Contoh Soal Datawarehouse Datawarehouse Mungkin temen-temen ada yang butuh, ini saya share kisi-kisi soal UTS DW 1. Sebutkan karakteristik datawarehouse - integrated - non volatile - sube!t oriented - time variant - memiliki rentang waktu"history# $. %elaskan mengenai &T' 1# &(tra!t yaitu seluruh )roses untuk mengambil data dari sumber data menadi sebuah *ormat standar yang mudah untuk di)roses $# Trans*orm yaitu )roses untuk mengubah *ormat, struktur dan arsitektur data agar sesuai dengan s)esi+kasi yang ditentukan di datwarehouse # 'oad yaitu )roses untuk memasukkan data ke dalam datawarehouse . a)a saa nilai datawarehouse yang bisa kita da)at ika dikombinasikan dengan bisnis intelligent 1# memahami a)a yang teradi )ada bisnis $# menentukan trend bisnis # )rediksi kesem)atan di maasa datang # mengukur )er*orman!e . !iri-!iri data yang sehat 1# tidak teradi data ganda "redundant# $# )enamaan tidak berasal dari obek "misalmanusia,tem)at,dll# "misalmanusia,tem)at,dll# # data harus akurat # tidak ada data yang error /. 0)a saa nilai datawarehouse datawarehouse yang bisa kita da)at ika dikombinasikan dengan isnis 2ntelligen!e awaban nya da)at membuat, mengembangkan la)oran, analisa dan a)likasi yang meman*aatkan datawarehouse 3. menga)a datwarehouse datwarehouse disebut memiliki si*at heteroginitas karena karena dalam datawarehouse dimana data nya dibagi dalam sube!t area 4. a)a yang dimaksud dengan data )urging data )urging adalah )embuangan data )ada data lama, namun data lama tidak akan diha)us melainkan di)idah ke media lain namun bisa saa diha)us sesuai dengan organinsasi organinsasi S50'-S50' D0T0W06&75US& 1. %elaskan tentang 5'08 9 awab Data warehouse menyediakan suatu tool suatu tool yang disebut OnLine disebut OnLine Analytical Processing"5'08# Processing"5'08# untuk melakukan analisis data multidimensional data multidimensional se!ara interakti* yang nantinya akan menadi *asilitas yang memudahkan untuk melakukan melakukan )roses data mining "6eddy, mining "6eddy, dkk, $:1:#. 8ada dasarnya, user membutu membutuhkan hkan kemam)u kemam)uan an untuk menam)ilk menam)ilkan an analisis analisis multidimen multidimensiona sionall dengan kalkulasi yang kom)leks, teta)i )ada kenyataannya dalam media atau alat )enulisan la)oran, query, query, spreadshe spreadsheets ets tida tidak k mam) mam)u u meme memenu nuhi hi kebut ebutuh uhan an itu. itu. Meli Meliha hatt ke)ad e)ada a kenyataan tersebut maka dibutuhkan suatu alat tambahan yang mam)u menawab semua )ersoalan tersebut. Dibutuhkan sekum)ulan alat yang se!ara khusus da)at melakukan melakukan analisis se!ara serius. Untuk itulah 5'08 dibutuhkan. 5'08 "OnLine "OnLine Analytical Processing# Processing # meru)akan sebuah kategori software yang software yang memungkinkan analis, analis, manaer dan eksekut eksekuti* i* untuk menda)at keuntungan keuntungan dari dalam dalam data s data se!ar e!ara a !e)at, !e)at, konsisten, dan interakti* dengan berbagai kemungkinan yang ada )ada )andangan terhada) in*ormasi yang ditrans*ormasi dari data mentah ke dalam bentuk nyata yang da)at di)ahami olehuser olehuser "8onniah, "8onniah, $::1#. $. bagaimana analisis kinera )enualan dengan data warehouse warehouse ? awab Data warehouse warehouse menya menyaik ikan an sebuah sebuah )ondas )ondasii untuk untuk berba berbagai gai enis enis dari dari analis analisis is dan la)oran la)oran mengenai )enualan beserta )rediksi nya. 'a)oran dan analisis )enualan beserta )rediksi nya menyaikan )andangan bagi bagian )enualan )erusahaan, mengintegrasikan in*ormasi dari )enualan, konsumen dan keuangan untuk melengka)i gambaran kinera )enualan ";asir, dkk, $::3#.
