RSS

ENTERPRISE INFORMATION SYSTEM AND DATA WAREHOUSE

25 Des

ENTERPRISE INFORMATION SYSTEM AND DATA WAREHOUSE

Enterprise Information System & Data Warehouse

Enterprise adalah sebuah sistem dari manusia, peralatan, material, data, kebijakan dan prosedur yang muncul untuk menyediakan sebuah produk atau pelayanan , dengan tujuan mendapatkan keuntungan. Sistem enterprise mendukung struktur organisasi yang sebelumnya tidak mungkin untuk menciptakan budaya organisasi yang lebih disiplin.

Hal mendasar dari EIS adalah platform teknologi yang bisa menyatukan semua informasi dari berbagai bagian menjadi satu (single) informasi secara logikal, sehingga Enterprise (perusahaan/organisasi) bisa mendapatkan informasi yang dibutuhkan dengan mudah. Dalam hal ini, tidak hanya sekedar penggunaan teknologi jaringan misal LAN (local area network) sehingga antar divisi terhubung secara fisik tapi juga integrasi proses bisnis masing masing divisi. Dibutuhkan juga penyatuan semua database secara logikal, sehingga bukan hanya antar divisi tapi juga pengaksesan informasi untuk semua level di organisasi baik dari staf operasional, manajer maupun direktur.

Untuk menjawab tantangan kebutuhan informasi dan pengambilan keputusan yang semakin butuh kecepatan dan ketepatan, Sistem informasi konvensional tampaknya belum cukup. Orang berpikir bagaimana membuat sebuah sistem informasi dengan domain informasi seluruh bagian perusahaan, baik dalam satu lokasi maupun di lokasi yang terpisah. Hal inilah yang melatarbelakangi konsep enterprise Information System. EIS sebenarnya merupakan pengembangan dari konsep yang sudah ada yaitu Executive Information system dan DSS yang diperluas untuk domain seluruh perusahaan. EIS mempunyai batasan-batasan sebagai berikut:

Corporate wide system

Cakupan dari EIS adalah seluruh bagian dari perusahaan, sehingga dari satu sistem kita bisa mendapat informasi dari semua bagian, misalnya dari bagian keuangan, SDM, Pemasaran, Produksi dll dalam sistem yang terintegrasi.

Holistic Information

Informasi yang disajikan adalah informasi yang menyeluruh, tidak per bagian, informasi jenis ini sangat penting untuk pengambilan keputusan perusahaan secara umum.

Business Intelligence

Keseluruhan aktifitas dari sistem digunakan untuk mendukung kebijakan yang diambil dalam bisnis yang digeluti oleh perusahaan.Sehingga penggunaan EIS akan meningkatkan business intelligence dari pengguna sistem (eksekutif).

Sebelum lebih jauh membicarakan tentang EIS dan contohnya, ada baiknya kita melihat karakteristik aliran informasi yang dibutuhkan eksekutif untuk pengambilan keputusan.

Karakterisitik dari EIS :

Kualitas informasi

  • Flexible
  • Menghasilkan informasi yang benar
  • Meghasilkan informasi berkala
  • Meghasilkan informasi relevant
  • Menghasilkan informasi yang komplet
  • Menghasilkan informasi yang valid

User Interface

  • Mempunyai GUI yang bagus
  • User Interfacenya harus user friendly
  • Memungkinkan acces yang aman ke informasi
  • Dapat diakses dari banyak tempat
  • Menyediakan cara pengaksesan informasi yang cepat dan mudah

Keuntungan dari EIS:

  • Memfasilitasi pencapaian tujuan organisasi
  • Memfasilitasi akses ke seluruh informasi
  • Meningkatkan kualitas dari pengambilan keputusan
  • Menyediakan keuntungan kompetitif
  • Mempercepat waktu pencarian informasi
  • Meningkatkan kemampuan komunikasi.
  • Meningkatkan kualitas komunikasi
  • Memungkinkan perencanaan
  • Memenuhi kebutuhan eksekutif
  • Memungkinkan pencarian penyebab masalah
  • Memungkinkan antisipasi masalah dan kesempatan  dari kemampuan dan manfaat eis diatas,eis mempunyai banyak persamaan   dengan DSS.

# Data Warehouse

A. Pengertian Data Warehouse

Pengertian Data Warehouse dapat bermacam-macam namun mempunyai inti yang sama, seperti pendapat beberapa ahli berikut ini :

Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehouse adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management.

Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan database yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan.

Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan database relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

Jadi, data warehouse merupakan metode dalam perancangan database, yang menunjang DSS(Decission Support System) dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data warehouse adalah database, tapi perancangan data warehouse dan database sangat berbeda. Dalam perancangan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan pada data warehouse normalisasi bukanlah cara yang terbaik.

B.  Istilah – istilah yang berhubungan dengan Data Warehouse

  1. Data Mart

Adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan.

  1. On-Line Analytical Processing(OLAP)

Merupakan suatu pemrosesan database yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran besar.

  1. On-Line Transaction Processing(OLTP)

Merupakan suatu pemrosesan yang menyimpan data mengenai kegiatan operasional transaksi sehari-hari.

  1. Dimension Table

Tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detail yang dapat dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel fakta  dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu(yang berupa perbulan, perkwartal dan pertahun).

  1. Fact Table

Merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan data history dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key tersebut terdiri dari foreign key(kunci asing) yang merupakan primary key (kunci utama) dari beberapa dimension table yang berhubungan.

  1. DSS

Merupakan sistem yang menyediakan informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik.

C. Karakteristik Data Warehouse menurut Inmon, yaitu :

  1. Subject Oriented (Berorientasi subject)

Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa data berdasarkan subject-subject tertentu dalam organisasi,bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu.

  1. Integrated (Terintegrasi)

Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri.

  1. Time-variant (Rentang Waktu)

Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain :

  • Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan.
  • Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implisit didalam data tersebut.
  • Cara yang ketiga,variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only.

 4. Non – Volatile

Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile,maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu  ditambahkan sebagai suplemen bagi database itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Database tersebut secara kontinyu menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya.

 
Tinggalkan komentar

Ditulis oleh pada 25 Desember 2012 in Uncategorized

 

Tag:

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

 
%d blogger menyukai ini: