Tugas Data Warehouse Pert 4

Dari studi kasus tugas pert.3, tunjukkan arsitektur dan infrastruktur apa yang dipakai!

Cloud Computing adalah suatu istilah yang banyak digunakan oleh Industi IT yang memiliki arti yang berbeda bagi setiap orang. Namun pada intinya cloud computing adalah suatu pergeseran dari perusahaan dalam membeli dan memelihara server dan aplikasi on-premise yang mahal, dan bergerak menuju metode penyewaan IT, sesuai dengan kebutuhan, dari penyedia layanan public cloud.

Hanya dalam beberapa tahun terakhir hal ini telah menjadi layak dan masuk akal bagi perusahaan untuk memindahkan teknologi mereka ke sebuah pusat data yang dikelola secara profesional oleh pihak luar. Perubahan ini telah didorong oleh mulai tersedianya Internet berkecepatan tinggi yang tidak hanya tersedia di kantor Anda, tetapi juga di rumah, di warung kopi dan di mana saja anda dapat melakukan penerimaan sinyal telepon seluler. Kenyataan ini telah memungkinkan terjadinya konsolidasi yang revolusioner.

Alasan ekonomi yang menjadi pendorong di belakang konsolidasi ini adalah penghematan biaya yang signifikan dan pengurangan risiko yang diterima oleh perusahaan ketika mereka memusatkan sumber daya teknologi mereka di sebuah pusat data yang dikelola secara profesional oleh pihak luar. Penyedia layanan publik dapat mengimplementasikan keamanan industri yang paling canggih dan proses ketersediaan yang tinggi serta menawarkan pemantauan dan pemeliharaan server 24x7.

Biaya teknologi yang lebih rendah karena penyedia layanan public dapat berbagi sumber daya teknologi dan melakukan pembelian perangkat keras dan perangkat lunak dalam jumlah besar untuk Anda. Saat ini, dengan biaya lebih murah perusahaan dapat mendapatkan perangkat lunak terbaru maupun ketersediaan sistem yang tinggi yang dulunya hanya bisa dijangkau oleh perusahaan besar.

Bagaimana cara mengadopsi Cloud Computing?

Ada dua pendekatan umum untuk mengadopsi Cloud Computing; pendekatan tradisional dengan melakukan pengembangan dari waktu ke waktu, atau pendekatan langsung dengan migrasi langsung dari sistem yang berjalan dipublic cloud.

Dimulai dengan pendekatan tradisional ...

Pendekatan tradisional adalah pendekatan di mana anda melakukan transformasi secara bertahap, dengan setiap tahap adalah pengembangan dari tahap sebelumnya. Langkah pertama adalah mengadopsi teknologi virtualisasi server (VMware, Hyper-V dll) dan menggunakannya di seluruh platform perangkat keras yang dibeli dengan spesifikasi khusus; langkah berikutnya adalah mengadopsi layer manajemen dan otomatisasi yang memungkinkan anda untuk meningkatkan pemanfaatan investasi dari infrastruktur dan mulai memberikan layanan yang lebih konsisten; selanjutnya mengadopsi kerangka IT Service Management yang baru, mengotomatisasi permintaan layanan dan proses provisioning, dan menerapkan sebuah mekanisme tagihan internal (chargeback); kemudian setelah platform berjalan dengan stabil, mulailah menggunakan layanan dari provider luar dan melakukan penggabungan platform internal dan eksternal menjadi satu platform (hybrid cloud); akhirnya, ketika tiba saat membuat keputusan bisnis yang tak terelakkan untuk menggunakan layanan IT dari pihak luar, penggunaan sumber daya internal akan dihapuskan karena semua layanan bisa didapatkan dari penyedia layanan public cloud.

Umumnya pendekatan tradisional ini dianggap sebagai pendekatan dengan memilki tingkat risiko lebih rendah dalam mengadopsi cloud, namun pendekatan ini umumnya akan menemui resistensi terbesar dari tim IT yang berusaha menolak perubahan. Selain itu ada risiko lain yang muncul apabila pembelian terjadi perangkat keras yang tidak tepat akibat usaha untuk meminimalkan risiko keuangan melalui "memulai kecil" dan pengembangan saat bisnis mulai berkembang; tetapi kemudian terbebani oleh investasi yang tidak dapat dihilangkan dan harus dipertahankan dengan beban yang disesuaikan dengan kapasitasnya.

Sekarang, pendekatan langsung ...

Dalam pendekatan ini, seluruh investasi awal (CapEx) dihindari, dan sebaliknya, aplikasi internal/server tradisional yang ada dipindahkan langsung ke penyedia layanan public cloud dengan sistem sewa (OpEx). Sebagai langkah awal, seluruh aplikasi yang ada dicoba untuk dipindahkan ke layanan Software as a Service (SaaS) yang memiliki fitur yang sama, tapi jika tidak memungkinkan, seluruh server fisik beserta isinya disalin dan dipindahkan ke dalam lingkungan Infrastructure as a Service (IaaS) tanpa memberikan dampak kepada pengguna/user (umumnya bahkan mereka tidak akan sadar bahwa server telah berpindah).

Pendekatan langsung ini memiliki keuntungan yang cukup banyak, terutama meminimalkan investasi yang cukup besar di awal, juga memiliki beberapa kelemahan, dibutuhkan penerapan segera tagihan internal/penggantian biaya, dan memiliki strategi pendanaan IT yang dapat mengakomodasi perubahan dalam biaya operasional.

Walaupun ada anggapan bahwa pendekatan tradisional saat ini dianggap memiliki risiko terendah, namun sebenarnya pendekatan langsunglah yang memiliki risiko terendah; ini dikarenakan adanya dua sistem yang berjalan secara aralel; sistem lama tetap beroperasi pada platform internal, dan sistem baru yang berjalan pada platform public cloud hingga saat yang tepat setelah dilakukan pengujian dan kemudian melakukan pemadaman platform internal.

IndonesianCloud menyadari bahwa memulai transformasi ke cloud dapat menjadi sesuatu hal yang membingungkan bagi banyak perusahaan, untuk itu, untuk membantu mengenali hal-hal yang dibutuhkan, dan menentukan jalur mana yang harus ditempuh, kami menawarkan serangkaian layanan konsultasi khusus yang ditargetkan untuk menganalisa beban kerja internal dan menentukan profil risiko serta kesesuaian dalam memilih platform berbasis cloud.

Sumber 1

Sumber 2

Tugas Data Warehouse Pert 3

No. 1 (Cari Paper bertemakan : perusahaan yang ingin membangun Data Warehouse ! (tidak boleh sama))

Hitachi Berikan Solusi Baru Manajemen Data

Muhammad Chandrataruna - Okezone

JAKARTA - Hitachi Data Systems memperkenalkan solusi baru untuk manajemen data berupa Virtual Tape Library atau lebih dikenal dengan VTL. Storage server maya ini diharapkan dapat menjawab kebutuhan perusahaan akan pengelolaan data selama ini.

Solusi ini muncul didasari pertimbangan di mana perusahaan masih membutuhkan data back-up, data archive, dan analisa bisnis. Saat ini, perusahaan pada umumnya masih menggunakan tape, CD, atau DVD untuk menanggulangi hal-hal tersebut. 

Di samping itu, perkiraan Hitachi Data Systems bahwa data tidak terstruktur akan bertambah lebih pesat dibandingkan data terstruktur, seperti data transaksi bank, data pembelian produk perusahaan yang tersimpan di web, atau semacamnya. Mereka memprediksi di tahun 2010 data tidak berstruktur berupa data archive akan membumbung tinggi lebih dari 30 juta Tb yang tersebar di world wide web ataupun local storage server masing-masing negara di dunia. 

Data-data yang tidak terstruktur tersebut meliputi data upload dan download, sms atau email, data warehouse, ataupun pelipatan data (de-duplication data). "Demand akan storage server untuk perusahaan semakin meningkat. Untuk mengurangi kebutuhan tape, Hitachi menawarkan solusi ini, yang lebih useable dalam waktu lama, lebih secure, dan bisa direuse di masa datang. Tape, CD, atau DVD usianya tidak panjang. 10 atau 20 tahun lagi permukaannya akan berjamur dan rusak," Country Manager Hitachi Data System Indonesia Edwin Lim menjelaskan saat press conference di Hotel Shangri-La, Jakarta, Kamis (24/1/2008).

Oleh sebab itu, Hitachi menawarkan solusi berbasis VTL dengan USP V dan USP VM sebagai pemberi solusi vitualisasi data pertama untuk kelas perusahaan, yang sebagian besar membutuhkan Services Oriented Storage (SOS) solution, antara lain klasifikasi data, konten manajemen, layanan manajemen file, replikasi data, manajemen volume, pelipatan data, dan kontinuitas bisnis.

Keuntungan yang dijamin oleh Hitachi Data Systems untuk pelayanan SOS ini adalah peningkatan aset di masa datang dengan mengurangi biaya sekaligus risiko.

