BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN BI

Transkripsi

1 56 BAB IV PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DAN BI 4.1 Perancangan Data Warehouse Memilih Porses Berdasarkan dari hasil observasi dan wawancara yang telah dilakukan terhadap kegiatan bisnis yang berjalan ataupun terhadap kegiatan pelaporan yang sudah menjadi rutinitas bagi staff BSD, bahwa laporan yang dibutuhkan oleh manager dari tim BSD sendiri ialah laporan sales setiap hari, yaitu mengenai laporan penjualan yang telah dilakukan olah cabang, sementara untuk membuat laporan tersebut perlu melihat data yang ada pada core aplikasi, dan kemudian direkapnya secara manual. Sehingga dapat disimpulkan bahwa proses yang dikaitkan dengan permasalahan yang dihadapi dengan kegiatan operasional sehari- hari tersebut ialah proses penjualan dalam skala nasional dimana data meliputi cabang, customer, brand, supplier dan asset Memilih sumber Berikut merupakan data dari calon table fakta yang dapat dianalisis dalam perancangan data warehouse, yaitu analisis pada sales meliputi : 1. Total Approve 2. Total Commence Analisis tersbut akan dilakukan per-periode tertentu, yaitu dilakukan secara daily Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi Berikut ini adalah table dimensi yang terdapat pada perancangan data warehouse daily sales Tabel 4.1 tabel grain dan dimensi sales Grain Total Dimensi Apporve Total Commence Cabang X X Customer X X Brand X X Supplier X X Asset X X

2 Memilih Fakta Fakta-fakta yang dipilih untuk mengisi setiap record pada tabel fakta antara lain 1. Tabel fakta approve a. Paradate b. BranchID c. Status d. BranCode e. BranItem f. IntEffRate g. TotalContract h. ContractAmount i. DPAmount j. Package k. RangeDP l. SupplierCode m. AsetCond n. Cost_Amount o. AdmFee p. PolAmt q. branch_source_id 2. Tabel fakta commence a. Paradate b. BranchID c. Status d. BranCode e. BranItem f. IntEffRate g. TotalContract h. ContractAmount i. DPAmount j. Package k. RangeDP l. SupplierCode

3 58 m. AsetCond n. Cost_Amount o. AdmFee p. PolAmt q. branch_source_id Menyimpan perhiungan awal dalam table fakta Pre kalkulasi yang akan disimpan dalam tabel fakta meliputi 1. Jumlah aplikasi masuk, yang merupakan kumpulan aplikasi yang diajukan oleh customer dan diseleksi oleh karyawan cabang [count(applno)] 2. Jumlah aplikasi yang sudah memulai angsuran, yang merupakan kumpulan aplikasi yang diajukan oleh customer dan diseleksi oleh karyawan cabang dan saat ini sudah memulai pembayaran angsuran [count(contno)] Melihat kembali tabel dimensi Pada langkah ini akan diberikan deskripsi pada tabel dimensi agar dapat menjelaskan dengan mudah kepada user dan dimengerti oleh user mengenai dimensi tersebut. Berikut deskripsi tabel-tabel dimensi Tabel 4.1 Deskripsi Primary Key : tr_date : tabe dimensi date : paradate Nama kolom Type Allow Null Keterangan Paradate smalldatetime no tanggal EOD WorkDays smallint yes hari kerja keberapa WeekNo Int yes minggu keberapa Tabel 4.2 Deskripsi Primary Key : dim_asset_brand_item_map : table dimensi asset : asset_brand_code Nama Kolom Tipe Data Panjang Allow null Keterangan asset_brand_code varchar 3 no kode merek asset_brand_name char 50 no nama merek asset_brand_item varchar 3 no kode asset asset_brand_category varchar 20 no kode kategori asset asset_brand_group char 40 yes kode group asset asset_brand_item_desc varchar 50 no nama asset Updateby varchar 25 yes user update Updated smalldatetime 4 yes tanggal update

