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 Pengambilan Keputusan 6.4 Pengelolaan Sumber Data Elistia, SE, MM 1 Elistia, SE, MM 2 Hirarki Data Mengorganisasikan Data Dalam Elistia, SE, MM 3 Elistia, SE, MM 4 Dosen: Elistia, SE, MM 1
Komputer mengorganisasikan data pada sebuah hierarki yang dimulai dari bit, yang mewakili 0 dan 1 dapat dikelompokkan untuk membentuk byte yang mewakili satu karakter, angka, atau simbol, byte-byte dapat dikelompokkan untuk membentuk field, dan fields yang saling berhubungan dapat dikumpulkan untuk membentuk record. Record-record yang saling berhubungan dapat dikelompokkan untuk membentuk file, dan file - file yang berhubungan dapat diorganisasikan menjadi database. Suatu record menggambarkan suatu entitas. Sebuah entitas (entity) dapat berupa orang. tempat, barang, ataupun peristiwa yang dapat kita simpan dan kelola sebagai informasi. Setiap karakteristik atau penggambaran kualitas suatu entitas khusus disebut atribut (attribute). Konsep Dalam Pengorganisasian File Elistia, SE, MM 5 Elistia, SE, MM 6 Database Sumber Daya Manusia Dengan Berbagai Bentuk Tampilan 6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data Elistia, SE, MM 7 Elistia, SE, MM 8 Dosen: Elistia, SE, MM 2
Sistem Manajemen Database Sistem manajemen database (database management system DBMS) adalah perangkat yang memungkinkan suatu organisasi memusatkan data, mengelola mereka secara efisien, dan menyediakan akses terhadap data yang disimpan oleh program aplikasi. DBMS bertindak sebagai antarmuka antara program aplikasi dan file data secara fisik. Ketika program aplikasi meminta suatu item data, seperti gaji bruto, DBMS akan menemukan item data tersebut pada database dan menampilkannya lewat program aplikasi. Sebagai contoh, untuk database sumber daya manusia yang terdapat pada gambar berikut ini, seorang spesialis tunjangan (orang yang khusus ditugaskan untuk mengatur tunjangan program pensiun, ataupun asuransiasuransi terkait), mungkin memerlukan tampilan memuat nama pegawai, nomor jaminan sosial, serta jaminan asuransi kesehatan. 6.3 Memanfaatkan Database Untuk Meningkatkan Kinerja Bisnis dan Pengambilan Keputusan Organisasi bisnis menggunakan database mereka untuk memantau transaksi dasar, seperti membayar pemasok, memproses pesanan, memantau pelanggan, serta mengaji karyawan. Akan tetapi, mereka juga membutuhkan database untuk menyediakan informasi guna menjalankan bissnisnya dengan lebih efisien, serta membantu manajer dan karyawan membuat keputusan yang lebih baik. Jika suatu perusahaan ingin mengetahui produk mana yang paling populer, atau pelanggan mana yang paling mendatangkan banyak keuntungan, jawabannya terdapat pada data. Elistia, SE, MM 9 Elistia, SE, MM 10 Pada perusahaan besar, data yang dibutuhkan mungkin terfragmentasi ke dalam sistem-sistem yang terpisah seperti penjualan, produksi, dan akuntansi, atau bahkan berasal dari sumber eksternal seperti demografis dan data pesaing. Semakin Anda membutuhkan data berkapasitas besar. Infrastruktur dari intelijen besar terkini memiliki rangkaian perangkat untuk memperoleh informasi-informasi yang diperlukan dari berbagai jenis data yang berbeda pada organisasi bisnis masa kini, termasuk data berkapasita besar yang semi-terstruktur maupun tidak terstruktur. Kemampuan-kemampuan ini meliputi data warehouses, data marts, Hadoop, in-memory computing, serta platform analitis. Elistia, SE, MM 11 1. Data Warehouses dan Data Mart Perangkat tradisional untuk menganalisis data perusahaan sampai dengan 20 tahun yang lalu adalah data warehouse. Data warehouse adalah data yang menyimpan data historis dan data terkini yang berpengaruh bagi kepentingan pengambil keputusan di seluruh perusahaan. Data tersebut ditujukan bagi banyak sistem operasional transaksitransaksi penting, seperti sistem penjualan, data pelanggan, manufaktur, termasuk data dari transaksi web. Data mart adalah bagian dari data warehouse yang diringkas atau dikhususkan untuk penanganan jenis-jenis data tertentu pada database yang terpisah untuk kelompok pengguna vang telah ditentukan. Sebagai contoh, perusahaan bisa saja mengembangkan data mart bagi divisi penjualan dan pemasaran untuk mengurusi informasi pelanggan. Elistia, SE, MM 12 Dosen: Elistia, SE, MM 3