Dalam urnalnya yang berudul Data Warehouse Design For Sales Performance Analysis, Analysis , ;asir, dkk menyatak menyatakan an bahwa analisis analisis kinera kinera )enualan )enualan menggabung menggabungkan kan konse) konse) dari )roses )roses analitis analitis dan data warehous warehouse e untuk untuk menduk mendukung ung )rose )roses s )embua )embuatan tan ke)ut ke)utusa usan n dalam dalam organ organisa isasi. si. 8eran!angan 8eran!angan dari analisis kinera )enualan dengan data warehouse memberikan warehouse memberikan dam)ak yang
1
langsung )ada kemam)uan )erusahaan untuk menam)ilkan analisis )enualan )roduk se!ara khusus. ;amun tidak ada aturan khusus untuk meran!ang data warehouse yang akan di)akai dalam analisis kinera )enualan. Data warehouse memiliki salah satu karakteristik yaitu ime !ariant" %elaskan a)a maksud dariime !ariant ? awab 8ada sistem o)erasional, data yang disim)an hanya mengandung nilai saat ini saa. ;amun tentu saa sistem o)erasional masih menyim)an bebera)a data yang si*atnya masa lalu. 0kan teta)i se!ara esensial sistem o)erasional menggambarkan in*ormasi saat ini karena sistem mendukung o)erasi setia) hari nya. 8ada data warehouse, disebabkan oleh tuuan natural nya, data warehouse mengandung data historis, tidak hanya nilai saat ini. Data disim)an sebagai gambaran masa lalu dan )eriode saat ini. Setia) struktur data dalam data warehousemengandung elemen waktu. Se!ara alamiah, karakteristik time #ariant dalam data warehouse adalah mengi
1.Jelaskan 2 pengertian overfow storage + contoh. = >ombinasi dari data historis dan data rin!i yang menghasilkan tingkat )ertumbuhan yang *enomenal = Sebagai data yang tumbuh besar, subsisdi alami da)at teradi antara data akti* dan tidak akti* yang digunakan Contoh o 'ow )e*orman!e disk storage -? @0T Storage o 'ine Storage -? 6obot yang dikendalikan dengan Catridge ased SeAuential Ta)e o SeAuential Ta)e -? 'ebih !anggih dari 'ine Storage 2. Jelaskan makna “inactive data” ! Data tidak akti* adalah data yang tidak mun!ul di +le tree dan uga dikenal sebagai direktori atau struktur data. Meski)un data ini berada )ada hard drive 0nda, data ini tidak da)at diakses oleh sistem o)erasi dan uga tidak bisa di maintain. Data yang diha)us atau data yang ada sebelum mem*ormat sistemadalah dua !ontohnya. 8ada dasarnya, data yang tidak da)at diakses B tidak da)at dilihat, teta)i masih disuatu tem)at di dalam hard drive diklasi+kasikan sebagai inavtive data. 3. Jelaskan makna “eedback loop” ! @eedba!k 'oo) da)at meningkatkan atau memberikan )erubahan yang teradidalam suatu sistem. Um)an balik yang )ositi* da)at meningkatkan ataumem)erkuat )erubahan, hal ini !enderung untuk membuat sistem menadikeadaan seimbang dan membuatnya lebih stabil. Sedangkan um)an balik yangnegati* !enderung untuk meredam atau memberikan )erubahan, akan teta)i )erubahan )erubahan yang diberikan membuat keadaan menadi tidak seimbang dan tidak stabil. . Jelaskan beberapa eedback loop techni"es ! = entuk bagian )ertama dari gudang data dengan sangat ke!il, langkah-langkah yang sangat !e)at, dan hati-hati mendengarkan komentar )engguna akhir di akhir setia) langkah )embangunan. = %ika tersedia, gunakan )rototy)ing dan memungkinkan *eedba!k loo)untuk mem*ungsikan )enggunaan )engamatan yang dikum)ulkan dari )rototi)e. = 'ihatlah bagaimana orang lain telah membangun tingkat granularity merekadan belaar dari )engalaman mereka. = 8ergi ke )roses um)an balik dengan