BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Data merupakan sumberdaya perusahaan, yang kebanyakan disimpan secara elektronik. Manajemen data yang baik menjadi kunci ketercapaian sasaran-sasaran bisnis.Secara internal data perusahaan akan dishare dan digunakan bersama. Data tidak dimiliki oleh individu atau unit organisasi tertentu, tetapi oleh organisasi seutuhnya. Data harus dikelola selayaknya aset perusahaan yang lain.
Sistem manajemen data base mengorganisasikan volume data dalam jumlah yang besar digunakan oleh perusahaan dalam transaksi – transaksinya sehari – hari. Data harus diorganisasikan sehingga para manajer dapat menemukan data tertentu dengan mudah dan cepat dalam pengambilan keputusan.
Meningkatnya arti penting data base sebagai sumber daya yang mendukung pengambilan keputusan telah menghruskan para manajer mempelajari lebih jauh perancangan dan penggunaan data base. Untuk itu perlu dilakuan manajemen data base, yang terdiri dari proses pengumpulan, integritas pengujian, penyimpanan data, keamanan, pemeliharaan, pengorganisasian data, serta pengambilan data yang di butuhkan perusahaan dalam pengambilan keputusan.
Manajemen data base system tidak dapat mengeliminasi pengulangan data dalam keseluruhan organisasi, tapi dapat membantu mengendalikan adanya pengulangan. Akses dan ketersediaan informasi dapat ditingkatkan dan biaya pengembangan dan pemeliharaan data dapat dikurangi karena penggunaan dan programer dapat menunjukan pertanyaan ad hoc dari data dalam database. DBSM memudahkan mengelola data secara terintegrasi, memudahkannya dan mengamankannya.DBSM menggunakan model database yang berbeda untuk menjaga jalur kesatuan, artribut, dan hubungan. Bussiness intelligence (BI) adalah suatu kategori aplikasi dan teknik yang luas untuk gathering, stoting, analyzing dan penyediaan akses ke data. Membantu user-user perusahaan membuat keputusan-keputusan bisnis dan strategis lebih baik. Aplikasi-aplikasi pokok termasuk aktivitas-aktivitas qury dan reporting, online analytical processing. Itulah mengapa dilakukan manajemen terhadap data, yang sangat berpengaruh dalam pengambilan keputusan perusahaan. Berikut ini akan dibahas bagaimana memanajemen data base dalam perusahaan.
1.2 Rumusan Masalah
1.2.1 Pengertian manajemen sumber daya data
1.2.2 Apa itu manajemen data?
1.2.3 Bagaimana dasar-dasar konsep data?
1.2.4 Apa itu Struktur Basis Data?
1.2.5 Apa itu Data Warehouse dan Data Mart?
1.2.6 Apa itu OLAP (Online Analytical Processing)?
1.2.7 Apa itu Data Mining?
BAB II PEMBAHASAN
2.1 Pengertian Manajemen Sumber Daya Data
Data merupakan catatan atas fakta. Menurut Sumber : www.wikipedia.com, Data adalah sesuatu yang belum mempunyai arti bagi penerimanya dan masih memerlukan adanya suatu pengolahan. Data bisa berujut suatu keadaan, gambar, suara, huruf, angka, matematika, bahasa ataupun simbol-simbol lainnya yang bisa kita gunakan sebagai bahan untuk melihat lingkungan, obyek, kejadian ataupun suatu konsep. Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data base merupakan suatu gabungan file yang saling berhubungan dan saling berkoordinasi secara terpusat. Pendekatan data base memberlakukan data sebagai sumber daya organisasi yang seharusnya dipergunakan dan dikelolah oleh seluruh bagian organisasi tersebut, bukan hanya satu departemen saja yang melakukan fungsi tersebut.
Data yang terorganisir dengan baik dapat menghasilkan Informasi, pengorganisasian data untuk mencegah terjadinya duplikasi yang tidak diperlukan. Data yang terorganisasi dan saling berkaitan antara satu sama lainnya merupakan Basis data (database). Sedangkan untuk mengelola dan mengorganisasikan database yang dibangun dalam suatu Sistem dibutuhkan suatu pengelolaan database yang di sebut dengan sistem manajemen basis data (Database management system - DBMS). DBMS merupakan sofware yang akan menentukan bagaimana data diorganisasikan, disimpan, diubah, diambil kembali, pengaturan mekanisme pengamanan data, mekanisme pemakaian data secara bersama.
Sistem manajemen basis data (SMBD), adalah suatu sistem atau perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola suatu basis data dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta banyak pengguna. Contoh tipikal SMBD adalah akuntansi, sumber daya manusia, dan sistem pendukung pelanggan, SMBD telah berkembang menjadi bagian standar di bagian pendukung (back office) suatu perusahaan.
