Apa Itu OLTP , ETL , OLAP dan DataWarehouse?
Salam Kuper!!! eh salah Salam Super!!!!!(minjem mottonya Pak Mario Teguh):D
Sedikit perkenalan dari kami, Perkenalkan kami adalah seorang mahasiswa yang sangat biasa dari sebuah Institut swasta di Surabaya. Ingin sekedar membagi sedikit ilmu yang kami dapatkan dari hasil semedi kami selama ini di kampus.hehe…karena menurut pepatah lama “Ilmu akan habis jika tidak di amalkan” maka dari itu dengan Semangat Berbagi inilah mudah – mudahan ilmu yang kami dapatkan ini bisa Bermanfaat bagi semua yang Membaca terutama saudara - saudara yang dalam proses belajar Datawarehouse sama seperti kami.
Jika kita belajar mengenai Datawarehouse kita akan menjumpai sosok makhluk – makhluk halus ini, wihhhh syeremmm…tapi tunggu dulu apa saja makhluk - makhluk halus tersebut?bukan mbak kunti dkk lho guys..tapi ketiga “makhluk” tersebut adalah OLTP , ETL dan OLAP…siapa mereka?saya akan kupas satu persatu secara tajam, setajam….silet…cekidot :
Data Warehouse adalah sebuah database yang mengandung data yang biasanya mewakili sejarah bisnis dari suatu organisasi. Data Historis dari data warehouse digunakan di dalam aktivitas analisis yang mendukung keputusan bisnis dalam beberapa tingkat.
Data Warehouse bicara mengenai bagaimana data-data yang besar dan beragam disimpan dalam satu repository(gudang data) dan disusun sedemikian sehingga memudahkan pencarian. Data di dalam data warehouse diorganisir untuk mendukung analisa, bukan transaksi pemrosesan dalam waktu nyata, seperti sistem online transaction processing (OLTP).
OLTP
Online Transaction Processing atau sering dikenal dengan OLTP adalah sistem yang berorientasi proses yang memproses transaksi secara langsung melalui komputer yang terhubung dalam jaringan.
Misalnya biasa digunakan pada sebuah supermarket, kasir menggunakan mesin dalam proses transaksinya.
OLTP mempunyai karakteristik beberapa user dapat creating, updating, retrieving untuk setiap record data, OLTP sangat optimal untuk updating data.
ETL
Proses ETL merupakan suatu landasan dari sebuah data warehouse. Sebuah rancangan ETL yang benar akan mengekstraksi data dari sistem sumber, mempertahankan kualitas data dan menerapkan aturan-aturan standar, dan menyajikan data dalam berbagai bentuk, sehingga dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan (Kimball dan Caserta 2004).
Proses ETL merupakan sebuah urutan dari tahapan yang dimulai dari sourcing data (src) lalu data di-transform melalui proses look-up bulk data (lkpbld) dan transform (xfm). Proses ETL diakhiri dengan proses load ke berbagai macam output yang sesuai dengan skema, yang terdiri dari proses load-up data (lodupd), load-insert data (lodins), dan load bulk data (lodbld). Dari tahapan-tahapan tersebut, dapat dianalisis kinerja EDW PM berdasarkan estimasi waktu tiap prosesnya.
OLAP
Online Analytical Processing, atau disingkat OLAP adalah metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, yaitu desain dari aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensi untuk tujuan analis. OLAP adalah bagian dari kategori yang lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga merangkum hubungan antara pelaporan dan penggalian data. Aplikasi khusus dari OLAP adalah pelaporan bisnis untuk penjualan, pemasaran, manajemen pelaporan, manajemen proses bisnis (MPB), penganggaran dan peramalan, laporan keuangan dan bidang-bidang yang serupa. Istilah OLAP merupakan perampingan dari istilah lama database OLTP (Online Transaction Processing).
Database yg dikonfigurasikan untuk pelayanan OLAP model data multidimensi, bisa digunakan untuk analisis komplek dan kueri khusus (ad hoc) dengan suatu laju waktu eksekusi. Mereka meminjam aspek database navigasi dan database hierarki yang lebih cepat daripada yang sefamilinya.
Nigel Pendse menyarankan suatu alternatif dan mungkin istilahnya lebih deskriptif yang menjelaskan bahwa konsep OLAP adalah Analisis Cepat dari Informasi Multidimensi yang dapat di-sharing (FASMI) Keluaran dari kueri OLAP ditampilkan secara khusus dalam format matrik atau pivot. Dimensinya membentuk baris berupa ukuran dan kolom berupa nilai dari matrik.
Demikian sedikit penjelasan dari kami, mudah – mudahan bisa bermanfaat untuk semua..amin. Dan mohon maaf jika banyak kesalahan karena masih dalam proses belajarJ
Dan jika dari teman – teman yang ingin belajar lebih lanjut mengenai DataWarehouse ini kami sertakan juga link untuk mendownload Aplikasi SQL Integration Service 2008 beserta Adventure Works 2008 yang bisa teman – teman download di situs www.wrox.com dan video instalasinya di http://www.youtube.com/watch?v=x7EX_BwNAb4
Dari : Berbagai Sumber
