Data Minning

OUTLINE
• Motivation. BI: Old Needs, New Tools.
• Some DM Examples.
• Data Mining: Definition and Applications
• The KDD Process
• Data Mining Techniques
• Development and Implementatio

MOTIVATION
• Old needs:
Initially, the goal of information systems were to gather information
about a specific domain to support decision making.
nowadays, computerised organisations with transactional software applications
have specialised information systems towards a different goal :
to support the basic processes in an organisation (sales, production, personnel,…).
Information Systems nowadays are specialised for transactional work.
* So are database models, database design methodologies,
database management systems, etc.
These systems are not adequate for analysing the information
or to convey strategic knowledge.
• Inappropriate organisation/architecture
• Lack of information-to-knowledge tools.

Daftar Pustaka

Daftar Pustaka

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system

Conolly,Thomas dan Begg Carolyn(2002). Database systems – A Practical Approach to Design, Implementation and Management, edisi-3. Addison Wesley Longman.Inc., USA   

Fatansyah(2002). Buku Teks Ilmu Komputer – Basis Data, cetakan-4. Informatika

Inmon, W.H.(2002). Building the Data Warehouse,edisi-3. Wiley Computer Publishing.

Kimball,R.,Merz, R (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. Wiley Computer Publishing, Canada.

Mcleod,Raymond(1996). Sistem Informasi Manajemen, Jilid-1. Terjemahan Teguh,H. PT. Prenhallindo, Jakarta.

Nolan,Sean And Huguelet, Tom(2000).Microsoft SQL Server 7.0 Data Warehousing Training Kit. Microsoft Prees, USA

Poe, Vidette(1998). Building Data Warehouse for Decision Support, edisi-2. Prentice Hall.

Kesimpulan dan Penutup

V.1. Kesimpulan

Data warehouse merupakan suatu cara/metode dari suatu database yang berorientasi kepada subjek, non-volatile, time-variance dan terintegrasi yang digunakan untuk mempermudah para pengambil keputusan dalam memecahkan masalah.

Keberadaan data warehouse sangat penting sebagai tools dari DSS, karena data warehouse memang digunakan untuk itu. Dengan adanya data warehouse, diharapkan suatu perusahaan dapat lebih unggul dari kompetitornya dan lebih jeli lagi dalam melihat peluang pasar.

Hubungan Data Warehouse Dengan DSS

IV.1. Definisi Decision Support System

Istilah dari decision support system telah digunakan dengan banyak cara (Alter 1980) dan menerima banyak definisi yang berbeda menurut pandangan dari sang penulis (Druzdzel dan Flynn 1999). Finlay (1994) dan lainnya mendefiniskan DSS kurang lebih sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.

Turban (1995) mendefinisikan secara lebih spesifik dengan, sesuatu yang interaktif,flexible dan dapat menyesuaikan diri(adaptable) dari sistem informasi berdasarkan komputer, khususnya pengembangan untuk mendukung pemecahan masalah dari non-struktur management, untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data, mendukung antar muka yang mudah digunakan dan memberikan wawasan untuk sang pengambil keputusan.

Definisi lainnya bisa jadi gugur dibandingkan dengan dua pandangan ekstrim berikut, Keen dan Scott Morton (1978), DSS adalah dukungan berdasar kan komputer  untuk para pengambil keputusan management yang berurusan dengan masalah semi-struktur. Sprague dan Carlson (1982), DSS adalah  sistem berdasarkan komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan  menggunakan data dan model-model untuk memecahkan masalah yang tak terstruktur(unstructured problem). Menurut Power (1997), istilah DSS mengingatkan suatu yang berguna dan istilah inklusif untuk banyak jenis sistem informasi yang mendukung pembuatan pengambilan keputusan. Dia dengan penuh humor menambahkan bahwa jika suatu sistem komputer yang bukan OLTP, seseorang akan tergoda untuk menyebutnya sebagai DSS.

Seperti yang kita lihat, DSS memiliki banyak arti dengan maksud yang kurang lebih hampir sama, yaitu suatu sistem komputer yang berguna bagi para pengambil keputusan untuk memecahkan masalah mereka yang kurang lebih berhadapan dengan masalah non-struktur atau semi-struktur.

IV.2. Hubungan antar DSS dengan Data Warehouse

           

            Setelah kita lihat dan selami tentang data warehouse, kita dapat menyimpulkan bahwa data warehouse adalah sebuah model database yang berguna untuk menyimpan dan memproses data dengan pendekatan kepada kegunaan data dalam pengambilan keputusan bagi EIS atau DSS.

            Sebuah DSS (tergantung dengan yang disupport-nya)membutuhkan data warehouse agar dapat menjalankan kerjanya dengan baik. Dan memang data warehouse sendiri dibangun untuk memenuhi kebutuhan DSS.

IV.3. Contoh Data Warehouse Yang Ada

            Contoh dari data warehouse yang digunakan bersamaan dengan DSS, misalkan saja pegawai peminjaman bank memverikasi data peminta pinjaman atau suatu perusahaan engineer melakukan tawar menawar dalam beberapa project dan ingin tahu jika dia bisa kompetitive dalam harga terhadap para pesaingnya.

            Contoh yang lain masih lebih banyak lagi, yang kesemuanya membutuhkan kecepatan dalam pengambilan keputusan dan kemudahan dalam penggunaannya.

Membangun Data Warehouse

III.1. Menentukan Bentuk Data Warehouse

Data warehouse memiliki berbagai macam bentuk yang  sering digunakan. Jadi sebelum membangun suatu data warehouse kita harus memutuskan bentuk data warehouse seperti apa yang dibutuhkan oleh aplikasi yang kita rancang.

 

III.2. Anatomi Data Warehouse

Penerapan awal dari arsitektur data warehouse dibuat berdasarkan konsep bahwa data warehouse mengambil data dari berbagai sumber dan memindahkannya ke dalam pusat pengumpulan data yang besar. Konsep ini sebenarnya lebih cenderung kepada sebuah lingkungan mainframe yang terpusat.

Keunggulan teknologi Client Server memungkinkan data warehouse diterapkan dalam berbagai macam cara untuk menampung kebutuhan pemakai sistem secara lebih proposional. Dalam suatu kasus, misalkan saja pemakai tertentu perlu menggabungkan data dari sebuah sistem pengumpulan data yang statis dengan data dari sistem operasional yang dinamis hanya dengan sebuah query saja.

Berikut ini adalah tiga jenis dasar sistem Data Warehouse :

1. Functional Data Warehouse (Data Warehouse Fungsional)

Kata operasional disini merupakan database yang diperoleh dari kegiatan sehari-hari. Data warehouse dibuat lebih dari satu dan dikelompokkan berdasar fungsi-fungsi yang ada di dalam perusahaan seperti fungsi keuangan(financial),marketing,personalia dan lain-lain.

Keuntungan dari bentuk data warehouse seperti ini adalah, sistem mudah dibangun dengan biaya relatif murah sedangkan kerugiannya adalah resiko kehilangan konsistensi data dan terbatasnya kemampuan dalam pengumpulan data bagi pengguna.

2. Centralized Datawarehouse (Data Warehouse Terpusat)

Bentuk ini terlihat seperti bentuk data warehouse fungsional, namun terlebih dahulu sumber data dikumpulkan dalam satu tempat terpusat, kemudian data disebar ke dalam fungsinya masing-masing, sesuai kebutuhan persuhaan. Data warehouse terpusat ini, biasa digunakan oleh perusahaan yang belum memiliki jaringan eksternal.

Keuntungan dari bentuk ini adalah data benar-benar terpadu karena konsistensinya yang tinggi sedang kerugiannya adalah biaya yang mahal serta memerlukan waktu yang cukup lama untuk membangunnya.

3. Distributed Data Warehouse (Data Warehouse terdistribusi)

Pada data warehouse terdistribusi ini, digunakan gateway yang berfungsi sebagai jembatan penghubung antara data warehouse dengan workstation yang menggunakan sistem beraneka ragam. Dengan sistem terdistribusi seperti ini memungkinkan perusahaan dapat mengakses sumber data yang berada diluar lokasi perusahaan(eksternal).

Keuntungannya adalah data tetap konsisten karena sebelum data digunakan data terlebih dahulu di sesuaikan atau mengalami proses sinkronisasi. Sedangkan kerugiannya adalah lebih kompleks untuk diterapkan karena sistem operasi dikelola secara terpisah juga biaya nya yang paling mahal dibandingkan dengan dua bentuk data warehouse lainnya.

