DATABASE

Database atau basis data adalah kumpulan data yang disimpan secara sistematis di dalam komputer yang dapat diolah atau dimanipulasi menggunakan perangkat lunak (program aplikasi) untuk menghasilkan informasi. Pendefinisian basis data meliputi spesifikasi berupa tipe data, struktur data dan juga batasan-batasan data yang akan disimpan. Basis data merupakan aspek yang sangat penting dalam sistem informasi dimana basis data merupakan gudang penyimpanan data yang akan diolah lebih lanjut. Basis data menjadi penting karena dapat mengorganisasi data, menghidari duplikasi data, hubungan antar data yang tidak jelas dan juga update yang rumit.

Proses memasukkan dan mengambil data ke dan dari media penyimpanan data memerlukan perangkat lunak yang disebut dengan sistem manajemen basis data (database management system | DBMS). DBMS merupakan sistem perangkat lunak yang memungkinkan pengguna database (database user) untuk memelihara, mengontrol dan mengakses data secara praktis dan efisien. Dengan kata lain semua akses ke basis data akan ditangani oleh DBMS. Ada beberapa fungsi yang harus ditangani DBMS yaitu mengolah pendefinisian data, menangani permintaan pemakai untuk mengakses data, memeriksa sekuriti dan integriti data yang didefinisikan oleh DBA (Database Administrator), menangani kegagalan dalam pengaksesan data yang disebabkan oleh kerusakan sistem maupun disk dan menangani unjuk kerja semua fungsi secara efisien.

Tujuan utama dari DBMS adalah untuk memberikan tinjauan abstrak data kepada pengguna. Jadi sistem menyembunyikan informasi tentang bagaimana data disimpan, dipelihara dan tetap bisa diambil (diakses) secara efisien. Pertimbangan efisien di sini adalah bagaimana merancang struktur data yang kompleks tetapi masih tetap bisa digunakan oleh pengguna awam tanpa mengetahui kompleksitas strukturnya.

Basis data relasional. Basis data ini mempunyai struktur yang lebih logis terkait cara penyimpanan. Kata “relasional” berasal dari kenyataan bahwa tabel-tabel yang berada di basis data dapat dihubungkan satu dengan lainnya. Basis data relasional menggunakan sekumpulan tabel dua dimensi yang masing-masing tabel tersusun atas baris (tupel) dan kolom (atribut). Untuk membuat hubungan antara dua atau lebih tabel, digunakan key (atribut kunci) yaitu primary key di salah satu tabel dan foreign key di tabel yang lain. Saat ini, basis data relasional menjadi pilihan karena keunggulannya. Beberapa kelemahan yang mungkin dirasakan untuk basis data jenis ini adalah implementasi yang lebih sulit untuk data dalam jumlah besar dengan tingkat kompleksitasnya yang tinggi dan proses pencarian informasi yang lebih lambat karena perlu menghubungkan tabel-tabel terlebih dahulu apabila datanya tersebar di beberapa tabel. Beberapa contoh basis data relasional adalah Microsoft Access,

Nah kalo Cloud Computing? sudah ada yang tau maksudnya? kalau belum, saya jabarkan pengertian singkatnya. Cloud computing merupakan teknologi yang menggunakan internet dan server pusat yang jauh untuk menjaga atau mengelola data dan aplikasi. Sedangkan contoh dari cloud computing yaitu Yahoo, Gmail, dll.

Oleh sebabnya, dalam membangun suatu aplikasi, database sangat diperlukan dan juga berlaku pada aplikasi untuk Cloud Computing ini. Mengapa demikian, karena cloud computing ini sangat berguna bagi konsumen yang lupa pada saat membuat suatu file tetapi tidak membackup data-datanya, karena data-data tersebut sudah tersimpan di cloud (internet). Jika suatu saat diperlukan dan ingin di simpan di dalam komputer sendiri, konsumen dapat mengunduh file tersebut selama terkoneksi dengan internet.

Namun apakah menjamin keamanan dan privasi database tiap konsumen pada cloud computing ini? Karena teknologi yang semakin canggih ini, pastinya semakin banyak juga kejahatan dalam teknologi tersebut.. Oke simak penjabaran untuk database yang digunakan oleh cloud computing ini:

Database yang digunakan salah satunya yaitu SQL Azure. SQL Azure adalah komponen kunci dari fleksibilitas platform data Microsoft menawarkan dan skalabilitas, keandalan dan keamanan; dan kelincahan pengembang.

