Perancangan Data Warehouse untuk Data Transaksi Penjualan Menggunakan Schema Snowflake Studi Kasus : Online Market Dataset

Ivan Rivaldo Marbun, Ramos Somya

Sari


Database sebagai penyimpanan data banyak di implementasi pada berbagai bidang saat ini, seperti penggunaan database untuk menyimpan data transaksi penjualan. Banyaknya data yang disimpan pada sebuah database akan mempengaruhi kinerja dari database, seperti saat melakukan pencarian dan load data. Perancangan desain database yang tidak cermat dapat menyebabkan hilangnya data, data yang tidak konsisten dan redudansi data.Berdasarkan permasalah diatas diperlukan sebuah perancangan data warehouse yang terdiri dari beberapa dimensi tabel yang terintegrasi dan mempunyai sisi rentang waktu. Perancangan data warehouse ini menggunakan metode nine-steps Kimball dan skema snowflake sehingga dapat memodelkan tabel menjadi dimensi – dimensi yang terintegrasi. Untuk melakukan proses pengolahan data (ETL) menggunakan Talend Open Studio dan Cloudera sebagai platform penyimpanan data. Pada perancangan data warehouse ini juga menggunakan Tableau untuk menampilkan data yang sudah diproses dalam bentuk dashboard dan report. Perancangan ini akan menghasilkan data warehouse yang memuat data ke dalam dimensi – dimensi tabel sehingga data menjadi rapi dan terpusat serta data yang ditampilkan dalam bentuk report dan dashboard, akan mempermudah melakukan pencarian dan analisis data.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Musadek, Ahmad & Tjahyanto, A. (2008). Desain Data Warehouse Pengukur Kinerja Setiap KA Penumpang dengan Distibusi Jumlah Penumpang – Studi Kasus Daop I-IX.

Dahlan, A. (2013). Perancangan Data Warehouse Perpustakaan Perguruan Tinggi XYZ Menggunakan Metode Snowflake Schema.

O’Driscoll, A., Daugelaite, J., & D.Sleator, R. (2013). Journal of Biomedical Informatics.‘Big Data’, Hadoop and Cloud Computing in Genomics, 46(5), Hal. 774–781.

Kimball, R., & Margy, R. (2010). The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools For Data Warehousing and Business Intelligence. First Edition. Indianapolis: John Wiley & Sons.

Sellis, Timos, & Miller, Renne J. (2011) ‘ SIGMOD 2011 : Proceeding of the 2011 ACM SIGMOD International Conference on Management of data’, An analytic data engine for visualization in tableau, Hal.1185 – 1194.

Supriyatna, A. (2016). Sistem Analis Data Mahasiswa Menggunakan Aplikasi Online Analytical Processing (Olap) Data Warehouse.

Busiarli, Novia & Hayati, M. (2017). Perancangan dan Implementasi Data Warehouse Menggunakan Snowflake Schema. Untuk Mengetahuin Trend Produksi dan Pemasaran Produk.

Suni, E. K., & Ridwan, W. (2018). ‘Jurnal Teknik Informatika’, Analisis dan Perancangan Data Warehouse untuk Mendukung Keputusan Redaksi Televisi Menggunakan Metode Nine-Step Kimball (Studi Kasus pada Redaksi Kompas TV Jakarta), 11(2), Hal. 197.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.