 

III.3 Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse

III.3.1. Arsitekur Data Warehouse

Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau struktur yang memberikan kerangka untuk keseluruhan rancangan suatu sistem atau produk.       Ada arsitektur client-server,arsitektur networking  dan masih banyak arsitektur lainnya. Arsitektur data menyediakan kerangka dengan mengidentifikasikan dan memahami bagaimana data akan pindah melalui sistem dan digunakan dalam perusahaan. Arsitektur data untuk data warehouse mempunyai komponen utama yaitu read-only database.

Karakterisitik arsitektur data warehouse (Poe) :

1.     Data diambil dari sistem asal (sistem informasi yang ada), database dan file.

2.     Data dari sistem asal diintegrasikan dan ditransformasi sebelum disimpan ke dalam Database Management System (DBMS) seperti Oracle,Ms SQL Server, Sybase dan masih banyak yang lainnya.

3.     Data warehouse merupakan sebuah database terpisah bersifat hanya dapat dibaca  yang dibuat khusus untuk mendukung pengambilan keputusan

4.     Pemakai mengakses data warehouse melalui aplikasi front end tool

Arsitektur dan komponen utama dari data warehouse dapat dilihat pada gambar berikut ini :

a.     Operational Data

Sumber data dari data warehouse dapat diambil langsung dari mainframe, basis data relasional seperti Oracle, Ms SQL server dan sebagainya. Selain itu dapat melaluo Operational Data Source(ODS). ODS menampung data yang diekstrak dari sistem utama atau sumber-sumber data yang ada dan kemudian data hasil ekstrasi tersebut dibersihkan.

b.    Load manager

Load manager  juga disebut sebagai komponen front-end  yang bertugas melakukan seluruh operasi yang berhubungan dengan ekstrasi dan me-load data ke warehouse.

c.     Warehouse Manager

Warehouse manager melakukan seluruh operasi-operasi yang berhubungan dengan kegiatan manajemen data di dalam warehouse. Operasi-operasi tersebut meliputi :

Ø  Analisis terhadap data untuk memastikan konsistensi

Ø  Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara menjadi tabel-tabel data warehouse.

Ø  Penciptaan indeks-indeks dan view berdasarkan tabel-tabel dasar

Ø  Melakukan denormalisasi dan agregasi jika diperlukan

Ø  Backing-Up dan mengarsipkan data

d.    Query manager

Query manager juga disebut komponen back-end, melakukan operasi-operasi yang berhubungan dengan manajemen user queries. Operasi-operasi yang dilakukan oleh komponen ini termasuk mengarahkan query kepada tabel-tabel yang tepat dan menjadwalkan eksekusi dari query tersebut.

e.     End-user Access Tools

Prinsip atau tujuan utama dari dibangunnya data warehouse adalah untuk menyediakan informasi bisnis kepada user-user  untuk dapat melakukan pengambilan keputusan secara cepat dan tepat.User  ini berinteraksi dengan warehouse melalui end-user access tools. Data warehouse  harus secara efisien mendukung secara khusus kebutuhan user serta secara rutin melakukan analisis. Performa yang baik dapat dicapai dengan merencanakan dahulu keperluan-keperluan untuk melakukan joins,summations dan laporan-laporan per periode dengan end-users.

Berdasarkan kategori yang dikemukakan oleh Berson dan Smith terdapat lima grup utama dari tools tersebut, antara lain :

1.     Reporting and query tools

2.     Application development tools

3.     Executive information System (EIS) tools

4.     Online Analytical Processing (OLAP) tools

5.     Data mining tools

Arsitektur dan infrastruktur dari data warehouse sangat erat hubungannya dan satu dengan lainnya saling berkaitan.

III.3.2. Infrastruktur Data Warehouse

Infrastruktur data warehouse adalah software, hardware, pelatihan dan komponen-komponen lainnya yang memberikan dukungan yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan data warehouse(Poe).

Salah satu instrumen yang mempengaruhi keberhasilan pengembangan data warehouse adalah pengidentifikasian arsitektur mana yang terbaik dan infrasruktur apa yang dibutuhkan. Arsitektur yang sama, mungkin memerlukan infrastruktur yang berbeda, tergantung pada lingkunan perusahaan ataupun organisasi.

III.4. Struktur Data Warehouse

Seperti yang kita lihat sebelumnya pada arsitektur data warehouse, ada beberapa struktur yang spesifik terdapat pada bagian warehouse manager. Bagian tersebut merupakan struktur data warehouse.

Menurut Poe, Vidette, data warehouse memiliki struktur yang spesifik dan  mempunyai perbedaan dalam tingkatan detail data  dan umur data.