Peranan Penting OLTP  VS  OLAP dalam Data Warehouse

OLTP( Online Transactional Processing/ OLTP)

Sistem data merupakan sekumpulan guna yang bekerja secara bersama- sama dalam mengelola, mengumpulkan, menaruh, memproses dan mendistribusikan data. Dalam dunia kerja mencerna sistem data wajib terbuat semudah bisa jadi, sehingga user bisa memakai hasil dari sistem data secara gampang. Buat itu, sistem data haruslah efektif, transparan serta terintegarsi. Buat megolah sesuatu sistem data diperlukan salah satu komponen ialah sistem data manajemen yang berbasis pc yang dinamakan sistem basis informasi( database).

Sistem basis informasi memiliki kedudukan berarti selaku tempat pusat penyimpanan informasi yang menunjang aktivitas operasional( Online Transactional Processing/ OLTP).

Baca juga :  Pengantar Basis Data

Identitas universal sistem OLTP merupakan:

• Menunjang jumlah pengguna yang banyak yang kerap menaikkan serta merubah informasi transaksi

• Memiliki informasi dalam jumlah besar, tercantum di dalamnya validasi informasi transaksi Mempunyai struktur yang lingkungan serta rumit

• Ditunjukan secara optimal buat melayani kegiatan transaksi harian

Sediakan teknologi infrastruktur yang menunjang operasional transaksi informasi dalam perusahaan

Suatu sistem OLTP yang universal mempunyai ciri semacam jumlah user yang sangat banyak yang secara serentak mencerna serta menaikkan informasi. Dalam perihal ini, apabila banyak user yang melaksanakan pengolahan serta akumulasi informasi hendak membebani program, dikala database tumbuh terus menjadi banyak serta lingkungan, waktu reaksi hendak terus menjadi menurun diakibatkan bertumpuknya konsumsi sumber energi yang ada, sehingga buat membuat sesuatu keputusan sangatlah sulit serta memerlukan waktu yang lama serta buat membuat query satu persatu pada sumber informasi tidak instan serta efektif, terlebih sumber informasi yang terdapat menaruh current( arus informasi), sebaliknya informasi yang diperlukan oleh para pembuat keputusan merupakan data- data historis. Selaku contoh informasi histori diperlukan pada pembuatan data menimpa transaksi setoran/ tarikan dengan nominal tertentu per bulan per cabang, besaran rata- rata transaki per cabang per bulan, transaksi yang di- reverse, serta lain- lain. Dengan terdapatnya permasalahan diatas hingga informasi warehouse memiliki pemecahan dalam mencerna informasi historis dari bermacam sumber informasi tersebut.

Informasi warehouse sediakan suatu interface gabungan terhadap informasi, sehingga query- query pendukung keputusan gampang ditulis. Informasi warehouse pula bisa menaruh sumber informasi yang heterogen( informasi yang tersebar pada database Online Transactional Processing) dipindahkan ke informasi yang homogen, sehinggga dengan keahlian akses informasi warehouse hingga upaya buat pendukung keputusan bisa diakses dengan kilat, efektif serta akurat. Perihal berarti buat melindungi Informasi Warehouse merupakan dengan senantiasa memantau kekinian informasi yang tersimpan, dengan membuat katalog informasi serta ditaruh secara terpisah dalam sesuatu sistem repositori meta informasi yang menaruh data sumber informasi terbaru.

OLAP( OnLine Analytical Processing) 

• OLAP( OnLine Analytical Processing) merupakan tipe fitur lunak yang digunakan buat melaksanakan permintaan terhadap informasi dalam wujud yang lingkungan serta bertabiat sedangkan dan sewaktu- waktu.

• OLAP memanipulasi serta menganalisis informasi bervolume besar dari bermacam perspektif( multidimensi). Oleh sebab itu OLAP kerapkali diucap analisis informasi multidimensi.

• OLAP bekerja dengan informasi dalam wujud multidimensi. Yang universal, wujud 3 ukuran diwujudkan ke dalam wujud kubus informasi.

Tujuan OLAP merupakan memakai data dalam suatu basis informasi( informasi warehouse) buat memandu keputusan- keputusan yang strategic. Sebagian contoh permintaan yang ditangani oleh OLAP:

• Berapa jumlah penjualan dalam kuartal awal?

• Berapa jumlah penjualan per kuartal buat tiap- tiap kota?

• Tampilkan 5 produk dengan total penjualan paling tinggi pada kuartal awal.

