Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data warehousing in the age of the big data will help you and your organization make the most of unstructured data with your existing data warehouse.As big data continues to revolutionize how we use data, it doesn't have to create more confusion. Expert author Krish Krishnan helps you make sense of how big data fits into the world of data warehousing in clear and concise detail. The book is presented in three distinct parts. Part 1 discusses big data, its technologies and use cases from early adopters. Part 2 addresses data warehousing, its shortcomings, and new architecture options, workloads, and integration techniques for Big Data and the data warehouse. Part 3 deals with data governance, data visualization, information life-cycle management, data scientists, and implementing a big data–ready data warehouse. Extensive appendixes include case studies from vendor implementations and a special segment on how we can build a healthcare information factory."

"Big data analytics will assist managers in providing an overview of the drivers for introducing big data technology into the organization and for understanding the types of business problems best suited to big data analytics solutions, understanding the value drivers and benefits, strategic planning, developing a pilot, and eventually planning to integrate back into production within the enterprise."

"Penelitian ini mengangkat permasalahan mengenai belum adanya suatu bentuk pelaporan tentang status penjualan dan rincian penjualan dari sales group secara cepat dan ringkas. Tujuan penelitian ini ialah mengimplementasikan data warehouse dan aplikasi dashboard serta proses OLAP guna pelaporan status penjualan. Metodologi penelitian diawali dengan proses perumusan masalah dan pertanyaan penelitian, tinjauan pustaka, pengumpulan data, analisis kebutuhan informasi, arsitektur data warehouse, perancangan data warehouse, perancangan dashboard informasi dan ditutup dengan kesimpulan dan saran. Metodologi substansi untuk perancangan data warehouse akan mengikuti proses dari Ralph Kimball untuk industri retail. Hasil penelitian ini adalah data warehouse terhadap data penjualan lengkap dengan aplikasi pelaporan berbasis web dari proses OLAP dan aplikasi dashboard yang menampilkan perkembangan penjualan sales group dari waktu ke waktu dalam tampilan grafik.

---

This study starts with the issue about the lack of the reporting form that can give information about sales status and details of sale from sales group in a fast and concise way. The purpose of this study is to implement a data warehouse and dashboard application, also with OLAP process to formulate sales status report. The research methodology in this study starts with the process of formulating of the problem and research question, literature review, data collection, needs analysis, data warehouse architecture, data warehouse design, business intelligence dashboard design and ended with conclusions and suggestions. The substance methodology for designing the data warehouse follows the process of Ralph Kimball’s data warehouse design methodology for retail industry. The result of this study are data warehouse of sales data, web-based reporting application from OLAP process and also a dashboard application that shows sales growth over time in a graphical display."

"Corporations and governmental agencies of all sizes are embracing a new generation of enterprise-scale business intelligence (BI) and data warehousing (DW), and very often appoint a single senior-level individual to serve as the enterprise BI/DW program manager. This book is the essential guide to the incremental and iterative build-out of a successful enterprise-scale BI/DW program comprised of multiple underlying projects, and what the enterprise program Manager must successfully accomplish to orchestrate the many moving parts in the quest for true enterprise-scale business intelligence and data warehousing.Author Alan Simon has served as an enterprise business intelligence and data warehousing program management advisor to many of his clients, and spent an entire year with a single client as the adjunct consulting director for a $10 million enterprise data warehousing (EDW) initiative. He brings a wealth of knowledge about best practices, risk management, organizational culture alignment, and other Critical Success Factors (CSFs) to the discipline of enterprise-scale business intelligence and data warehousing."

"Direktorat Jenderal Perbendaharaan sebagai perpanjangan fungsi dari Menteri Keuangan dalam bidang pelaksanaan anggaran, saat ini sedang melakukan proses piloting aplikasi SAKTI. Aplikasi SAKTI merupakan sebuah sistem aplikasi berbasis ERP yang merangkum proses perencanaan anggaran sampai dengan proses pelaporannya. Sebagai aplikasi yang digunakan oleh mitra kerja, SAKTI memiliki data secara mendetail atas kinerja pelaksanaan dan pelaporan anggaran pada tingkat satuan kerja. Dikarenakan data yang tersimpan cukup besar, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan untuk melakukan analisis serta menampilkan data historis yang terdapat pada aplikasi SAKTI. Penggunaan data warehouse dapat menjadi alat untuk melakukan analisis atas data yang tersimpan. Selain itu dengan penggunaan teknologi business intelligence seperti Dashboard dapat menjadi bahan masukan bagi pemangku kebijakan baik dari sisi DJPb sebagai pemangku kebijakan maupun dari sisi satuan kerja sebagai pengguna SAKTI. Metodologi yang digunakan dalam proses pengembangan data warehouse adalah metodologi Kimball. Proses analisis kebutuhan dilaksanakan dengan pendekatan campuran dimana kebutuhan organisasi yang tercantum pada rencana strategis disandingkan dengan kebutuhan pengguna. Alat bantu pada penelitian ini adalah Talend Open Studio untuk melakukan integrasi data dan Metabase sebagai alat presentation view. Proses integrasi atas data SAKTI maupun dari data pendukung seperti data RKAKL menghasilkan sebuah prototype DW yang dapat digunakan untuk menampilkan data maupun melakukan analisis atas data pelaksanaan anggaran. Presentation view yang dibuat dapat digunakan untuk memberikan gambaran mengenai pelaksanaan anggaran pada data sistem SAKTI.