4 59 asset_brand_item_code varchar 7 yes concade dari kode merek dan kode asset Tabel 4.3 : dim_branch_source_map Deskripsi : dimensi branch Primary Key : branch_id Nama Kolom Tipe Data Panjang Allow null Keterangan branch_id smallint 2 no kode branch branch_source_id smallint 2 no kode cabang satelite branch_name varchar 30 yes nama cabang branch_source_name varchar 50 yes nama satelite branch_id_map smallint 2 yes kode cabang hasil mapping establish_date smalldatetime 4 yes tanggal cabang berdiri region_id float 8 yes kode regional region_name varchar 50 yes nama regional province_id float 8 yes kode provinsi region_yamaha varchar 50 yes regional yamaha region_honda varchar 50 yes regional honda region_suzuki varchar 50 yes regional suzuki region_kawasari varchar 50 yes regional kawasaki region_bajaj varchar 50 yes regional bajaj region_tvs varchar 50 yes regional tvs bussiness_unit_id smallint 2 yes kode Sales operation region_piaggio varchar 50 yes regional piaggio rmh_yamaha varchar 50 yes nama RMH yamaha rmh_honda varchar 50 yes nama RMH Honda branch_id_map_npl smallint 2 yes kode NPL is_nextg bit 1 yes kod nextg Tabel 4.4 Deskripsi Primary Key : dim_supplier : dimensi supplier : branch_id Nama Kolom Tipe Data Panjang Allow null Keterangan Branchid smallint 2 no kode branch supplier_code varchar 12 no kode supplier supplier_real_name nvarchar 120 yes nama supplier SuppName nvarchar 150 yes nama supplier dari core system SuppCommName nvarchar 150 yes nama perusahaan supplier Supplier_Group nvarchar 120 yes grup supplier Brand_Dealer nvarchar 30 yes merek jual supplier

5 60 Category nvarchar 30 yes kategori main_dealer nvarchar 100 yes induk supplier Owner nvarchar 100 yes nama pemilik Alamat_Dealer nvarchar 510 yes alamat City nvarchar 60 yes kota Asset_Condition char 5 yes kondisi asset jual supplier Tabel 4.4 Deskripsi Primary Key : dim_branditem_map : dimensi asset : branch_id Nama Kolom Tipe Data Panjang Allow null Keterangan asset_brand_code nvarchar 510 yes kode merek asset_brand_name nvarchar 510 yes nama merek asset_brand_item nvarchar 510 yes kode asset asset_brand_category nvarchar 510 yes kategory asset asset_brand_group nvarchar 510 yes group asset asset_brand_item_desc nvarchar 510 yes nama asset Updateby nvarchar 510 yes nama user updatedt nvarchar 510 yes tanggal update asset_brand_item_id nvarchar 510 yes concat dari kode merek dan kode asset Memilih Durasi Database Durasi data yang dimasukan ke dalam data warehouse ialah data historis dari awal perusahaan berdiri pada 2003, untuk membantu analisa trend kenajuan ataupun penurunan jumlah sales baik itu pertahun, perbulan, ataupun perhari. Nama Database sejak tahun hingga Durasi OLAP Daily sales daily sales 1 Januari agustus hari

6 Memutuskan prioritas query dan tipe query Pada Porses ini akan dibahas mengenai perencanaan proses Extract, transform, and load dengan menggunakan SQL Server Services, yaitu SSIS dan SSAS Perancangan SQL Server Integrated Services (SSIS) Pada tahap ini akan dijelaskan langkah langkah dalam pembangunan awal mula sebuah datawarehouse atau ETL dari source Core system menjadi sebuah data warehouse. Gambar 4.1 Alur task SSIS

7 62 1. Membuat Koneksi Hal pertama yang harus dilakukan pada saat membangun sebuah ETL pada SSIS setelah membuat project SSIS tentunya, ialah membuat koneksi yang bertujuan untuk mementukan dimana dan akan kemana source akan diproses. Gambar 4.2 Connection Manager Kemudian dikarenakan terdapat report dalam bentuk cube/olap, diharuskan juga untuk membuat sebuah koneksi yang menghubungkan SSIS dengan Cube, supaya dapat dibuatkan sebuah ETL untuk memproses report report cube.

