Jumat, 28 September 2018

Model dan Struktur Data Warehouse Pada Data Mining

Pengertian Data Warehouse Data Mining

Data warehouse merupakan proses mengekstraksi dan mentransformasi data operasional kedalam data informasional dan memuatkan ke dalam sebuah toko atau gudang data terpusat. Data yang dimuat dapat diakses melalui desktop query dan alat analisis oleh pembuat keputusan.

Model Data Warehouse pada Data Mining

Model data warehouse digambarkan dalam diagram berikut ini :


Baca Juga: Perbedaan Data Warehouse dan Sistem OLTP pada Data Mining

Data dalam warehouse sendiri mempunayi suatu struktur yang berbeda dengan menekankan pada level peringkasan yang berbeda seperti ditunjukkan pada gambar berikut :


Data détail terkini merupakan pusat kepentingan sebagai :
  1. Mencerminkan kejadian terkini yang biasanya paling menarik.
  2. Data yang sangat besar disimpan pada level kecil.
  3. Selalu disimpan pada penyimpanan disk yang cepat diakses tetapi mahal dan kompleks dalam pengelolaannya.
Detail data yang lebih lama disimpan pada beberapa bentuk penyimpanan massal, yang tidak terlalu sering diakses dan disimpan pada sebuah detil level dengan detil data terkini.

Baca Juga: Proses dalam Data Warehouse pada Data Mining

Data yang diringkas dengan jelas merupakan data yang disaring dari level detil rendah yang ditemukan pada level detil tertentu dan secara umum disimpan pada penyimpanan piringan (disk). Saat membangun gudang dat-a perlu mempertimbangkan unit waktu penyelesaian penarikan kesimpulan dan juga isi atau atribut dari ringkasan data.

Ringkasan data yang lebih tinggi padat dan mudah diakses dan dapat ditemukan diluar gudang.
Metadata adalah komponen akhir dari gudang data dan merupakan dimensi yang benar-benar berbeda yang tidak sama seperti data yang didapat dari lingkungan operasional tetapi digunakan sebagai:
  1. Direktori untuk membantu analis DSS menemukan isi dari gudang data.
  2. Pemandu untuk memetakan data saat data ditransformasikan dari lingkungan operasional ke lingkungan gudang data.
  3. Pemandu algoritma- -algoritma yang digunakan untuk meringkas antara data detil terkini dan data ringkasan level bawah dan antara data ringkasan level rendah dengan data ringkasan level tinggi, dsb.
Struktur dasar ditunjukkan dalam diagram berikut :


Diagram tersebut diasumsikan pada tahun 1993 sehingga data detil terkini adalah 1992-93. Secara umum, data penjualan tidak mencapai level detil terkini untuk 24 jam selama menunggu sampai tidak tersedia lagi sistem operasional, yaitu diperlukan 24 jam untuk mengambil ke dalam gudang data. Detil penjualan diringkas setiap minggu berdasarkan -sub-pr0duk dan daerah untuk menghasilkan detil ringkasan level rendah. Penjualan mingguan kemudian diringkas lagi untuk menghasilkan data ringkasan level lebih tinggi.

0 komentar:

Posting Komentar