6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data"

Hartono Tanuwidjaja
6 tahun lalu
Tontonan:

1 6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data Database adalah sekumpulan data yang diorganisasikan untuk melayani berbagai aplikasi secara efisien dengan memusatkan data dan mengurangi penggandaan data. Database tunggal yang melayani banyak aplikasi, sebagai contohnya, suatu perusahaan daripada menyimpan data kepegawaiannya pada sistem sistem informasi dan file yang berbeda untuk data pribadi, penggajian, dan tunjangan, perusahaan dapat menciptakan database sumber daya tunggal. DATABASE MANAGEMENT SYSTEM (DBMS) DBMS adalah perangkat lunak yang mampu digunakan untuk memusatkan data, mengelolanya secara efisien dan menyediakan akses terhadap data yang disimpan oleh program aplikasi. Saat sebuah program aplikasi meminta suatu item data seperti gaji bruto, DBMS akan menemukan item itu pada database dan menampilkannya lewat program aplikasi. Misal suatu database sumber daya manusia menyediakan banyak tampilan data, bergantung informasi uang diminta oleh pengguna. DBMS dapat menyelesaikan masalahmasalah pada lingkungan file tradisional dengan mengurangi redudansi (ganda) dan inkonsistensi data dengan meminimalisasi file-file yang terisolasi yang berisi data yang sama. DMBS Relasional DBMS relasional menampilkan data menjadi tabel dua dimensi (yang disebut relasi). Tabel dapat juga dianggap seagai file. Setiap tabel berisi data pada sebuah entitas berikut atributnya. Setiap elemen individu pada data untuk setiap entitas disimpan sebagai field yang terpisah, dan setiap field mewakili suatu atribut untuk entitas tersebut. Field pada database ini juga disebut kolom. Baris disebut juga record (karena mewakili satu informasi lengkap mengenai seseorang). Setiap tabel pada database relasional memiliki satu buah field yang ditunjuk sebagai kunci primer (primary key). Field kunci merupakan pemberi identitas yang unik untuk setiap informasi dalam satu baris/ record pada sebuah tabel yang sama halnya dengan kunci primer, mereka tidak dapat diduplikasi. Ketika suatu field kunci A muncul di tabel field kunci B atau tabel field kunci lainnya, field kunci A tersebut disebut kunci asing (foreign key). Operasi DBMS Relasional Andaikan ingin mencari nama pemasok yang memasok suku cadang no 137 dan 150. Kita perlu informasi dari 2 tabel: tabel PEMASOK dan tabel SUKU CADANG. Dua file ini memiliki satu data yang saling berbagi yaitu: Nomor_Pemasok Terdapat tiga operasi dasar dalam database relasional yaitu select, join dan project. Operasi select menampilkan

2 suatu bagian berisi seluruh rekaman pada suatu file berdasarkan kriteria yang ditentukan. Operasi join mengombinasikan tabel-tabel yang memiliki keterkaitan untuk menyediakan informasi yang lebih lengkap kepada pengguna ketimbang satu tabel saja. Operasi project menampilkan kolom-kolom dari suatu tabel berdasarkan kriteria tertentu, yang memungkinkan pengguna untuk menampilkan tabel baru yang berisi informasi-informasi yang benar dibutuhkan. Database Non-Relasional dan Database pada Sistem Cloud Computing Sistem manajemen database non-relasional menggunakan model data yang lebih fleksibel dan dirancang untuk mengelola data berukuran besar yang didistribusikan pada banyak perangkat serta mempermudah dalam meningkatkan/ menurunkan skalabilitas. Berguna untuk menangani permintaan data sederhana pada data terstruktur maupun yang tidak memiliki volume besar. Seperti web, media sosial, grafis, dan lainnya yang sulit dianalisis menggunakan perangkat tradisional berbasis SQL. KAPABILITAS SISTEM MANAJEMEN DATABASE Meminta Data dan Melaporkan DBMS menyertakan pernagkat untuk mengakses dan memanipulasi informasi pada database. DBMS memiliki bahasa manipulasi data (contohnya SQL atau Structured Query Languange) yang digunakan untuk menambah, mengubah, menghapus, dan mengambil data pada database. Bahasa ini mengandung perintah untuk mengekstrak/ menyaring data dari database untuk memenuhi kebutuhan informasi dan mengembangkan aplikasi. MERANCANG DATABASE Normalisasi dan Diagram Relasi Entitas Proses perancangan mengidentifikasi hubungan antara elemen- elemen data dan cara efisien dalam mengelompokkan elemen data untuk menjawab kebutuhan informasi organisasi bisnis. Sekelompok data diorganisasikan, diperbaiki, dan didistribusikan dengan