Sumber

No. 2 (Buat soal serta solusinya tentang segala yang berhubungan dengan data warehouse ! (minimal 3))

1. Sebutkan kebutuhan untuk Data Warehouse yang kalian ketahui ?

• Memahami kebutuhan untuk informasi strategis.
• Mengenali  krisis informasi pada tiap-tiap perusahaan
• Membedakan  antara operasional dan informational sistem
• Mengapa dimasa lalu  usaha untuk menyediakan informasi strategis mengalami kegagalan
• Data warehouse  menjadi solusi yang sehat

2. Sebutkan dan jelaskan permasalahan data warehouse yang terjadi pada perusahaan ?

• Data perusahaan tersebar kebanyak tipe system dan struktur yang tidak kompitable.
• Sistem proses pemesanan mungkin dikembangkan 20 th yg lalu dan berjalan pada mainframe lama.
• Beberapa data disimpan dalam file VSAM.
• Data pada perusahaan berada pada berbagai macam system, banyak platform dan struktur yang berbeda.

3. Jelaskan Perbedaan antara data operasional dengan data warehouse ? 

Data Operasional 

• Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu 
• Fokusnya pada desain basis data dan proses
• Berisi rincian atau detail data 
• Relasi antar table berdasar aturan terkini(selalu mengikuti aturan terbaru) 

Data Warehouse

• Dirancang berdasar pada subjek-subjek tertentu (utama) 
• Focusnya pada pemodelan data dan desain data 
• Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis 
• Banyak aturan bisnis dapat tersaji antara tabel-tabel 

Resume Data Warehouse Pert 1 & 2

Data warehouse

Data warehouse adalah kumpulan macam-macam data yang subject oriented, integrated, time variant, dan nonvolatile.  dalam mendukung proses pembuatan keputussan. Inmon

and Hackathorn (1994).

Datawarehouse sering diintegrasikan dengan berbagai sistem aplikasi untuk mendukung proses laporan dan analisis data dengan menyediakan data histori, yang menyediakan infrastruktur bagi EIS dan DSS.

Kenapa subject oriented?

Datawarehouse diorganisasikan pada subjek-subjek utama, seperti pelanggan, barang/ produk, dan penjualan.
Berfokus pada model dan analisis pada data untuk membuat keputusan, jadi bukan pada setiap proses transaksi atau bukan pada OLTP.
Menghindari data yang tidak berguna dalam mengambil suatu keputusan.

Kenapa integrated ?

Dibangun dengan menggabungkan/menyatukan data yang berbeda. relational databse, flat file, dan on-line transaction record.
Menjamin konsistensi dalam penamaan, struktur pengkodean, dan struktur atribut diantara data satu sama lain.

Datawarehouse time variant?

Data disimpan untuk menyediakan informasi dari perspektif historical, data yang tahun-tahun lalu/ 4-5 thn.
Waktu adalah elemen kunci dari suatu datawarehouse/ pada saat pengcapture-an.

Kenapa Non Volatile?

Setiap kali proses perubahan, data akan di tampung dalam tiap-tiap waktu. Jadi tidak di perbaharui terus menerus.
Datawarehouse tidak memerlukan pemrosesan transaksi dan recovery.
Hanya ada dua operasi initial loading of data dan access of data.

Datawarehouse bukan hanya tempat penyimpanan data, Datawarehouse adalah Business Intelligence tools, tools to extract, merubah (transform) dan menerima data (load) ke penyimpanan (repository) serta mengelola dan menerima metadata.

Sejarah / Evolution
-1960, Dunia komputerisasi membuat aplikasi individu yang digunakan pada file utama. General mill mulai  mengembangkan istilah dimensi dan fakta.
-1970, IRI menyediakan database dimensi untuk pembeli eceran, tahun untuk memperbaiki, mengembangkan dan mencocokan dengan hardware yang dimiliki.
-1983, DBMS diperkenalkan untuk mengambil keputusan.
-1988, Barry dan Paul mempublikasikan karyanya tentang Arsitektur Bisnis dan Sistem Informasi
-1990, memperkenalkan tool DBMS sebagai alat untuk datawarehouse.
-1990-sekarang, banyak bermunculan buku-buku datawarehouse dan aplikasi-aplikasi datawarehouse.

Data Mining

Data mining merupakan proses untuk menggali pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelegence), statistik dan matematika. Data mining merupakan teknologi yang diharapkan dapat menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.

Beberapa solusi yang diberikan data mining antara lain :

Menebak target pasar

Data mining dapat mengelompokkan (clustering) model-model pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pemebeli sesuai dengan karakteristik yang diinginkan.

Melihat pola beli dari waktu ke waktu

Data mining dapat digunakan untuk melihat pola beli dari waktu ke waktu.

cross-market analysis

Data mining dapat dimanfaatkan untuk melihat hubungan antara satu produk dengan produk lainnya.

Profil pelanggan

Data mining bisa membantu pengguna untuk melihat profil pembeli sehingga dapat diketahui kelompok pembeli tertentu cenderung kepada suatu produk apa saja.

Informasi summary

Data mining dapat membuat laporan summary yang bersifat multi dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.

sumber
sumber 2