Penjelasan Tentang Teknik Olap Dalam Data Warehouse

Nama   : Anan Krisna

NPM    : 19312187

Kelas   : IF B SP

 

Penjelasan Tentang Teknik Olap Dalam Data Warehouse

OLAP merupakan konsep data multidimensional dengan konsep mentualisasi data transaksional perusahaan. OLAP tidak hanya mengagregasi data namun juga memiliki kemampuan pada sistem BI (Business Intelligence) untuk melihat data menggunakan cara baru (Scheps).

Menurut Scheps terdapat dua kategori dalam sebuah sistem OLAP:

·         OLAP Cube

Merupakan penyimpan data terspesialisasi yang dirancang secara spesifik  menyelesaikan multidimentional summary data. Data Cube tersimpan pada cell dengan struktur menyerupai 3D spreadsheet.

·         OLAP Access Tools

Merupakan lingkungan klien yang memungkinkan users melakukan manipulasi data cube sehingga menghasilkan Business Intelligence (BI).

 

Teknik OLAP

OLAP memiliki lima teknik yang dapat diringkas menjadi FASMI yaitu Fast Analysis of Shared Multi-dimensional Information.penjelasanya sebagai berikut di bawah ini :

·         Fast

Sistem memiliki serangkaian target untuk memberikan respon secepat mungkin kepada pengguna menurut analisis yang telah dilakukan.

·         Analysis

Sistem dapat mengatasi berbagai logika bisnis serta analisis statistik yang sesuai atau relevan dengan aplikasi maupun pengguna.

·         Shared

memungkinkan dukungan penuh untuk hierarki dan banyak hierarki. Di karenakan shared melakukan pembagian yang berati bahwa sistem diimplementasikan dengan  keamanan untuk menjaga kerahasiaan sebuah informasi. Sistem melakukan keseluruhan keperluan pengamanan data, yang tujuannya diperlukan banyak akses penulisan tentang data maka perlu disesuaikan dengan level pengguna.

·         Multidimensional

Suatu sistem harus memberikan conceptual view dari data secara multidimentional, baik dari full support hierarki maupun multiple support hierarki. Hal ini merupakan cara logis untuk melakukan sebuah analisis bisnis serta organisasi.

·         Information

Dalam informasi ini seluruh data yang diperlukan relevan. Kapasitas produk OLAP tidak sama dalam menghandle input data, yang tergantung pada beberapa pertimbangan yaitu: duplikasi data, penggunaan disk space, penggunaan RAM, performance, integrasi terhadap data warehouse, dan lain sebagainya.