Pemanfaatan datawarehouse untuk mendukung pengambilan keputusan sangat membantu manajer dalam mengambil keputusan terbaik bagi perusahaannya. Tetapi datawarehouse bukanlah sebuah DSS (Decision Support System), sebuah data warehouse hanya merupakan kumpulan-kumpulan data (gudang data) dalam ukuran besar secara terstruktur dan terorganisir. Menurut Bill Inmon (1993), A warehouse is a subject-oriented, integrated, timevariant and non-volatile collection of data in support of management's decision making process. Jadi, datawarehouse bukanlah DSS.
Lalu Bagaimana datawarehouse dapat dikaitkan dengan Pengambilan Keputusan? Karena sebuah datawarehouse mendukung query dan analisis. Seperti menurut Ralph Kimball (1996), "A data warehouse is a copy of transaction data specifically structured for query and analysis".
Salah satu pendekatan untuk memberi arti (warehousing) pada datawarehouse adalah dengan menggunakan teknik Multidimensional Modeling (MDM). MDM untuk data warehousing berdasarkan fakta, dimensi, hirarki dan sparsity (Arif Rifai Dwiyanto, 2007). MDM ini merupakan pendekatan yang sangat populer dan sangat efektif untuk melakukan pendekatan karena multi-dimensional. Secara Umum desainnya adalah mempunyai tabel fakta dengan sumber data dari tabel-tabel dimensi.
Sedangkan untuk mendapatkan informasi yang tersembunyi dari datawarehouse perlu dilakukan penggalian data (data mining) yang merupakan sebuah proses pencarian otomatis terhadap data dalam jumlah besar dengan menggunakan perangkat seperti klasifikasi, penggugusan (clustering), decision tree, dll. Penggalian data ini pada umumnya menggunakan tools untuk memudahkan dalam pencarian data, sehingga data yang didapat berupa data yang diperlukan saja, (www.id.wikipedia.org/Wiki/Data mining). Selain datamining, juga ada tools untuk analisa data bernama Executive Information Systems (EIS) merupakan sebuah sistem analisis yang dapat menjawab berbagai permasalahan seperti apa, siapa, lebih-lebih dapat menjawab bagaimana bila, dan kenapa, (www.gesys.com/eis.htm). EIS merupakan sebuah sistem analisis yang mendukung pengambilan keputusan tentang langkah yang akan diambil oleh seorang manajer atau perusahaan.
Lalu Bagaimana datawarehouse dapat dikaitkan dengan Pengambilan Keputusan? Karena sebuah datawarehouse mendukung query dan analisis. Seperti menurut Ralph Kimball (1996), "A data warehouse is a copy of transaction data specifically structured for query and analysis".
Salah satu pendekatan untuk memberi arti (warehousing) pada datawarehouse adalah dengan menggunakan teknik Multidimensional Modeling (MDM). MDM untuk data warehousing berdasarkan fakta, dimensi, hirarki dan sparsity (Arif Rifai Dwiyanto, 2007). MDM ini merupakan pendekatan yang sangat populer dan sangat efektif untuk melakukan pendekatan karena multi-dimensional. Secara Umum desainnya adalah mempunyai tabel fakta dengan sumber data dari tabel-tabel dimensi.
Sedangkan untuk mendapatkan informasi yang tersembunyi dari datawarehouse perlu dilakukan penggalian data (data mining) yang merupakan sebuah proses pencarian otomatis terhadap data dalam jumlah besar dengan menggunakan perangkat seperti klasifikasi, penggugusan (clustering), decision tree, dll. Penggalian data ini pada umumnya menggunakan tools untuk memudahkan dalam pencarian data, sehingga data yang didapat berupa data yang diperlukan saja, (www.id.wikipedia.org/Wiki/Data mining). Selain datamining, juga ada tools untuk analisa data bernama Executive Information Systems (EIS) merupakan sebuah sistem analisis yang dapat menjawab berbagai permasalahan seperti apa, siapa, lebih-lebih dapat menjawab bagaimana bila, dan kenapa, (www.gesys.com/eis.htm). EIS merupakan sebuah sistem analisis yang mendukung pengambilan keputusan tentang langkah yang akan diambil oleh seorang manajer atau perusahaan.
Dengan demikian datawarehouse barulah dapat bermanfaat dan sekarang ini telah menjadi sistem pendukung keputusan berbasis data, dari pemanfaatan datawarehouse untuk pengambilan keputusan, mendukung seorang manajer memahami trend bisnis dan membuat keputusan yang cocok dan tepat pada keadaan yang dihadapi.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar