Dokumen ini membahas perbandingan antara pendekatan Kimball dan pendekatan federated dalam merancang data warehouse. Pendekatan Kimball menganjurkan pendekatan bottom-up dimana data mart digabungkan menjadi data warehouse. Sedangkan pendekatan federated mengintegrasikan data dari berbagai sumber tanpa harus membangun ulang lingkungan support decision. Kedua pendekatan memiliki keunggulan dan kelemahan tertentu tergantung kondisi organisasi.

1. DATA WAREHOUSE
Perbandingan Metode Kimball dengan Federated
Made Yudi Windyatmika
1104505098
Pt. Marta Trisna Basudewa 1104505102
Teknologi Informasi
Fakultas Teknik – Universitas Udayana
Jimbaran
2013

2. Desain Implementasi Data Warehouse Ralph Kimball (Bottom – Up )
Pendekatan bottom up yang disarankan oleh Ralph Kimball adalah pendekatan
bertahap untuk membangun sebuah Data Warehouse. Pendekatan ini bertujuan untuk
membangun data mart terpisah pada titik-titik waktu yang berbeda dan ketika persyaratan
bidang subjek tertentu yang jelas. Data mart yang terintegrasi atau digabungkan bersama
untuk membentuk sebuah gudang data. Mart data terpisah digabungkan melalui penggunaan
dimensi sesuai dan fakta Berikut merupakan arsitektur pendekatan metode Ralph Kimball :
Gambar 1 : Pendekatan Bottom – Up Ralph Kimball
(Sumber : http://dwhinfo.com/Images/TopDownApproach.gif)
Penjelasan Gambar berikut :
1. Ralph Kimball merancang data warehouse dengan data mart terhubung dengan
struktur bus data warehouse .
2. Struktur bus seperti yang Anda lihat di atas, berisi semua elemen umum yang
digunakan oleh data mart seperti dimensi selaras, mengukur dll

3. 3. Pada dasarnya, Model Kimball membalikkan Model Inmon yaitu data mart langsung
digabungkan dengan data mart dari sumber sebuah sistem dan kemudian di lanjutkan
ke proses ETL(Extract Transform and Load) yang digunakan untuk mengirim data ke
Data Warehouse dan di simpan.
4. Data yang disimpan dalam data warehouse akan digunakan oleh divisi-divisi yang
memerlukan data tersebut untuk membuat keputusan menggunakan Sistem
Pendukung
Gambar : Strategi Data Mart Ralph Kimball
(Sumber : http://blogs.itsynergy.co/aorozcoz/files/2011/10/k2-150x150.png)
Ralph Kimball pendukung penggunaan pendekatan bottom-up di mana data
warehouse terhubung ke data mart menggunakan struktur bus. Data mart dapat disimpan pada
server yang sama atau didistribusikan di seluruh perusahaan. Data warehouse menjadi lebih
dari database repositori maya karena terdiri dari semua data mart. Data Warehouse Bus itu
sendiri yang terdiri dari beberapa atomic Data Marts, beberapa aggregated Data Marts dan
personal Data Mart, namun tidak ada komponen single atau Data warehouse centralize.
Dengan menggunakan Bus Architecture maka semua Data Mart bisa saling terintegrasi secara
logika sehingga dapat memberikan pandangan Enterprise akan Data.
 Keuntungan dan Kelemahan pendekatan Ralph Kimball :
•
Keuntungan menggunakan pendekatan bottom - up adalah
1. Dengan menggunakan pendekatan ini biaya awal yang di gunakan untuk
membangun suatu data warehouse tidak lah mahal
2. Waktu pelaksanaannya lebih cepat, perjalanan proses menggunakan data mart
akan dapat mulai lebih cepat dibandingkan menggunakan pendekatan top-down .

4. 3. Resiko pengiriman data yang berlangsung kecil kemungkinan
4. Memungkinkan digunakan sebagai media pembelajaran dan dapat di kembangkan
•
Kelemahan menggunakan pendekatan bottom Up adalah
1. Dapat menyimpan data dalam bentuk yang tidak rinci , maka akan ada
penggunaan banyak ruang untuk sebuah data di data mart.
2. Memperbolehkan data yang bersifat redundan dalam setiap data mart.
3. Membiarkan data yang tidak konsisten dan tidak dapat direkonsiliasikan
4. Menerapka interface yang tidak dapat di atur, maksudnya data apa saja bisa
masuk, entah itu data yang tidak rinci sekalipun

5. Desain Implementasi Pendekatan Datawarehouse Federated
Pendekatan Federated Data warehouse adalah sebuah integrasi bisnis diatur untuk
menyediakan kemampuan analisis seluruh fungsi yang berbeda dari sebuah organisasi .Ini
adalah metode yang realistis untuk mencapai "versi tunggal kebenaran" di seluruh organisasi.
Hal ini bertujuan untuk mengintegrasikan bisnis data , ukuran dan dimensi. Tapi itu tidak
berkeinginan untuk menciptakan sebuah platform tunggal untuk membawa semua analisis
fungsional. Dasar dari Federated Data Warehouse adalah model bisnis yang umum dari
organisasi. Umum model bisnis adalah pemahaman semantik terus berkembang dari bisnis
dipersetujuan dengan seluruh unit bisnis. Model bisnis umum adalah titik inisiasi untuk
proses membangun bisnis subsistem cerdas yang berbeda berulang didasarkan pada umum
pementasan daerah.
•
Arsitektur Federated Data warehouse
Pendekatan Federated data warehouse akan digunakan ketika sebuah organisasi telah
membangun data warehouse yang baik khusus, solusi dikemas subjek atau dibangun untuk
spesifik aplikasi enterprise. Federated arsitektur data warehouse adalah di ibaratkan sebagai
"payung besar" yang memberikan landasan dan lingkungan untuk memfasilitasi dan
memungkinkan analisis bisnis dan pendukung keputusan dalam lingkungan heterogen.
Federated data warehouse memiliki ruang untuk semua komponen kontemporer Aplikasi BI
badan usaha yang besar dan kompleks. Federated data warehouse memiliki komponen
sebagai berikut :
1. Paket data warehouse (DWs) dan data marts (DMs)
2. Pembangun data warehouses dan data marts (Custom built DW)
3. Real time data store (penyimpanan) dan real time data reporting (pelaporan)
4. Pembangun aplikasi analitis
5. Tools Online Analytical Processing (OLAP)
6. Tools Extraction, Tranformation and Load (ETL)
Sistem pelaporan fungsi lintas (reporting system

6. Gambar : Metode Upward dan Downward Federated
(Sumber : Federated Data Warehouse Architecture.pdf)
Pergerakan data secara Upward federation :
•
Pada metode ini akan mencakup pergerakan sebuah data dari data yang terdapat pada
regional data warehouse ke dalam global data warehouse . Jika diperlukan, data ini
dapat dikumpulkan selama terjadinya proses pergerakan data.
Pergerakan data secara Downward federation :
•
Sumber data akan mengalir dari global data warehouse tingkat regional . Aliran data
ini akan terus mengarah kebawah untuk memastikan sumber data ini konsisten dan
terintegrasi
Fungsional federasi data warehouse digunakan ketika organisasi memiliki data yang
berbeda sistem gudang dibangun untuk aplikasi khusus seperti ERP, CRM atau subjek
tertentu. Komponen fungsional arsitektur data warehouse federasi meliputi data mart, kustom
dibangun gudang data, alat ETL, sistem pelaporan fungsi lintas, waktu menyimpan data nyata
dan pelaporan seperti gambar di bawah ini:

7. Gambar : Pendekatan Federated Data Warehouse
Sumber : Federated Data Warehouse Architecture.pdf
Pendekatan federated biasanya dianjurkan pada perusahaan yang sudah mempunyai
lingkungan Decision Support yang komplek namun tidak ada keinginan untuk membangun
ulang. Federated data warehouse menawarkan solusi praktis untuk membangun gudang data.
Iteratif cara pendekatan federated membantu untuk mengurangi waktu pelaksanaan dan biaya
sehingga memberikan proposisi yang sangat baik untuk bisnis.
Gambar 4. Strategi Data Mart Pendekatan Federated
(sumber: http://www.datamonkies.com/datamarts.htm;)