3 lanar, sampai hubungan logis diantara seluruh data pada database tampak jelas.untuk menggunakan model database relasional dengan efektif, kelompok data yang rumit disederhanakan untuk meminimalisasi elemen data yang ganda serta hubungan jamak yang janggal. Proses menciptakan struktur data yang ringkas, stabil, serta fleksibel dan adaptif dari sekelompok data yang rumit dinamakan normalisasi. 6.3 Memanfaatkan Database Untuk Meningkatkan Kinerja Bisnis dan Pengambilan Keputusan INFRASTRUKTUR INTELIJIN BISNIS Apabila ingin meringkas informasi penting mengenai kegiatan operasional, tren, dan perubahan terkini di seluruh organisasi diperlukan rangkaian perangkat infrastruktur dari intelijin bisnis untuk memperoleh informasi tersebut dari berbagai jenis data berbeda pada organisasi bisnis itu, termasuk data berkapasitas besar yang semi-terstruktur maupun tidak. Data Warehouse dan Data Mart Data warehouse adalah data yang menyimpan dan menghasilkan data historis dan data terkini dari berbagai sistem operasi pada organisasi yang berpengaruh bagi kepentingan pengambil keputusan. Data ini dikombinasikan dengan data eksternal, serta mengoreksi data yang tidak akurat dan kurang lengkap sekaligus memperbaiki susunan data bagi kepentingan pelaporan dan analisis data bagi pihak manajemen sebelum dimasukkan ke dalam data warehouse. Data mart adalah bagian dari data warehouse yang diringkas/ dikhususkan untuk penanganan jenis-jenis data tertentu pada database yang terpisah untuk kelompok pengguna yang telah ditentukan, Hadoop Hadoop adalah kernagka kerja open source yang dikelola oleh Apache Software Foundation yag memungkinkan pendistribusian proses data berkapasitas besar secara paralel pada komputer-komputer berbiaya terjangkau. Hadoop memecah masalah data besar itu menjadi bagian lebih kecil, lalu mendistribusikan ke ribuan titik pemrosesan komputer, kemudian mengimbinasikan hasilnya menjadi rangkaian data yang lebih kecil untuk mempermudah proses analisis. Facebook menyimpan banyak sekali datanya dalam cluster Hadoop yang sangat besar, yang diperkirakan dapat menahan 100 petabyte. Komputasi Dalam Memori Untuk memfasilitasi analisis data yang besar adalah in-memory computing yang mengandalkan pada memori utama dari komputer RAM untuk data penyimpanan Pengguna akan mengakses data yang disimpan dalam memori utama, demikian dapat menghilangkan kemacetan dari mengambil dan membaca data dalam suatu datase tradisional. Platform Analitis

4 Platform analitis berkecepatan tinggi yang terspesialisasi dengan menggunakan baik teknologi terkait maupun yang tidak terkait yang dioptimalkan untuk menganalisis kumpulan data yang besar. PERANGKAT ANALITIS: HUBUNGAN, POLA, TREN Pemrosesan Analitis Online (OLAP) OLAP mendukung analisis data yang mltidimensional, memungkinakan oengguna untuk melihat data yang sama dalam cara-cara yang berbeda dengan menggunakan banyak dimensi. Data Mining Data mining lebih terdorong pada penemuan, memberikan wawasan pada korporat, data yang tidak dapat diperoleh dengan OLAP dengan menemukan pola-pola yang tersembunyi serta hubungan dalam database yang besar dan aturan menarik kesimpulan dari mereka untuk memprediksikan perilaku pada masa yang akan datang. Tipe informasi yang dapat diperoleh dari data mining adalah asosiasi, urutan, klasifikasi, cluster, dan peramalan. Teks Mining dan Web Mining Text mining mengekstrak elemen-elemen kunci dari rangkaian data yang besar yang tidak terstruktur, menemukan pola hubungan, dan meringkas informasi. Web mining dapat digunakan untuk memahami perilaku konsumen, melakukan evaluasi atas keefektifan situs web tertentu, atau kuantitas dari keberhasilan dari suatu kampanye pemasaran. Misal pemasar menggunakan Google Trend dan Google Insight, layanan Search, untuk mempelajari apa yang diminati oleh orang-orang. 6.4 Mengelola Sumber Daya MENETAPKAN KEBIJAKAN INFORMASI Kebijakan informasi menentukan aturan organisasi dalam hal pembagian, penyebaran, perolehan, standardisasi, klasifikasi, dan penyimpanan informasi, UU Kebijakan Informasi menjelaskan prosedur dan mengidentifikasi informasi dapat saling dibagikan oleh pengguna dan unit organisasi, dimana informasi daoat didistribusikan, dan siapa yang bertanggung jawab untuk memperbarui dan memelihara informasinya. Administrasi data bertanggung jawab atas kebijakan dan prosedur yang mengatur data sebagai sumber daya organisasi, tanggung jawab meliputi pengembangan kebijakan informasi, pernecanaan fata m pengawasan rancangan database logis, dan lainnya.

5 Tata kelola data berkaitan dengan kebijakan dan proses untuk mengelola ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan dari data yang digunakan dalam suatu perusahaan, dengan penekanan khusus pada dukungan untuk privasi, keamanan, kualitas data, dan kepatuhan terhadap berbagai aturan pemerintah. MEMASTIKAN KUALITAS DATA Audit Kualitas Data merupakan survei terstruktur atas keakuratan dan tingkat kelengkapan dari data dalam suatu sistem informasi, diselenggarakan dengan menyurvei keseluruhan file data, sample data, pengguna data atas persepsi mereka mengenai kualitas data. Pembersihan data, terdiri atas kegiatan mendetejsi dan mengoreksi data dalam database yang tidak benar, tidak lengkap, tidak diformat dengan tepat. Selain itu menekankan konsistensi dianatara serangkaian data yang berbeda ang berasal dari sistem informasi yang terpisah.

dokumen-dokumen yang mirip

Dasar Dasar Intelijen Bisnis: Database dan Manajemen Informasi

Materi Pembelajarann Materi 6 Dasar Dasar Intelijen Bisnis: Database dan Manajemen Informasi 6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data 6.3 Memanfaatkan Database Untuk Meningkatkan Kinerja Bisnis dan