Kadang permintaan yang ditangani OLAP dapat dituntaskan dengan statment SQL simpel, namun dalam banyak permasalahan tidak bisa diekspresikan dengan SQL. OLAP bisa digunakan buat melaksanakan konsolidasi, drill- down, serta slicing and dicing. Di dasar ini merupakan khasiat dari konsolidasi, drill- down, serta slicing and dicing ialah:

Konsolidasi

mengaitkan pengelompokan informasi. Selaku contoh kantor- kantor cabang bisa dikelompokkan bagi kota ataupun apalagi propinsi. Transaksi penjualan bisa ditinjau bagi tahun, triwulan, bulan, serta sebagainya. Kadang sebutan rollup digunakan buat melaporkan konsolidasi.

Drill- down

Drill- down merupakan sesuatu wujud yang ialah kebalikan dari konsolidasi, yang membolehkan informasi yang ringkas dijabarkan jadi informasi yang lebih perinci. Selaku contoh, mula- mula informasi yang tersaji didasarkan pada kuartal awal. Bila dikehendaki, informasi tiap- tiap bulan pada kuartal awal tersebut dapat diperoleh, sehingga hendak tersaji informasi bulan Januari, Februari, Maret, serta April.

Slicing and dicing( ataupun diketahui dengan sebutan pivoting)

Buat menjabarkan pada keahlian buat memandang informasi dari bermacam sudut pandang. Informasi bisa diiris- iris ataupun dipotong- potong bersumber pada kebutuhan. Selaku contoh, bisa diperoleh informasi penjualan bersumber pada seluruh posisi ataupun cuma pada lokasi- lokasi tertentu.

Ada pula karakterisik aplikasi- aplikasi OLAP:

permintaan informasi sangat lingkungan, tidak sering terdapat pemutakhiran, dan

transaksi mengakses banyak bagian dalam basis informasi.

Contoh fitur lunak OLAP:

Express Server( Oracle) PowerPlay( Cognos Aplikasi)

Metacube( Informix/ Stanford Technology Group)

Sistem OLAP pada masa dini memakai larik multidimensi di dalam memori buat menaruh informasi kubus. Sistem semacam ini diucap MOLAP( Multidimensional OLAP). Pada pertumbuhan berikutnya, informasi ditaruh dalam wujud basis informasi relasional. Sistem OLAP semacam ini diketahui dengan istilah ROLAP( Relational OLAP), tidak hanya MOLAP serta ROLAP, ada pula sistem yang dinamakan 1iybrid OLAP( HOLAP), ialah sistem OLAP yang menaruh sebagian ringkasan dalam memori serta menaruh basis informasi serta ringkasan- ringkasan yang lain dalam basis informasi relasional.

Keuntungan Informasi Warehouse :

Informasi warehouse ialah pendekatan buat menaruh informasi dimana sumber- sumber informasi yang heterogen( yang umumnya tersebar pada sebagian database( OLTP) dimigrasikan buat penyimpanan informasi yang homogen serta terpisah. Keuntungan dengan memakai informasi warehouse merupakan:

Informasi diorganisir dengan baik buat query analisis serta selaku bahan buat pemrosesan transaksi.

Perbandingan diantara struktur informasi yang heterogen pada sebagian sumber yang terpisah bisa diatasi.

Ketentuan buat transformasi informasi diterapkan buat memvalidasi serta mengkonsolidasi informasi apabila informasi dipindahkan dari database OLTP ke informasi warehouse.

Permasalahan keamanan serta kinerja dapat dipecahkan tanpa butuh mengganti sistem penciptaan.

MOTIVASI Informasi WAREHOUSE

Tekanan terhadap database OLTP buat proses query sangat besar Informasi warehousing didisain buat proses pengambilan yang efesien

Informasi pada sistem yang berbeda- beda biasanya tidak tidak berubah- ubah, kualitasnya kurang baik serta ditaruh di dalam format yang berbeda

Kurangi bayaran dalam sediakan informasi buat keperluan pengambilan keputusan Menunjang buat memfokuskan diri pada proses bisnis lengkap

Menunjang inisiatif baru

Sumber- sumber industri mengatakan kalau ROI berjumlah rata- rata 401% dalam 3 tahun

Senantiasa kompetitif

Proses Informasi Warehouse

Salah satu tuntutan dari informasi mining kala diterapkan pada informasi berskala besar merupakan dibutuhkan metodologi sistematis tidak cuma kala melaksanakan analisa saja namun pula kala mempersiapkan informasi serta pula melaksanakan interpretasi dari hasilnya sehingga bisa jadi aksi maupun keputusan yang berguna.

Karenanya informasi warehouse sepatutnya dimengerti selaku sesuatu proses, yang mempunyai tahapan- tahapan tertentu serta pula terdapat umpan balik dari tiap tahapan ke tahapan tadinya. Pada biasanya proses informasi mining berjalan interaktif sebab tidak tidak sering hasil

informasi mining pada awal mulanya tidak cocok dengan harapan analisnya sehingga butuh dicoba desain ulang prosesnya.

Baca juga : 

• Pengantar Basis Data
• Pengantar Data Warehouse & Data Mining  pada umumnya

Share this post