2.2 Manajemen Data
Aplikasi TI tidak dapat dilakukan tanpa menggunakan data. Data harus memiliki kualitas tinggi, yang berarti data harus akurat, lengkap, tepat waktu, konsisten, mudah diakses, relevan dan ringkas. Oleh karena data diproses dalam beberapa tahap dan tempat, maka masalah dan kesulitan mungkin dapat terjadi dengan beberapa alasan:
• Jumlah data meningkat secara eksponensial sepanjang waktu. Banyak data yang lama masih harus disimpan dalam waktu yang lama, dan data yang baru terus bertambah dengan cepat
• Data tersebar diseluruh organisasi dan dikumpulkan oleh banyak indivisu dengan menngunakan beberapa metode dan alat.
• Jumlah data eksternal yang terus bertambah perlu dipertimbangkan dalam membuat keputusan organisasi
• Keamanan, kualitas, dan integrasi data adalah hal yang sangat penting, namun mudah dikacaukan.
Organisasi semakin memandang manajemen data sebagai factor kunci keberhasilan. Manajemen data merupakan bagian dari manajemen sumber daya informasi serta memastikan bahwa sumber daya data perusahaan mencerminkan secara akurat sistem fisik yang diwakilinya. Manajemen sumber daya data adalah aktivitas manajerial yang mengaplikasikan teknologi sistem informasi, seperti manajemen basis data, gudang data, dan alat manajemen data lainnya dalam tugas untuk mengelola sumber daya data organisasi agar dapat memenuhi kebutuhan informasi pihak-pihak yang berkepentingan dengan bisnis mereka.
Kegiatan manajemen data mencakup:
• Pengumpulan data
• Integritas dan pengujian
• Penyimpanan
• Pemeliharaan
• Keamanan
• Organisasi
• Pengambilan
Tujuan pengaturan data
• Menyediakan penyimpanan data utnuk dapat digunakan oleh organisasi saat ini dan masa datang.
• Sebagai cara pemasukan data sehingga memudahkan tugas operator dan menyangkut waktu yang diperlukan oleh pemakai untuk mendapatkan data serta hak-hak yang dimiliki terhadap data yang ditangani.
• Pengendalian data untuk setiap siklus agar data selalu up to date dan dapat mencerminkan perubahan spesifik yang terjadi di setiap sistem.
• Pengamanan data terhadap kemungkinan penambahan, modifikasi,
pencurian dan gangguan-gangguan lain.
2.3 Dasar-Dasar Konsep Data
Secara logis data dapat diatur dalam karakter, field, catatan, file dan basis data.
Karakter Elemen logis data yang paling dasar adalah karakter, yang terdiri dari sebuah huruf, angka, atau symbol lainnya, dan dapat diamati serta dimanipulasi.
Field Field atau bagian data terdiri dari sekelompok karakter yang saling berhubungan. Secara khusus, field data mewakili sebuah atribut (sebuah karakteristik atau
kualitas) dari beberapa entitas (objek, orang, tempat atau kegiatan).
Catatan Field-field dari data yang saling berhubungan dikelompokkan untuk membentuk catatan (record). Jadi, sebuah catatan mewakili kumpulan atribut yang mendeskripsikan
sebuah entitas.
File Sekelompok catatan yang saling berhubungan disebut sebagai file data atau tabel.
Basis Data Basis data atau database adalah kumpulan tertintegrasi dari elemen data yang secara logika saling berhubungan. Basis data mengonsolidasikan berbagai catatan yang dahulu disimpan dalam file-file terpisah ke dalam satu gabungan umum elemen data yang
menyediakan data untuk banyak aplikasi. Jadi, basis data berisi berbagai elemen data yang mendeskripsikan berbagai entitas dan hubungan antarentitas.
2.4 Struktur Basis Data .
Hubungan antara berbagai elemen data terpisah yang disimpan dalam basis data didasarkan pada salah satu dari beberapa struktur atau model logis data. Software DBMS didesain untuk menggunakan struktur data tertentu agar dapat memberi akses yang cepat dan mudah ke informasi yang disimpan dalam basis data. Lima struktur dasar basis data meliputi model hierarkis, jaringan, relasional, berorientasi pada objek, dan multidimensional.
Struktur Hierarkis
Model hierarkis menggambarkan kumpulan catatan/record yang dihubungkan satu sama lain melalui hubungan berdasarkan pointer yang membentuk struktur pohon. Semua catatan merupakan dependen dan diatur dalam struktur multi tingkat, terdiri dari catatan akar (root) dan sejumlah tingkat subordinat. Jadi semua hubungan antarcatatan adalah satu-ke-banyak, karena setiap elemen data dihubungkan he hanya satu elemen di atasnya. Model ini memiliki kelemahan, karena memungkinkan terjadinya redundansi yang banyak pada record
derajat berikutnya. Disamping itu, fleksibilitas model ini dalam menambah dan menyisipkan record baru sangat rendah dan komplkes. Pemrogramana pun menjadi sangat kompleks, meskipun sebenarnya proses pengorganisasian data pada model ini efisien.