---

Directorate General of Treasury is an extension of the function of the Minister of Finance in the budget execution process, currently conducting a pilot process of SAKTI. SAKTI is an ERP based system that will summarize the budget management from planning process up to the reporting process. The application will be used by partners, SAKTI will have detailed data on the performance of implementation and budget reporting at the unit level.With considerable data stored, we need a system that can be used to perform analysis and display existing historical data in SAKTI. Data warehouse can be used as a tool to perform analysis of stored data. In addition, the use of business intelligence technology such as dashboard can be an input for policy makers both from the side of DJPb as a decision maker as well as from the work unit as a user of SAKTI.The methodology used in the data warehouse development process is the Kimball methodology. The needs analysis process is carried out with a mixed approach whereby the organizational needs listed on the strategic plan are juxtaposed with the needs of the users. The tool in this research is Talend Open Studio to perform data integration and Metabase as presentation view tool. The integration process of SAKTI data as well as from supporting data such as RKAKL data resulted in a DW prototype that can be used to display data as well as to analyze data on budget execution. The presentation view created can be used to provide an overview of budget execution on the SAKTI system data."

"Perguruan tinggi memerlukan pengetahuan yang lebih dalam untuk evaluasi, perencanaan dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Sebagian dari pengetahuan ini dapat diekstrak dari data operasional yang tersimpan dalam database perguruan tinggi tersebut. Cara yang dapat dilakukan antara lain dengan pembangunan data warehouse dan analisis data menggunakan teknik data mining. Data warehouse adalah kumpulan dari database yang terintegrasi yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Sedangkan teknik data mining adalah analysis tools yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna yang ada di database yang besar. Penelitian ini mengkaji perancangan data warehouse dan penerapan teknik data mining untuk data akademik di Universitas Nasional untuk menggali informasi-informasi yang penting dan membangun model yang dapat membantu operasional sehari-hari agar dapat memberikan pelayanan yang terbaik buat mahasiswa. Penelitian ini dimulai dengan membangun sebuah data warehouse. Data-data yang ada dalam data warehouse tersebut yang digunakan untuk analisa data menggunakan teknik data mining. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan data warehouse dengan media presentasi aplikasi berbasis web. Sedangkan untuk analisa data menggunakan teknik data mining menghasilkan pola karakteristik mahasiswa yang mengambil suatu program peminatan tertentu.

---

High learning institutions need broader knowledge for evaluating, planning and better decision making. Some of this knowledge can be developed from operational data in the database of available at the institution. To get the above-mentioned purpose, we can build data warehouse and analyzing it by data mining technique. Data warehouse is an integrated database which can be used to support decision making process, while data mining is analysis tools which can be used to extract information from large database.

This study which deals with data warehouse planning and the application of data mining technique for academic data at Universitas Nasional is aimed at obtaining important informations and developing a model for rendering best services for student. The first step is to develop a data warehouse. Data from the data warehouse is then used to analyze data by data mining technique. The result of this study is developed data warehouse through web-based presentation, while data analysis is obtained from data mining to get characteristic pattern of previous student who were good in a given program."

"PT X, adalah sebuah perusahaan manufacturer perabotan rumah tangga. Dengan jumlah pegawai dan buruh yang mencapai lebih dari 3.000 orang. Tiap orangnya memiliki atribut-atribut kompleks. Beberapa atribut HR yang standard meliputi; tanggal mulai bekerja, job grade, position grade, gaji, jatah cuti, pendidikan, alamat, dan masih banyak lagi. Dalam organisasi sebesar PT X, masing-masing sumber daya manusia dengan atributatribut seperti diatas tadi akan mengalami transaksi dalam jumlah besar per-bulannya.Secara berkala sumber daya manusia akan bertambah dengan adanya rekrutmen, adanya proses promosi, demosi, transfer antar unit kerja, pengambilan cuti, pelanggaran dan lain-lain. Dengan terjadinya transaksi yang demikian kompleks dan beragam, terhadap data dasar yang tak kalah kompleksnya, diperlukan sebuah sistem yang mampu membuat laporan summary dari berbagai informasi diatas.Laporan bersifat summary ini diperlukan oleh pihak manajemen perusahaan pengambil keputusan. Untuk menghasilkan report dengan tingkat dinamika dan akurasi yang tinggi, diperlukan sistem reporting yang sangat fleksibel dan akurat. Untuk itu diperlukan Data Mart untuk HR di PT X. Pada saat ini di PT X sedang melakukan implementasi ERP HR yang datanya akan memiliki tingkat kelengkapan dan historikal yang tinggi dan dapat dimanfaatkan sebagai sumber data utama untuk Data Mart HR.Project Akhir ini bertujuan untuk membangun sebuah rancangan Data Mart yang dapat memenuhi kebutuhan user seperti disebutkan di atas.Hasil akhir dari Project Akhir ini yang berupa rancangan Data Mart yang dapat segera diimplementasikan. Rancangan yang akan dibangun merupakan rancangan yang fleksibel, generik dan relatif murah dalam implementasinya

---

PT X is a home furniture manufacturer company with employee count over 3.000 men. And every one of them has considerably complex human resource attributes such as work starting date, job grade, position grade, leaves, numeration, education, addresses etc. In an organization of PT X?s size, each human resource with their attributes as mentioned, is going to have huge transactions upon them monthly.Over the time, the human resource count will increase with every recruitment event, promotion, demotion, staff transfer between working units, leaves, violation etc. With the complexity of the transaction and the data involved, the company will need a system that is capable of extracting the various bits of information, including summaries, that are useful for the company managers to support their decision-making process.In order to produce such information from such data, a Data Mart is one solution. As the data source, PT X is currently implementing an HR ERP system that will maintain records of every HR transaction and data in the company. The ERP will provide data with high degree of integrity and history.The objective of this Final Project is to build a Design of a Data Mart that cater for the general user requirements mentioned above.The end result of the Final Project, is an implementable design of a Data Mart. The design is intended to be flexible, generic, and relatively cheap to implement."