SQL Database Azure menawarkan ketersediaan tinggi dan fungsi dari sebuah pusat data perusahaan tanpa overhead administratif yang berhubungan dengan solusi on-premise. Kemampuan swa-kelola memungkinkan organisasi untuk layanan penyediaan data untuk aplikasi di seluruh perusahaan tanpa menambah beban dukungan departemen TI pusat atau mengganggu teknologi-cerdas karyawan dari tugas-tugas inti mereka untuk menjaga aplikasi database departemen.

SQL Azure dibangun di atas kuat dan terbukti Windows Server ® dan SQL Server teknologi, dan cukup fleksibel untuk mengatasi perbedaan-perbedaan dalam penggunaan dan beban. Layanan ini mereplikasi salinan berlebihan beberapa data ke beberapa server fisik untuk memastikan ketersediaan data dan kelangsungan bisnis. Dalam kasus bencana, SQL Azure menyediakan failover otomatis untuk menjamin ketersediaan maksimum untuk aplikasi Anda.

Menurut Kimball ada sembilan tahap metodologi dalam perancangan database untuk data warehouse, yaitu :

Langkah 1 : Pemilihan proses

  • Data mart yang pertama kali dibangun haruslah data mart yang dapat dikirim tepat waktu dan dapat menjawab semua pertanyaan bisnis yang penting
  • Pilihan terbaik untuk data mart yang pertama adalah yang berhubungan dengan sales, misal property sales, property leasing,property advertising.

 Langkah 2 : Pemilihan sumber

  • Untuk memutuskan secara pasti apa yang diwakili atau direpresentasikan oleh sebuah tabel fakta.
  • Misal, jika sumber dari sebuah tabel fakta properti sale adalah properti sale individual maka sumber dari sebuah dimensi pelanggan berisi rincian pelanggan yang membeli properti utama

Langkah 3 : Mengidentifikasi dimensi

  • Set dimensi yang dibangun dengan baik, memberikan kemudahan untuk memahami dan menggunakan data mart
  • Dimensi ini penting untuk menggambarkan fakta-fakta yang terdapat pada tabel fakta
  • Misal, setiap data pelanggan pada tabel dimensi pembeli dilengkapi dengan id_pelanggan,no_pelanggan,tipe_pelanggan,tempat_tinggal, dan lain sebagainya.
  • Jika ada dimensi yang muncul pada dua data mart,kedua data mart tersebut harus berdimensi sama,atau paling tidak salah satunya berupa subset matematis dari yang lainnya.
  • Jika sebuah dimensi digunakan pada dua data mart atau lebih,dan dimensi ini tidak disinkronisasi,maka keseluruhan data warehouse akan gagal, karena dua data mart tidak bisa digunakan secara bersama-sama

Langkah 4 : Pemilihan fakta

  • Sumber dari sebuah tabel fakta menentukan fakta mana yang bisa digunakan dalam data mart.
  • Semua fakta harus diekspresikan pada tingkat yang telah ditentukan oleh sumber

Langkah 5 : Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta

  • Hal ini terjadi apabila fakta kehilangan statement

Langkah 6 : Melengkapi tabel dimensi

  • Pada tahap ini kita menambahkan keterangan selengkap-lengkapnya pada tabel dimensi
  • Keterangannya harus bersifat intuitif dan mudah dipahami oleh pengguna

Langkah 7 : Pemilihan durasi database

  • Misalnya pada suatu perusahaan asuransi, mengharuskan data disimpan selama 10 tahun atau lebih

Langkah 8 : Menelusuri perubahan dimensi yang perlahan

  • Ada tiga tipe perubahan dimensi yang perlahan, yaitu :
    • Tipe 1. Atribut dimensi yang telah berubah tertulis ulang
    • Tipe 2. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan sebuah dimensi baru
    • Tipe 3. Atribut dimensi yang telah berubah menimbulkan alternatif sehingga nilai atribut lama dan yang baru dapat diakses secara bersama pada dimensi yang sama.

Langkah 9 : Menentukan prioritas dan mode query

Pada tahap ini kita menggunakan perancangan fisik.

Dengan langkah-langkah tadi, seharusnya kita bisa membangun sebuah data warehouse yang baik.

 

Print Friendly, PDF & Email

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *