Belajar Star Schema
October 18, 2017
Star skema merupakan salah satu model data relasional dengan ciri-ciri utama yaitu tabel dimesi tidak dinormalisasi. Model data ini sangat cocok untuk dijadikan sebagai data mart. Data mart merupakan himpunan bagian data yang diambil dari pusat data warehouse. Star Schema dapat menyederhanakan analisis yang mampu mempermudah pengguna bisnis dalam mengeksekusi data warehouse. Hal ini dikarenakan fungsi query pada database sangat sederhana dan mudah dipahami secara cepat.
Di sisi lain, Star Schema juga memiliki kelemahan dimana ia membutuhkan ruang penyimpanan yang besar dan sangat cocok bagi suatu instansi dengan kapabilitas penyimpanan yang kecil. Hal ini mengakibatkan kecepatan dalam memproses data menjadi lebih lama.
Karakeristik :
• Memiliki 1 tabel fakta dan beberapa tabel dimensi
• Setiap tabel fakta terhubung pada setiap tabel dimensi
• Tidak menggambarkan hirarki secara langsung
• Memiliki 1 tabel fakta dan beberapa tabel dimensi
• Setiap tabel fakta terhubung pada setiap tabel dimensi
• Tidak menggambarkan hirarki secara langsung
Untuk mempermudah pemahaman kalian dalam teori star schema, saya langsung kasih contoh studi kasus mengenai pembuatan star schema Fit World Gym.
Langkah-langkah untuk membuat star schema kita harus mengetahui beberapa hal terlebih dahulu seperti menentukan
- Proses Bisnis
- Menentukan Grain atau detail
- Mengidentifikasi Dimensi
- Mengidentifikasi Fakta
Proses bisnis adalah kegiatan operasional yang dilakukan dalam
sebuah organisasi atau perusahaan, di dalam pembuatan starschema ataupun cube
maka proses bisnis menghasilkan metric kinerja yang diterjemahkan ke dalam
fakta-fakta yang ditampung pada tabel fakta. Tabel fakta berfokus pada hasil
dari proses bisnis, sehingga proses bisnis yang sesuai dengan studi kasus
FIT-WORLD GYM yaitu mendapatkan data pendapatan atau revenue.
Grain
Dalam memodelkan sebuah dimensi, grain atau
kedetailan menetapkan sebuah representasi baris dalam tabel fakta. Kedetailan
atau grain dipakai dalam melakukan analisis. Berikut ini kami paparkan
kedetailan yang kami rancang tiap dimensi dan fakta:
- Dimensi Customer : {Cust_ID, Cust_Name, Cust_Category, Cust_ Zip}
- Dimensi Item : {Item_ID, Item_Name, Item_Category, Item_Price}
- Dimensi Time : {Time_ID, Date(Year, Quartal, Month, Days)}
- Fakta Revenue : {Cust_ID, Item_ID, Time_ID, Qty, Amount}
Dimensi memberikan konteks apa yang ingin dilihat dalam
proses bisnis seperti siapa, apa, kapan dan sebagainya. Tabel dimensi berisi
atribut deskriptif yang digunakan untk menyaring dan pengelompokan
fakta-fakta.Pada studi kasus ini terdapat tiga tabel dimensi seperti yang
dijelaskan sebelumnya yakni Customer, Time, dan Item, berikut ini bentuk
dimensi yang telah dibuat.
- Customer
- Time
- Item
Identifikasi Fakta
Fakta merupakan pengukuran yang dihasilkan dari suatu proses bisnis dan bersifar numeric (dapat dihitung). Dengan melihat proses bisnis dalam studi kasus FIT-WORLD GYM ini kita dapatkan bahwa fakta yang diukur adalah amount dan quantity. Amount merupakan jumlah uang tiap trasanksi dan quantity merupakan jumlah item produk yang terjual tiap trasanksinya.
Berikut ini
merupakan relationship dari data multidimensi yang dibuat
0 komentar