8 63 Gambar 4.3 Koneksi OLAP dengan SSIS 2. Execute SQL Task Pada bagian berikut dimana akan dibuat sebuah task untuk memporses Query ataupun ETL yang kita buat, dalam hal ini Execute SQL Task akan memproses SQL statement apa saja yang dicantumkan. Gambar 4.4 Execute Task Editor Berikut untuk Task Editor pada SSIS daily sales beserta Query yang diproses. a. Preparation_02 Task ini bertujuan untuk mengumpulkan terlebih dahulu, seluruh sales yang terjadi satu bulan terakhir. Nama Store Procedure : [usp_process_preparation_02_4g] b. DSR_02 Pada bagian ini Execute SQL Task memproses query untuk mengisi data ke sebuah table yaitu tr_date, yang berisi informasi history EOD. Nama Store Procedure : [usp_process_dsr_02_4g] c. DSR_03 Pada task ini berisi query untuk menyimpan data sales setiap harinya Nama Store Procedure : [usp_process_dsr_03_test_new_4g] d. DSR_04

9 64 Pada bagian ini berisi quey untuk mengumpulkan data overdue Nama Store Procedure : [usp_process_preparation_03_4g] e. DSR_05 Berisi query untuk mendapatkan customer yang memiliki leboh dari 1 contract Nama Store Procedure : [usp_process_preparation_03] f. DSR_06 Berisi query untuk mengelompokan data multiple kontrak yang sebelumnya sudah dikumpulkan pada task sebelumnya, yaitu mengelompokan menjadi customer repeat order Nama Store Procedure : [usp_process_preparation_04] g. DSR_07 Berisi query untuk mengelompokan data multiple kontrak yang sebelumnya sudah dikumpulkan pada task sebelumnya, yaitu mengelompokan menjadi customer Additional order Nama Store Procedure : [usp_process_preparation_05] 3. Sequence Container Pembuatan sequence container merupakan step optional, bada bagian ini khususnya untuk ETL daily sales report, hanya dituukan untuk merapikan dari setiap proses. Sequence Container sendiri digunakan pada saat ingin melakukan grouping pada beberapa proses, dengan urutan masing masing pada setiap task. Gambar 4.5 Sequence Container Process DSR

10 65 4. Analysis Services Process Task Dibuat untuk memproses cube, yang nantinya akan melakukan load data baru yang sudah diproses pada step ETL Gambar 4.6 Analysis Service Process Task Daily Sales Perancangan SQL Server Analysis Service (SSAS) OLAP, mungkin lebih banyak dikenal dengan nama tersebut yang mana merupakan report yang bersifat self service, dalam artian user report bebas untuk melihat report dari sudut pandang (Dimensi) mana saja sesuai kebutuhanm, berikut tahap- tahap dalam pembuatan SSAS atau OLAP 1. Data Source Sama hal nya dengan SSIS, koneksi menjadi hal yang penting, yang tidak lain tidak bukan untuk menentukan tempat kerja data yang akan kita proses nantinya.

11 66 Gambar 4.7 Data source Designer SSAS 2. Data Source View (DSV) Untuk mendesain apa dimensi dan table fakta apa saja yang nanti akan kita munculkan pada olap, perlu dibuatnya sebuah DSV yang nantinya akan menjadi view dari sebuah cube, dari fact table dan table dimensi yang direlasikan. Gambar 4.8 DSV Daily Sales Dalam membangun sebuah DSV, terdapat dua cara untuk memunculkan sebuah tabel pada source yang sudah ditentukan, cara yang pertama ialah hanya memunculkan table yang sudah tersedia di source yang sudah ditunjuk dan untuk yang kedua ialah membuat sebuah tabel dari Query Name.

