Skema snowflake merupakan variasi dari skema bintang dimana tabel dimensi dibagi menjadi tabel-tabel yang lebih kecil dan ternormalisasi. Skema ini memberikan fleksibilitas dan mudah dirawat, namun membuat query menjadi lebih sulit karena melibatkan lebih banyak tabel. Skema snowflake dan skema bintang sama-sama merupakan model data dimensional untuk data warehouse, tetapi skema bintang lebih sederhana dan efisien untuk query.
3. Free Powerpoint Templates
Page 3
Pendahuluan
• Data warehouse memberikan storage, fungsionalitas yang
lebih dan lebih responsif terhadap query dibandingkan
kemampuan database yang bersifat transaksi
• Banyak orang hanya butuh data read-access tapi butuh
akses yang cepat pada data yang sangat bear dan bisa
diunduh ke desktop, seringkali data itu datangnya dari
lebih dari 1 database. DW, DM dan OLAP menyediakan
fungsi ini.
4. Free Powerpoint Templates
Page 4
Konsep Data Warehouse
• Subject-oriented, integrated, nonvolatile, time-
variant collection of data in support of
management’s decisions (Inmon, 1992)
• Dibanding database tradisional, DW umumnya
terdiri dari data yang berukuran sangat besar dari
banyak sumber dan mungkin terdiri dari database
dari model data yang berbeda dan kadang file dari
sistem dan platform yang independen
5. Free Powerpoint Templates
Page 5
Konsep Data Warehouse (2)
• Tidak seperti database transaksional, DW biasanya
mendukung analisa tren dan time-series, di mana
keduanya membutuhkan data historik
• DW itu nonvolatile. Artinya informasi dalam DW jarang
diubah dan bisa dianggap non-real-time
• DW bisa digambarkan sebagai “kumpulan teknologi
pendukung keputusan, dimaksudkan untuk memungkinkan
pekerja yang berhubungan dengan informasi
(eksekutif, manajer dan analis) untuk membuat keputusan
lebih baik dan lebih cepat”
6. Free Powerpoint Templates
Page 6
Ciri-ciri Data Warehouse
• Konsep multidimensi
• Deminsi generic
• Tingkat agregasi dan dimensi
tak terbatas
• Operasi lintas dimensi tak
terbatas
• Penanganan matriks dinamis
• Arsitektur client-server
• Dukungan multi-user
• aksesibilitas
• Transparansi
• Manipulasi data yang intuitif
• Performa reporting yang
konsisten
• Reporting yang fleksibel
7. Free Powerpoint Templates
Page 7
Fungsi Umum Data Warehouse
• Data warehouse ada untuk memfasilitasi queri ad hoc yang terjadi sering dan
kompleks. Untuk itu, data warehouse harus menyediakan dukungan query yang
lebih efisien
• Roll-up: data dirangkum dengan generalisasi
• Dril-down: meningkatkan tingkat detail
• Pivot: lintas tabulasi (juga disebut rotasi)
• Potong dan iris: melakukan operasi proyeksi terhadap dimensi
• Sorting: data diurut berdasarkan nilai ordinal
• Selection: data tersedia dalam nilai atau range
• Derived attributes: atribut dihitung oleh operasi dalam nilai yang disimpan atau
turunan
8. Free Powerpoint Templates
Page 8
Model Data untuk
Data Warehouse
• Contoh dimensi dalam DW adalah periode fiskal, produk dan region
perusahaan
• Spreadsheet standar biasanya matrix 2 dimensi. Contohnya spreadsheet sales
regional berdimensi produk untuk satu jangka waktu tertentu. Produk
ditampilkan per baris dengan pendapatan sales untuk masing-masing region
ditampilkan per kolom.
