Hik hik...ternyata beliau sudah merespon, tapi kenapa ya emailnya baru ketemu hari ini ?
Jadi pengen malu deh :-)
Email yang sempat "hilang" :
----- Original Message -----
Jadi pengen malu deh :-)
Email yang sempat "hilang" :
----- Original Message -----
Sent: Thursday, May 26, 2005 6:46 PM
Subject: Re: Tanya Data & Dimensional Modelling
Data modeling dalam sistem data warehousing sangat sederhana karena skema datanya flat (datar). Data modeling justru diperlukan untuk melakukan analisis terhadap data yang ada dalam perusahaan (OLTP).
Skema data bisa digambarkan dengan ERD juga, tidak ada perbedaan teknik.
Metodologi pada datawarehousing lebih berat pada penentuan data apa yang perlu disimpan dan disajikan berdasarkan kebutuhan user. Saya tidak ingat ada web site khusus yang membahas SDLC dalam data warehousing. Kalau nanti ketemu saya beri tahu.
Kuncinya adalah memetakan kebutuhan informasi (dalam rangka mengambil keputusan) ke dalam model-model data yang ada di OLTP, kemudian menggabungkannya dalam skema bintang.
Saya kira pendekatan yang anda ambil cukup tepat.
Memang business intelligence adalah alat bantu untuk mengoptimasi OLTP, atau proses bisnis manual yang ada.
Tetapi datawarehousing itu baru setengah dari BPI.
Sebaliknya BPI bisa jalan tanpa data warehousing.
Nggak apa, jalan terus saja.
-Budi
Email respon kedua :
----- Original Message -----
----- Original Message -----
Sent: Tuesday, May 31, 2005 2:07 PM
Subject: RE: Tanya Data & Dimensional Modelling
Saya sudah balas email dua minggu lalu.
Sebetulnya BPI itu banyak tahapannya, termasuk tahapan business
process measurement dimana data warehouse banyak berperan.
Terutama untuk proses bisnis yang sudah efisien dan akan lebih
dioptimalkan lagi. Otomasi biasanya masuk dalam kategori business
process reengineering (BPR).
Tidak banyak metodologi pengembangan model data dimensional,
karena memang tidak sekompleks model data OLTP.
Pemodelan datanya dimana-mana sama, pakai ER Diagram
dan relational schema. Cuman skema yang dipakai tidak jauh
dari star schema (dan variasinya).
Tantangan dalam dimensional modeling adalah memetakan
model data OLTP yang ada (dengan ERD) kemudian menganalisa
dan memilih serta mengkonversikan ke skema data dimensional.
Dalam kaitannya dengan BPI - kunci metodologinya terletak
bagaimana menentukan ukuran/metrics dalam fact table dengan
menganalisa model proses bisnisnya (atau datanya).
Good luck!
-Budi