Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining

Data warehouse adalah basis data yang menyimpan data sekarang dan data masa lalu yang berasal dari berbagai sistem operasional dan sumber yang lain (sumber eksternal) yang menjadi perhatian penting bagi manajemen dalam organisasi dan ditujukan untuk keperluan analisis dan pelaporan manajemen dalam rangka pengambilan keputusan . biasanya data warehouse digunakan untuk mengambil keputusan.

OLAP adalah Suatu jenis pemrosesan yang memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi). OLAP seringkali disebut analisis data multidimensi. Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran.

Adapun perbedaan OLAP dan Data Warehouse adalah OLAP menangani data untuk saat ini Sedangkan Data Warehouse cenderung menangani data masa lalu.

Sumber data untuk Data Warehouse adalah

1.      Data operasional dalam organisasi, misalnya basis data pelanggan dan produk, dan

2.      Sumber eksternal yang diperoleh misalnya melalui Internet, basis data komersial, basis data pemasok atau pelanggan

Sifat data Warehouse adalah Multidimensional yang berarti bahwa terdapat banyak lapisan kolom dan baris (Ini berbeda dengan tabel pada model relasional yang hanya berdimensi dua)

Mengingat sistem data warehouse memerlukan pemrosesan data dengan volume yang besar, sistem ini biasa diterapkan dengan menggunakan teknologi pemrosesan SMP (Symmetric Multiprocessing) dan MPP (Multiple Parallel Processing). Beberapa contoh perangkat lunak yang digunakan untuk administrasi dan manajemen data warehouse:

         -  HP Intelligent Warehouse (Hewlett Packard)

—  - FlowMark (IBM)

—  - SourcePoint (Software AG)

Data Mart adalah Bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan.

Contoh software data mart yaitu

—  - SmartMart (IBM)

—  - Visual Warehouse (IBM)

—  - PowerMart (Informatica)

Kemudian adalah kemampuan dari OLAP

—  Konsolidasi melibatkan pengelompokan data. Sebagai contoh kantor-kantor cabang dapat dikelompokkan menurut kota atau bahkan propinsi. Transaksi penjualan dapat ditinjau menurut tahun, triwulan, bulan, dan sebagainya. Kadangkala istilah rollup digunakan untuk menyatakan konsolidasi

—  Drill-down adalah suatu bentuk yang merupakan kebalikan dari konsolidasi, yang memungkinkan data yang ringkas dijabarkan menjadi data yang lebih detail

—  Slicing and dicing (atau dikenal dengan istilah pivoting) menjabarkan pada kemampuan untuk melihat data dari berbagai sudut pandang

Beberapa contoh software OLAP

—  - Express Server (Oracle)

—  - PowerPlay (Cognos Software)

—  - Metacube (Informix/Stanford Technology Group)

—  - HighGate Project (Sybase)

Data Mining Perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi maupun hubungan-hubungan yang terdapat dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk memperkirakan perilaku di masa medatang.

Teknologi yang sering dipakai untuk data mining adalah

 -  Statistik

—  - Jaringan saraf (neural network)

—  - Logika kabur (fuzzy logic)

—  - Algoritma genetika

—  - dan berbagai teknologi kecerdasan buatan yang lain