2. Hadoop Untuk menangani data berkapasitas besar yang semi-terstruktur ataupun tidak sama sekali, perusahaan menggunakan Hadoop. Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang dikelola oleh Apache Software Foundation yang memungkinkan pendistribusian proses data berkapasitas besar secara paralel pada komputer-komputer berbiaya terjangkau. Hadoop memecah masalah data besar tersebut menjadi bagianbagian yang lebih kecil, kemudian mendistribusikannya ke ribuan titik pemrosesan komputer yang berbiaya terjangkau, lalu mengombinasikan hasilnya menjadi rangkaian data yang lebih kecil untuk mempermudah proses analisis. Hadoop digunakan untuk menemukan penawaran tiket penerbangan terbaik di internet, mencari alamat sebuah restoran, melakukan pencarian pada Google, atau terhubung dengan teman Anda di Facebook. 3. Komputasi Dalam Memori Cara lainnya untuk memfasilitasi analisis data yang besar adalah dengan menggunakan komputasi dalam-memori (in-memory computing), yang sangat mengandalkan pada memori utama dan komputer (computer's main memory RAM) untuk data penyimpanan. Produk-produk komersial terkemuka bagi komputasi dalam memori meliputi, Performance Analytics Appliance (HANA) dari SAP dan Oracle Exalytics. Centrica, utilitas gas dan listrik, memanfatkan HANA untuk merekam dengan cepat dan menganalisis sejumlah data yang sangat besar yang dihasilkan oleh alat pengukur yang andal. Perusahaan dapat menganalisis pemakaian setiap 15 menit, memberikan gambaran dari pemakaian yang lebih jelas oleh rumah tangga, ukuran rumah, tipe bisnis yang dilayani, atau tipe gedung, HANA juga membantu Centrica untuk menunjukkan kepada para pelanggannya pola pemakaian energi mereka secara real-time dengan menggunakan perangkat online dan mobile. Elistia, SE, MM 13 Elistia, SE, MM 14 Komponen Komponen dari Data Warehouse 4. Platform Analitis Para vendor database komersial telah mengembangkan platform analitis (analytic platform) berkecepatan tinggi yang terspesialisasi dengan menggunakan baik teknologi terkait maupun yang tidak terkait yang dioptimalkan untuk menganalisis kumpulan data yang besar. Platform analitis seperti misalnya IBM Netezza dan Oracle Exadata, menampilkan sistem perangkat keras-perangkat lunak yang telah dikonfigurasi sebelumnya, yang secara spesifik dirancang untuk pemrosesan permintaan dan analitis. Cluster Hadoop melakukan proses data yang besar sebelumnya untuk digunakan dalam data warehouse, data mart, atau platform analitis, atau untuk permintaan langsung oleh para pengguna power. Output meliputi laporan dan dashboard yang sama halnya dengan hasil query. Gambar berikut ini mengilustrasikan infrastruktur intelijen bisnis kontemporer dengan menggunakan teknologi. Elistia, SE, MM 15 Elistia, SE, MM 16 Dosen: Elistia, SE, MM 4
Database dan Web Pernahkah Anda mencoba menggunakan web untuk menempatkan pesanan atau melihat katalog produk? Jika pernah, Anda mungkin menggunakan Situs web yang ditautkan dengan database internal korporat. Saat ini, banyak perusahaan yang menggunakan web untuk membuat beberapa informasi dalam database internal mereka disediakan bagi pelanggan dan rekan bisnis. Misalnya, seorang pelanggan dengan browser web ingin mencari database peritel secara online untuk informasi penetapan harga. Gambar berikut ini mengilustrasikan bagaimana pelanggan mengakses database internal dari peritel tersebut melalui web. Pengguna mengakses situs web peritel melalu internet dengan menggunakan perangkat lunak browser web pada komputer PC kliennya. Perangkat lunak browser web akan meminta data dari database organisasi, dengan menggunakan perintah HTML untuk berkomunikasi dengan server web. Menghubungkan Database Internal pada Web Elistia, SE, MM 17 Elistia, SE, MM 18 6.4 Mengelola Sumber Data 1. Menetapkan kebijakan informasi Kebijakan informasi (information policy) menentukan aturan organisasi dalam hal pembagian, penyebaran, perolehan, standardisasi, klasifikasi, dan penyimpanan informasi. UU kebijakan informasi menjelaskan prosedur dan akuntabilitas yang spesifik, informasi dapat saling dibagikan oleh pengguna dan unit organisasi, di mana informasi dapat didistribusikan, dan siapa yang bertanggung jawab untuk memperbarui dan informasinya. Sebagai contoh, kebijakan informasi umumnya menentukan bahwa para anggota terpilih dari departemen penggajian dan sumber daya manusia yang memiliki untuk mengubah dan melihat data karyawan yang sensitif, seperti misalnya gaji karyawan atau nomor jaminan sosialnya, dan departemen-departemen ini yang bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data karyawan tersebut adalah akurat. Elistia, SE, MM 19 6.4 Mengelola Sumber Data 2. Memastikan Kuallitas Data Apa yang akan terjadi jika nomor telepon pelanggan atau saldo rekening nasabah tidak dicatat dengan benar? Apakah dampaknya jika database memiliki harga yang keliru untuk suatu produk yang Anda jual atau sistem penjualan dan sistem persediaan Anda memperlihatkan harga yang berbeda untuk produk yang sama? Data yang tidak akurat, tidak tepat waktu, atau tidak konsisten dengan sumber informasi Iainnya akan mengarahkan pada pengambilan keputusan yang tidak tepat, penarikan kembali produk, dan kerugian finansial. Analisis kualitas data sering dimulai dengan audit kualitas data (data quality audit), yang merupakan survei terstruktur atas keakuratan tingkat kelengkapan dari data dalam suatu sistem informasi. Elistia, SE, MM 20 Dosen: Elistia, SE, MM 5