• Menambah dimensi waktu seperti kuartal fiskal perusahaan menjadikannya
matrix 3 dimensi yang ditampilkan sebagai kubus data
• Menambah dimensi tambahan, bisa menghasilkan hypercube, tapi sulit
untuk divisualisasikan
9. Free Powerpoint Templates
Page 9
Model Data untuk
Data Warehouse (2)
• Mengubah dari satu (orientasi) hirarki dimensi
ke hirarki lain bisa dikerjakan dalam satu kubus
data dengan teknik pivoting (juga disebut
rotasi)
• Model multidimensi memiliki view hirarki yang
dikenal dengan roll-up display dan drill-down.
• Roll-up display memindahkan ke atas secara
hirarki, mengelompokkan ke unit yang lebih
besar
10. Free Powerpoint Templates
Page 10
Model Data untuk
Data Warehouse (3)
• Model storage multidimensi melibatkan 2 tipe tabel:
tabel dimensi dan tabel fakta
• Tabel dimensi terdiri dari tupel atribut tuples dari
diemsni
• Tabel fakta bisa digambarkan memiliki banyak
tupel. Satu tupel untuk satu fakta yang tercatat.
Fakta ini berisikan data dan dimensi
mengidentifikasikan masing-masing tupel dalam
data tersebut
11. Free Powerpoint Templates
Page 11
Model Data untuk
Data Warehouse (4)
• Skema multidimensi yang umum adalah skema
bintang dan skema snowflake.
• Skema bintang terdiri dari sebuah tabel fakta
dengan satu tabel untuk masing-masing dimensi
• Skema snowflake adalah variasi skema bintang di
mana di dalamnya tabel dimensi dari skema bintang
diorganisir menjadi hirarki dengan normalisasi.
13. Free Powerpoint Templates
Page 13
Adalah
Skema snowflake merupakan perluasan dari skema
bintang, di mana setiap titik dari bintang meledak
menjadi poin lebih.
15. Free Powerpoint Templates
Page 15
Example
• Misalnya, Dimensi Waktu yang terdiri dari
2 hirarki yang berbeda:
• 1. Tahun → → Bulan Hari
• 2. Minggu → Day
16. Free Powerpoint Templates
Page 16
Keuntungan dari Menggunakan
Skema Snowflake
• Dalam beberapa kasus dapat
meningkatkan kinerja karena meja kecil
yang bergabung,
• Lebih mudah untuk mempertahankan,
• Meningkatkan fleksibilitas.
17. Free Powerpoint Templates
Page 17
Kekurangan Menggunakan Skema
Snowflake
• Meningkatkan jumlah tabel pengguna
akhir harus bekerja dengan,
• Membuat query jauh lebih sulit untuk
menciptakan karena lebih tabel perlu
digabung.
18. Free Powerpoint Templates
Page 18
Kesimpulan
• Snowflake Schema merupakan varian dari skema bintang dimana
table-table dimensi tidak terdapat data yang di denormalisasi.
• Snowflake Schema memberi kemudahan pada perawatan
dimensi, dikarenakan strukturnya yang lebih normalisasi.
• Snowflake schema adalah model data dimensional yang memiliki
sebuah tabel fakta sebagai pusatnya, dikelilingi tabel-tabel
dimensi yang ternormalisasi. Snowflake schema adalah sebuah
variasi dari star schema dimana tabel dimensinya boleh memiliki
dimensi.
• Penggunaan tabel dimensi pada snowflake schema sangatlah
mendasar, sedangkan pada star schema tidak. Snowflake
schema dibuat berdasarkan OLTP sehingga semua data akan
termuat detail dalam setiap tabel fakta dan tabel dimensi.
19. Free Powerpoint Templates
Page 19
Saran
– Keduanya merupakan model-model
dimensional, perbedaannya terletak pada
implementasi fisikal. Skema snowflake memberi
kemudahan pada perawatan dimensi, dikarenakan
strukturnya yang lebih normalisasi.
– Skema bintang lebih efisien serta sederhana dalam
membuat query dan mudah diakses secara langsung
oleh pengguna.
– Jika data yang digunakan kompleks sebaiknya
menggunakan snowflake schema, namun jika data
yang digunakan sederhana lebih baik kita
menggunakan star schema.