang menyediakan satu pandangan utuh mengenai suatu perusahaan.

Melalui proses pengubahan data menjadi informasi yang lebih berarti, data warehouse

memungkinkan para eksekutif untuk melakukan analisis yang lebih substansial, akurat,

dan konsisten sehingga dapat mendukung proses pengambilan keputusan.

Dalam pembentukan sistem data warehouse pada PT Atlas Transindo Raya,

melibatkan empat komponen utama dari sistem yang saling berhubungan, yang terdiri

dari:

Data source merupakan sumber asal dari database perusahaan yang digunakan

dalam pembentukan data warehouse. Dalam perancangan data warehouse ini

yang menjadi data source adalah data dari database transaksional perusahaan

yang berkaitan dengan proses utama perusahaan, yaitu proses penjualan jasa

pengiriman barang, proses pengiriman barang, dan proses penagihan pada PT

Atlas Transindo Raya.

Data transformation merupakan proses pengubahan data yang awalnya berasal

dari database operasional diubah menjadi bentuk yang sesuai dalam sistem data

warehouse. Proses ini dikenal dengan proses ETL (Extract, Transform, Loading).

Extract adalah proses pengambilan data operasional dan memilih data yang akan

digunakan di dalam data warehouse. Transformasi (transformation) dilakukan

agar data memiliki sifat yang konsisten dan terjamin integritasnya sehingga dapat

menghasilkan informasi yang tepat dan akurat. Loading merupakan proses

penyimpanan data yang telah ditransformasikan ke dalam data warehouse.

33

Tahapan transformasi data dari database operasional ke dalam data warehouse

adalah sebagai berikut.

a) Membaca dan memilih data dari database operasional yang berkaitan dengan

proses penjualan jasa pengiriman, proses pengiriman, dan penagihan.

b) Melakukan penyeragaman data tertentu untuk membuat data menjadi

konsisten dan terintegrasi, dan melakukan penghitungan pada data sesuai

dengan output yang akan dihasilkan oleh data warehouse.

c) Melakukan proses transformasi data sehingga data tersebut siap untuk

dimasukan ke dalam data warehouse. Proses ini dilakukan dengan

menggunakan fasilitas Data Tranformation Services (DTS) yang terdapat pada

DBMS SQL Server.

Data warehouse merupakan suatu media yang digunakan untuk menyimpan data

historis dari perusahaan berdasarkan periode atau jangka waktu tertentu yang

telah melalui tahap penyaringan dan diintegrasikan untuk digunakan sebagai

sumber analisis pada proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh pihak

pimpinan perusahaan.

User merupakan pengguna akhir yang akan mengakses atau menggunakan

aplikasi data warehouse yang telah dirancang. Sistem data warehouse ini akan

mempermudah dan mempercepat end user dalam memperoleh data yang

dibutuhkan dalam bentuk laporan guna mendukung keperluan analisis pada sisi

eksekutif.

Berikut tahapan-tahapan yang dilalui dalam proses pembentukan sistem data

warehouse pada perusahaan PT Atlas Transindo Raya:

Memilih Proses. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, maka diputuskan

orientasi pembentukan sistem data warehouse dilakukan pada proses penjualan

jasa pengiriman, proses pengiriman barang, serta proses penagihan.

Memilih Grain. Grain merupakan data dari calon fakta yang akan dianalisis.

Dengan melakukan pemilihan grain, maka dapat diputuskan hal-hal apa saja yang

akan direpresentasikan pada record tabel fakta. Grain-grain yang terdapat dalam

perancangan sistem data warehouse perusahaan ini meliputi:

a) Penjualan. Pada proses penjualan jasa, data yang dianalisis meliputi cabang

mana yang paling produktif dalam melakukan penjualan jasa, jenis servis apa

34

saja yang paling sering dipilih oleh pelanggan, jenis barang apa yang sering

dikirim, dan jumlah transaksi penjualan jasa yang terjadi.

b) Pengiriman. Dalam proses pengiriman barang, data yang dianalisis meliputi

kota mana yang paling sering melakukan transaksi pengiriman dan menjadi

tujuan pengiriman, kota mana yang kerap kali dijadikan tempat transit, rute

yang sering digunakan, rata-rata periode waktu yang dibutuhkan untuk

mengirimkan barang sampai kota tujuan, serta faktor-faktor yang sering kali

menjadi alasan pengiriman tidak diterima oleh pihak penerima.

c) Penagihan. Pada proses penagihan, data yang dianalisis, meliputi jumlah

pelanggan yang melakukan kredit, pelanggan mana saja yang telah melewati

batas jatuh tempo, jumlah transaksi penagihan, serta masa jatuh tempo setiap

invoice.

Identifikasi dan penyesuaian dimensi. Pada tahap ini dilakukan penyesuaian

dimensi dengan grain yang ada.

Pemilihan Fakta. Dalam tahap ini dilakukan pemilihan fakta-fakta yang sesuai

dengan kebutuhan. Setiap fakta yang terbentuk, terdiri dari atribut dimensi dan

data measure. Fakta-fakta yang telah diidentifikasikan selanjutnya akan

diformulasi dalam bentuk laporan, diagram, ataupun grafik yang dapat

merepresentasikan data-data dalam bentuk yang mudah dipahami bagi pengguna.

