📑 Table of Contents▼

Gudang data (Bahasa Inggris: data warehouse) adalah suatu sistem komputer untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan kueri kompleks dan analisis (contohnya penambangan data, data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional. Gudang data terdiri dari 4 komponen terpisah, antara lain operational source system, data staging area, data presentation area, dan data access tool.[1]

Karakteristik gudang data

sunting

Sistem basis data ini memiliki karakteristik yang membuatnya berbeda dengan basis data yang lainnya. Terdapat 4 karakteristik yang menjadi ciri khas dari basis data ini, yaitu:

  1. Berorientasi kepada subjek
  2. Data yang dimiliki terintegrasi
  3. Data yang disimpan bersifat tetap
  4. Dibuat dalam rentang waktu tertentu

Peralatan gudang data

sunting

Peralatan gudang data (Bahasa Inggris: data warehouse appliance) berfungsi untuk ekstraksi data, pembersihan data, dan transformasi data, yakni terdiri dari:

  • Generator kode (Code generator)
  • Alat replikasi database ( Database data replication tools)
  • Mesin transformasi dinamis (Dynamic transformation engines)

Referensi

sunting
  1. ^ Fanani, Mochamad Ilham; Andrawina, Luciana; Soesanto, Rayinda Pramuditya (Oktober 2021). "PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN DASHBOARD DENGAN METODE KIMBALL DENGAN STUDI KASUS DATA SDM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM SURABAYA". e-Proceeding of Engineering. 8 (5): 7474–7488. ISSN 2355-9365. Diarsipkan dari asli tanggal 2023-08-01. Diakses tanggal 2023-08-01. ;
  • William H. Inmon, Richard D. Hackathorn: Using the Data Warehouse, John Wiley & Son's, ISBN 0-471-05966-8
  • Pyle, Dorian. Business Modeling and Data Mining. Morgan Kaufmann, 2003. ISBN 1-55860-653-X
  • Ralph Kimball, Margy Ross: The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition), John Wiley & Sons, ISBN 0-471-20024-7
  • Stephen Haag, Maeve Cummings, Donald J. McCubbery, Alain Pinsonneault,Richard Donvan:Managements Information System for the Information Age, Third Canadian Edition, McGraw-Hill Ryerson, ISBN 0-07-095569-7
  • Darmawikarta, Djoni. Dimensional Data Warehousing with MySQL. BrainySoftware. ISBN 0-9752128-2-6

Pranala luar

sunting


Ikon rintisan

Artikel bertopik komputer ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya.

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Kawat nano

constant. physics.nist.gov Liu, M.; Peng, J.; et al. (2016). "Two-dimensional modeling of the self-limiting oxidation in silicon and tungsten nanowires"

Oksidasi termal (fabrikasi mikro)

untuk menghasilkan silikon dioksida. Liu, M.; et al. (2016). "Two-dimensional modeling of the self-limiting oxidation in silicon and tungsten nanowires"

Tata Surya

Diakses tanggal 2006-07-23. R. Drimmel, D. N. Spergel (2001). "Three Dimensional Structure of the Milky Way Disk". Diakses tanggal 2006-07-23. Leong,

Oksidasi lokal silikon

Litografi ultraviolet ekstrem Liu, M.; Peng, J.; et al. (2016). "Two-dimensional modeling of the self-limiting oxidation in silicon and tungsten nanowires"

Medan magnet Bumi

variasi curah hujan di negara tropis. Glatzmaier, Gary A. (1995). "A three-dimensional self-consistent computer simulation of a geomagnetic field reversal"

Matahari

Nordlund, Å.; Stein, R.; Toomre, J. (1993). "Ionization Effects in Three-Dimensional Solar Granulation Simulations". The Astrophysical Journal Letters. 408

Analisis dimensi

Mechanics: Fundamentals and Applications, McGraw-Hill. Chapter 7: "Dimensional Analysis and Modeling", Section 7-2: "Dimensional homogeneity" [1] l b s

Wolfram

J of Materials Chemistry. Liu, M.; Peng, J.; et al. (2016). "Two-dimensional modeling of the self-limiting oxidation in silicon and tungsten nanowires"