Struktur Jaringan
Struktur jaringan dapat mewakili hubungan logis yang lebih rumit. Struktur jaringan merupakan basis data yang terdiri atas sekumpulan record yang dihubungkan melalui pointer membentuk relasi antar record dalam bentuk ring. Struktur ini memungkinkan hubungan banyak-ke-banyak antarcatatan; dengan kata lain, model jaringan dapat mengakses elemen
data dengan mengikuti salah satu dari beberapa jalur, karena elemen data atau catatan apa pun dapat dihubungkan ke banyak elemen data lainnya. Pada model ini fleksibilitas dalam menambah atau menyisipkan record sangat rendah dan kompleks. Pemrogramannya menjadi sangat kompleks meskipun model ini menjanjikan efisiensi dalam proses pengorganisasian data dan menjamin tidak terjadinya redundansi.
Struktur Relasional
Di dalam model relasional, semua elemen data dalam basis data dipandang disimpan dalam bentuk tabeltabel sederhana. Dalam setiap tabel, masing-masing record data diorganisasikan dalam struktur yang sama dan memiliki field kunci yang akan menjadi
penghubung antar tabel yang ada dan berkait satu sama lain. Model ini memberikan kelebihan tersendiri dibandingkan dengan dua model sebelumnya.
Struktur Multidimensional
Struktur ini adalah variasi dari model relasional yang menggunakan struktur multidimensional untuk mengatur data dan menyajikan hubungan antardata. Struktur ini daoat divisualisasikan sebagai kotak-kotak data dan kotak dalam kotak data. Setiap sisi dari
kotak dianggap sebagai sebuah dimensi dari data tersebut. Setiap sel dalam struktur multidimensional berisi data terintegrasi yang berhubungan dengan berbagai elemen bersama dengan setiap dimensinya. Manfaat utama dari basis data multidimensional adalah cara yang praktis dan mudah dipahami untuk menvisualisasikan dan memanipulasi berbagai elemen data yang memiliki banyak hubungan yang saling berkaitan, sehingga basis data ini telah menjadi struktur basis data yang paling terkenal, yang mendukung aplikasi online analytical processing (OLAP).
Struktur Berorientasi Objek
Model ini memiliki kemampuan untuk melakukan pemangkasan (encapsulation) yang memungkinkan menangani dengan lebih baik jenis-jenis data yang lebih rumit (grafik, gambar, suara, teks) daripada struktur basis data lainnya. Selian itu model ini juga mendukung pewarisan (inheritance) dimana objekobjek baru dapat secara otomatis dibuat dengan mereplikasi beebrapa atau semua karakter dari satu atau lebih objek asal.
2.5 Data Warehouse dan Data Mart
Data warehouse atau gudang data adalah tempat penyimpanan data historis yang berorientasi subjek, yang diatur seemikian rupa sehingga dapat diakses dalam aktivitas pemrosesan analitis. Karakteristik gudang data adalah sebagai berikut:
• Organisasi. Data disusun menurut subjek dan berisi informasi yang relevan untuk pendukung keputusan.
• Konsistensi. Data dikodekan secara konsisten.
• Variasi waktu. Data disimpan selamabertahun-tahun agar dapat digunakan untuk melihat kecenderungan, prakiraan dan perbandingan sepanjang waktu.
• Nonvolatil/stabil. Data tidak diperbarui lagi setelah dimasukkan ke dalam gudang data.
• Multidimensi.
• Berbasis web.
Beberapa manfaat dari pembuatan gudang data, mencakup:
• Pengguna akhir dapat mengakses data yang dibutuhkan dengan cepat dan mudah melalui penjelajah Web karena semua data terletak di satu tempat
• Pengguna akhir dapat melakukan analisis secara intensif terhadap data.
• Pengguna akhir dapat memiliki pandangan yang terkonsolidasimengenai data organisasional.
Data mart adalah bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. Karakteristik yang membedakan data mart dengan data warehouse adalah:
• Data mart memfokuskan hanya pada ekbutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis
• Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse
• Data mart hanya sedikit mengandung informasi dibandingkan dengandata warehouse dan lebih mudah dipahami dan dinavigasi
2.6 OLAP (Online Analytical Processing)
Istilah pemrosesan analitis online (Online Analytical Processing) menggambarkan jenis pemrosesan analitis dari data segera setelah transaksi terjadi. Peranti OLAP dapat menganalisis data utuk mencerminkan kebutuhan bisnis aktual. Kemampuan OLAP adalah kemampuannya untuk menciptakan struktur bisnis dan menggabungkannya dengan cara tertentu sehingga pengguna dapat dengan cepat menjawab berbagai pertanyaan bisnis. Penggina dapat mengiris data secara interaktif dan menggali perincian yang mereka inginkan. Selain menjawab permintaan data, OLAP dapat menganalisis hubungan antarkategori data dan mencari pola, kecenderungan dan pengecualian. OLAP dapat digunakan untuk melakukan konsolidasi (melibatkan pengelompokkan data), drill-down (meringkas data) dan slicing and dicing (menjabarkan pada kemampuan utnuk meihat data dari berbagai sudut
pandang).
2.7 Data Mining
Data mining atau penggalian data adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi maupun hubunganhubungan yang terdapat dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk memperkirakan perilaku di masa mendatang. Teknologi penggalian data ini memiliki kemampuan berikut:
• prediksi otomatis dari kecenderungan dan perilaku
• penemuan otomatis dari pola yang sebelumnya tidak diketahui