Fakta yang terbentuk dari perancangan data warehouse ini adalah:

a) Penjualan, meliputi WAKTU, KODE_CABANG, KODE_JASA, KODE_PRODUK,

JUMLAH_TRANSAKSI

35

b) Pengiriman, meliputi WAKTU, KODE_RUTE, KODE_ALASAN, DURASI,

JUMLAH_TRANSAKSI

c) Penagihan, meliputi WAKTU, KODE_PELANGGAN, KODE_CABANG, STATUS,

JUMLAH_PENAGIHAN, TOTAL_INVOICE, DURASI_PEMBAYARAN

Menyimpan Prekalkulasi pada tabel fakta. Prekalkulasi yang dilakukan pada

perancangan data warehouse ini meliputi:

Melengkapi tabel dimensi. Pada tahapan ini dilakukan penambahan deskripsi

teks pada dimensi. Deskripsi tersebut harus mudah dipahami oleh user. Berikut

deskripsi teks dari tabel dimensi:

Pemilihan Durasi Basis Data. Periode waktu dari data yang digunakan dalam

data warehouse ini adalah:

36

Melacak Perubahan dari Dimensi secara Perlahan. Mengamati perubahan dari

dimensi pada masing-masing tabel dimensi dapat dilakukan melalui tiga cara,

yaitu mengganti secara langsung pada table dimensi, pembentukan record baru

pada setiap perubahan yang terjadi, dan perubahan data yang membentuk kolom

baru yang berbeda. Dalam perancangan ini digunakan cara yang kedua, yaitu jika

terdapat perubahan atribut pada tabel, maka akan menyebabkan pembentukan

suatu record baru. Contohnya, seperti terdapat perubahan alamat pelanggan,

maka akan mengakibatkan penambahan record baru pada tabel dimensi dengan

tetap menyimpan record yang lama. Hal ini dilakukan untuk menjaga data yang

lama agar tetap tersimpan, sehingga dapat diketahui perubahannya yang terjadi

dari awal sampai akhir.

Memutuskan Prioritas dan Mode dari Query. Dalam tahap ini dibahas

mengenai proses ETL (extract, transform, and loading), backup yang dilakukan

secara berkala, dan analisis kapasitas media penyimpanan data.

a) Proses ETL (Extract, Transform, and Loading)

b) Proses backup

c) Analisis kapasitas media penyimpanan. Dalam proses pengolahan data,

kapasitas media penyimpanan menjadi salah satu faktor yang perlu dijadikan

bahan pertimbangan. Transaksi yang terjadi setiap hari pada data

transaksional/operasional perusahaan (OLTP) akan menyebabkan

pertumbuhan data pada database operasional perusahaan, yang nantinya juga

akan berpengaruh terhadap pertumbuhan data pada data warehouse. Oleh

karena itu, perlu dilakukan analisis pertumbuhan data untuk membantu dalam

memperkirakan besarnya media penyimpanan data yang dibutuhkan untuk

beberapa periode tahun ke depan. Hal ini dilakukan dengan melakukan

perhitungan terhadap jumlah record yang dihasilkan permasing-masing tabel

yang ada selama periode tertentu, kemudian diakumulasi dengan penggunaan

37

ukuran space berdasarkan jenis tipe data yang digunakan pada masing-masing

atribut yang terdapat pada tabel yang terbentuk dalam database. Sehingga

dapat menjadi bahan pertimbangan dalam proses pengimplentasian sistem

yang dilakukan nantinya.

Pada perancangan sistem data warehouse perusahaan ini menggunakan skema

bintang, dimana tabel fakta ditempatkan di tengah, dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi.

Penggunaan skema bintang ini dipilih karena bentuk skema ini mudah dipahami dan

digunakan, sehingga memudahkan dalam melakukan proses pembentukan query.

Skema bintang yang dihasilkan pada penelitian ini terdiri dari tiga skema, yaitu skema

penjualan, skema pengiriman, dan skema penagihan.

Berdasarkan hasil pengumpulan data, analisis, dan perancangan sistem yang

dilakukan pada PT Atlas Transindo Raya, maka dapat ditarik beberapa simpulan sebagai

berikut:

38

Melalui aplikasi data warehouse yang dibentuk, pihak ekskutif dapat melakukan

kegiatan analisis terhadap laporan yang dihasilkan berdasarkan berbagai dimensi

yang ada.

Selain berfungsi sebagai alat penunjang pelaporan, aplikasi data warehouse yang

dihasilkan juga dapat digunakan sebagai alat untuk menganalisis tren atau

kecenderungan yang saat ini berlangsung. Hal ini dilakukan dengan

mengimplementasikan penggunaan dashboard.

Sistem yang dikembangkan dapat menyajikan laporan dalam bentuk yang sangat

interaktif, yaitu dengan menyediakan tampilan grafik maupun tabel sesuai dengan

kebutuhan pihak eksekutif sehingga mempermudah dalam pemahaman terhadap

informasi yang dihasilkan.