12 67 3. Cube Daily Sales menjadi cube. Cube daily sales yang sebelumnya sudah dibuatkan DSV, berikut setelah dibuatkan Gambar 4.9 Cube Daily Sales 4. Dimensi Table yang tersimpan dalam staging database berisi data untuk mengelompokkan nilai yang akan diaggregasi, dan dimensi Merepresentasikan kategori dalam menganalisa data bisnis, misalnya nama cabang, Merek, Dealer, dll Gambar 4.10 List Dimensi

13 68 1. Dimensi dim_branch_source_map 2. Dimensi Range DP 3. Dimensi Brand Item 4. Dimensi Dim_assetcondition 5. Proses Deploy SSAS Pada saat akan mendeploy pastikan dulu untuk mengisi konfigurasi deployment seperti pada gambar berikut Gambar 4.11 Konfigurasi Deployment

14 69 6. Report SSAS Setelah dilakukan deployment dan proses cube, cube daily sales sudah dapat diakses oleh user dengan menggunakan fitur get external Data pada excel. Berikut beberapa report OLAP dari cube daily sales a. Sales by Asset Condition Gambar 4.12 Report Sales by Asset Condition b. Sales by Region Gambar 4.13 Report Sales by Region

15 70 c. Sales Region by DP 4.2 Perancangan Business Intelligence Gambar 4.14 Report Sales Region by DP Perancangan SQL Server Reporting Services (SSRS) Seperti halnya pada SSAS dan SSIS, koneksi ke data source merupakan tahap awal membangun project, pada SSRS daily sales digunakan shared data source supaya hanya cukup satu kali proses membuat sebuah data source Gambar 4.15 Connection properties SSRS

16 Dataset terdapat beberapa dataset dalam daily sales report, berikut untuk contoh dataset pada daily sales report Gambar 4.16 Dataset properties Berikut untuk report - report SSRS daily sales beserta detail isi dataset beserta datasource yang digunakan 1. Report Approve by Brand Berisi informasi sales berdasarkan merek kendaraan yang terjual Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue Dataset : Dataset1 Tampilan Report Gambar 4.17 Tampilan report Approve by Brand

17 72 2. Report Commence by Brand Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue Dataset : Dataset1 Tampilan Report Gambar 4.18 Tampilan report Commence by Brand

18 73 3. Report Approve Commence by Branch Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue Dataset : Dataset1 Tampilan Report Gambar 4.19 Tampilan report Approve Commence by Branch 4. Report Profile Customer Age by Brand Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue Dataset : Dataset1 Tampilan report Gambar 4.20 Tampilan report profile customer age by brand

19 74 5. Report Repo by Branch Datasource : Shared Datasource - SOF_Overdue Dataset : Dataset1 Tampilan Report Gambar 4.21 Tampilan report repo by branch User interface sharepoint 1. Form Login Login ke sharepoint menggunakan windows authentication, secara teknis tidak diperlukan sebuah user khusus ataupun harus membuat user pada sharepoint, hanya mendaftarkan user windows. Gambar 4.26 Form Login Pada form login yang muncul, user hanya perlu mengisi username dan password

20 75 2. Home Pada menu tersebut user hanya disediakan tampilan home pada umumnya hanya informasi tentang portal, dan ucapan selamat datang 3. Marketing Site pada saat user memilih menu marketing user akan disuguhkan pilihan beberapa library sesuai hak akses masing-masing b a a. Menu marketing site b. Library menu Gambar 4.27 Marketing Site 4. Marketing library site Report library berisi semua report, yang ditujukan untuk site-site tertentu, dalam hal ini untuk site marketing b Gambar 4.28 Report Library a c a. Menu marketing site b. Library menu c. List report

21 76 5. Report Pada saat user klik salah satu report, ambil contoh pada saat klik repot summary daily sales akan muncul tampilan serperti gambara dibawah a Gambar 4.29 blank Report a. Parameter Tempat untuk user mengisi parameter, khususnya dalam contoh report diatas parameter yang harus diisi ialah parameter tanggal b. Tombol apply Tombol untuk memunculkan report, apabila semua parameter telah terisi b Setelah tombol apply diklik, berikut tampilan yang akan muncul C Gambar 4.30 Report c. Tombol action Pada tombol tersebut akan diberikan pilihan eksport ke beberapa format.