DESAIN ETL DENGAN CONTOH KASUS PERGURUAN TINGGI

Abstract

ABSTRAK: Data Warehouse untuk perguruan tingi merupakan sebuah paradigma untuk membantu manajement tingkat atas dalam rangka membuat keputusan yang efektif, efisien dan strategis berdasarkan laporan-laporan yang dapat dipercaya dan dihandalkan yang dihasilkan oleh Data Warehouse. Data Warehouse bukanlah sebuah perangkat lunak, perangkat keras atau perkakas akan tetapi Data Warehouse adalah suatu keadaan dimana database transaksi dimodelkan pada model lain yang ditujukan untuk membuat keputusan. Extraction, Transformation and Loading (ETL) adalah sebuah jembatan untuk membentuk Data Warehouse dan merubah data dari basisdata transaksi. Didalam setiap tabel fakta dan dimensi akan diselipkan dengan fields yang mencirikan pemanggilan constructive merge sebagai sebuah ETL proses. Proses ETL membutuhkan tabel ETL dan proses ETL dimana tabel ETL berfungsi sebagai padanan tabel antara tabel basisdata OLTP dan tabel pada Data Warehouse dan proses ETL akan mentransformasikan data yang berasal dari tabel pada basisdata OLTP kedalam tabel pada Data Warehouse berdasarkan tabel ETL. Proses ekstraksi akan dijalankan dengan sebuah tabel basisdata yang menggambarkan proses ETL dan sebuah algoritma ETL yang akan dijalankan secara otomatis pada saat proses transaksi tidak dijalankan bersamaan pada saat pelaksanaan backup transaksi basisdata harian. ABSTRACT: Data Warehouse for higher education as a paradigm for helping high management in order to make an effective and efficient strategic decisions based on reliable and trusted reports which is produced from Data Warehouse itself. Data Warehouse is not a software, hardware or tool but Data Warehouse is an environment where the transactional database is modelled in other view for decision making purposes. ETL (Extraction, Transformation and Loading) is a bridge to build Data Warehouse and transform data from transactional database. In every fact and dimension table will be inserted with fields which represent the construction merge loading as an ETL (Extraction, Transformation and Loading) extraction. ETL needs an ETL table and ETL process where ETL table as table connectivity between tables in OLTP database and tables in Data Warehouse and ETL process will transform data from table in OLTP database into Data Warehouse table based on ETL table. The extraction process will be run with a table database as differentiate ETL process and an ETL algorithm which will be run automatically in idle transactional process, along with daily transactional database backup when the information system are not used.