8. Methodology ini sebenarnya bukan arsiktektur namun lebih sebagai suatu Theory yang
membolehkan untuk mengintegrasikan asset Data agar dapat memuhi kebutuhan dan untuk
merespon kondisi yang dinamis.Menyatukan data dari berbagai sumber, termasuk dari Data
Mart atau Data Warehouse yang lain. Memang bukan methodology yang elegan namun
adakalanya sangat berguna dan sesuai dengan banyak kebutuhan.
Methodologi ini biasanya dianjurkan pada perusahaan yang sudah mempunyai
lingkungan Decision Support yang komplek namun tidak ada keinginan untuk membangun
ulang. Doug Hackney & Eckerson.yang menganjurkan dan mempromosikan arsitektur ini.
Perbandingan :
Keunggulan
Bottom Up
Federated
- Fokus pada menciptakan user-friendly,
struktur data yang fleksibel.
- Meminimalkan operasi "back office" dan
struktur data yang berlebihan untuk
mempercepat penyebaran dan mengurangi
biaya.
- Meredakan kepanikan dan stres manajer
data warehouse yang mungkin dialami
dengan
tidak
mengikuti
arsitektur
diformalkan.
- Menyediakan cara yang pragmatis untuk
berbagi data dan sumber daya.
- Pemetaan area menghilangkan ekstrak
berlebihan.
Kekurangan
Bottom Up
- Beberapa query tools dapat dengan mudah
menggabungkan beberapa data mart fisik
berbeda.
- Membutuhkan
kelompok di seluruh
organisasi
untuk
secara
konsisten
menggunakan dimensi dan fakta untuk
memastikan laporan.
- Tidak
dirancang
untuk
mendukung
menyimpan data operasional atau struktur
data pelaporan operasional atau proses.
Federated
- Pendekatan
diungkapkan.
ini
tidak
sepenuhnya

9. DAFTAR PUSTAKA
[1] Anonim. 2013. "Federated Data Warehouse Architecture". http://www.zentut.com/datawarehouse/federated-data-warehouse-architecture/ . Diakses pada tanggal 27 Oktober 2013
[2] Acharya, Abhishek. 2004 “ Federated Data Warehouse Architecture”.Wipro Technologies /
Federated Data Warehouse Architecture.pdf . Diakses pada 26 Oktober 2013
[3] Anonim. 2013 “Data Marts”. http://www.datamonkies.com/datamarts.htm. Di akses pada
tanggal 29 Oktober 2013
[4] Anonim. 2013 “Bagaimana Desain Data Warehouse? ”. http://yoyonb.wordpress.com /
2009/11/21/bagaimana-desain-data-warehouse/ . Diakses pada tanggal 29 Oktober 2013
[5] Anonim. 2013 “Data Warehouse Design Approaches”. http://www.code2learn.com/
2013/01/data-warehouse-design-approaches.html . Diakses pada tanggal 29
oktober 2013

10. DAFTAR PUSTAKA
[1] Anonim. 2013. "Federated Data Warehouse Architecture". http://www.zentut.com/datawarehouse/federated-data-warehouse-architecture/ . Diakses pada tanggal 27 Oktober 2013
[2] Acharya, Abhishek. 2004 “ Federated Data Warehouse Architecture”.Wipro Technologies /
Federated Data Warehouse Architecture.pdf . Diakses pada 26 Oktober 2013
[3] Anonim. 2013 “Data Marts”. http://www.datamonkies.com/datamarts.htm. Di akses pada
tanggal 29 Oktober 2013
[4] Anonim. 2013 “Bagaimana Desain Data Warehouse? ”. http://yoyonb.wordpress.com /
2009/11/21/bagaimana-desain-data-warehouse/ . Diakses pada tanggal 29 Oktober 2013
[5] Anonim. 2013 “Data Warehouse Design Approaches”. http://www.code2learn.com/
2013/01/data-warehouse-design-approaches.html . Diakses pada tanggal 29
oktober 2013