Data Warehouse Concept Preparation For Data Mining

Fansyah dwi krisnady November 09, 2021

Data Warehouse Concept Preparation For Data Mining

Pengertian Star Schema

Pengertian Snowflake schema
Skema kepingan salju adalah database multidimensi di gudang data. Database ini memiliki beberapa tabel di dalamnya yang menyerupai bentuk snowflake atau kepingan salju. Informasi atau data pada tabel-tabel tersebut kemudian dinormalisasi untuk mengurangi redundansi atau pengulangan data yang ada.
contoh database nya

Star schema adalah salah satu tipe skema yang dibuat untuk memodelkan sebuah sistem data warehouse.Skema jenis ini dianggap sebagai skema data warehouse yang paling sederhana yang mudah dibuat dan dimengerti.

Komponen Struktur Star Schema

1. Fact Table
fact table atau tabel fakta berisi numberik proses sebuah bisinis yang bersifat numberik ( kuantitatif ) . selain itu , table fakta memuat hal hal utama yang terkait dengan tabel di sekitar nya yaitu tabel dimensi

2. Dimension table
adalah table dimensi membuat informasi yang berisfat kualitatif . tabel dimensi memuat data data penjabatan dari sebuah tabel fakta

Karakteristik star schema
1. struktur yang sederhana dan mudah di pahami
2. jumlah table tidak begitu banyak
3. semua schama di presentasi dalam skema bintang yang dimana hanya terdiri dari satu tabel dimensi

4. dapat digunakan beragam bisnis intellegent tools

Kelebihan star schema
a, query lebih sederhana
b. loading yang cepat di bandingkan dengan database lain
c. referensi integrity
d. mudah di pahami

Kekuarangan star schema
a. intergarsi data yang kurang baik
b. kurang fleksibel

snowflake schema
snowflake schema adalah database multidemensional dalam data werehouse . database skema ini memiliki berapa table di dalamnya yang menyerupai bentuk snowflake atau sebuah kepingan salju.

Komponen snowflake

ini tersusun dari fact table yang berada di tengah dan terhubung dengan berbagai dimenssion table . informasi atau data dalam table ini kemudian di normalisasikan untuk mengurangi perulanggan data.

kelebihan
a. cocok ke lebih banyak tools
b. hemat storege

kekurangan
a. skema data kompleks

b. proses lebih lambat

c. intergitas data yang lebih rendah

Perancangan star schema dan snowflake

Pada schema data kali ini kita membuat rancangab untuk data penjualan , sebagai berikut kami jelaskan langkah langkah nya.

1. Dwonload dan install DBDesigner 4

2. Buka aplikasi DBDesigner 4 , maka langsung muncul ke halaman lembar kerja aplikasi tersebut yang kosong yang nanti akan di buatkan table untuk kita

3. klik icon new table dengan ctrl +t , kemudian klik lah pada halaman kosong atau lembar kerja aplikasi tersebut, dengan cara double klik maka akan muncul lalu isikan data.

table dimensi kategori_fansyahdwikrisnady_14519077

hasil table demensi_katgori_fansyahdwikrisnady_14519077

3. lakukan hal yang sama dengan cara yang di atas untuk membuat semua table yang di perlukan

a. dimensi_sub_kategori_fansyahdwikrisnady_14519077

b. dimensi_pola_fansyahdwikrisnady_14519077

c. dimensi_produk_fansyahdwikrisnady_145190777

d. dimensi_jenis_kelamin_fansyahdwikrisnady_14519077

e. dimensi_pelanggan_fansyahdwikrisnady_14519077

f. dimensi_wilayah_fansyahdwikrisnady_14519077

g. dimensi_waktu_fansyahdwikrisnady_14519077

h. fakta_penjualan_fansyahdwirkrisnady_14519077

4. Karena pada Snowflake ini kita mempunyai 1 tabel fakta dan 8 tabel dimensi yang saling berkaitan, maka untuk beberapa tabel dimensi adalah bagian dari tabel dimensi lain, antara lain sebagai berikut:

a.Tabel"dimensi_produk_Fansyahdwikrisnady_14519077"memilikicabang"dimensi_kategori_Fansyahdwikrisnady_14519077","dimensi_sub_kategori_Fansyahdwikrisnady_14519077", dan "dimensi_pola_Fansyahdwikrisnady_14519077". dihubungkan dengan menggunakan 1:n Non-Identifying-Relation. maka tampilannya sebagai berikut:

b.Tabel"dimensi_pelanggan_Fansyahdwikrisnady_14519077"memilikicabang"dimensi_jenis_kelamin_Fansyahdwikrisnady_14519077" dihubungkan dengan menggunakan 1:n Non-Identifying-Relation. maka tampilannya sebagai berikut:

C.Tabel"fakta_penjualan_Fansyahdwikrisnady_14519077"memilikicabang"dimensi_produk_Fansyahdwikrisnady_14519077","dimensi_pelanggan_Fansyahdwikrisnady_14519077","dimensi_wilayah_Fansyahdwikrisnady_14519077",dan"dimensi_waktu_Fansyahdwikrisnady_14519077"dihubungkan dengan menggunakan 1:n Non-Identifying-Relation. maka tampilannya sebagai berikut:

5. setelah selesai , save file dengan nama "snowflakePenjualan_Fansyah Dwi krisnady _14519077"