meman*aatkan user yang ber)engalaman yang menyadari )roses yang sedang teradi. = 'ihatlah a)a organisasi yang kini mun!ul da)at bekera, dan menggunakan )ersyaratan *ungsional sebagai )anduan. = %alankan oint a))li!ation design "%0D# dan mensimulasikan out)ut untuk men!a)ai um)an balik yang diinginkan. #. Jelaskan makna $raw estimate% ! Suatu aktivitas yang di gunakan untuk menentukan tingkat kerin!ian dengan !ara melakukan estimasi )ada umlah baris data dan D0SD"Dire!t 0!!es Storage Devi!e# di dalam data warehouse &. Jelaskan teknik melak"kan $raw estimate% ! = 2denti+kasi semua tabel yang akan dibangun Men!ari tahu semua in*ormasi table yang akan di bangun atau buat. = 8erkirakan ukuran masing-masing baris dalam table Membuat )erkiraan mengenai besarnya ukuran setia) table. = Dalam kurun waktu satu tahun, )erkirakan umlah maksimum dan minimum dari baris dalam table Tentukan banyaknya umlah maksimal dan minimal yang akan di )akai dalam table. = 7itung ruang )royeksi data indeks Menentukan besarnya ruang yang di butuhkan untuk )royeksi data indeks agar tidak teradi kekurangan tem)at.
$
'. Jelaskan makna $inp"t to the planning process% ! Suatu kegiatan dimana kita memasukan suatu in*ormasi se)erti estimasi tem)at dan estimasi baris serta in*ormasi-in*ormasi lainnya kedalam suatu )roses )eren!anaan untuk mendukung ren!ana yang telah dibuat agar tidak teradi kesalahan se)erti kekurangan D0SD,waktu yang tidak !uku),dll dalam ren!ana yang telah di ran!ang.oleh karena itu kita )erlu melakukan in)ut kedalam )roses )eren!anaan kita se)erti menentukan D0SD yang di butuhkan,waktu yg di )erlukan untuk menalankan ren!ana tersebut dan tingkat rin!ian yang di )erlukan. 1. 0)a hubungan antara 5'08 dan 5'T8
Jawaban Sebelum kita membahas tentang hubungan antara 5'08 dan 5'T8, kita harus mengetahui terlebih dahulu de+nisi atau )engertian dari 5' 08 dan 5'8T. a# 5'08 Suatu enis )erangkat lunak yang melakukan )emrosesan untuk menganalisa data bervolume besar dari berbagai )ers)ekti* "multidimensi#. 5'08 seringkali disebut analisis data multidimensi yang ber*ungsi sebagai data analasis "sele!t# "0rdi, $:1:#. Data multidimensi adalah data yang da)at dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut u kuran. Contoh atribut dimensi adalah nama barang dan warna barang, sedangkan !ontoh atribut ukuran adalah umlah barang. b# 5'T8 "5nline Transa!tion 8ro!essing Systems# adalah suatu sistem yang mem)roses suatu transaksi se!ara langsung "insert, u)date, delete# melalui kom)uter yang terhubung dalam aringan. 5'T8 berorientasi )ada )roses yang mem)roses suatu transaksi se!ara langsung melalui kom)uter yang terhubung dalam aringan "0rdi, $:1:#. Se)erti misalanya kasir )ada sebuah su)er market yang menggunakan mesin dalam )roses transaksinya. 5'T8 mem)unyai karakteristik bebera)a user da)at !reating, u)dating, retrieving untuk setia) re!ord data, lagi )ula 5'T8 sangat o)timal untuk u)dating data. %adi, hubungan antara 5'08 dan 5'T8 adalah )emrosesan dalam suatu sistem yang saling berkaitan. 5'T8 digunakan untuk mem)rosesan suatu transaksi yang mengin)ut atau memasukkan data menggunakan 5'08 yang ber*ungsi untuk menganalisis. Sehingga dengan menggunakan 5'8T user da)at !reating, u)dating, retrieving untuk setia) data re!ord dari 5'08.
$. %elaskan taha)an-taha)an utama )engum)ulan data )ada Data Warehouse.
Jawaban 2ntegrasi data adalah )enggabungan datadari berbagai sumber )enyim)anan datauntuk menadi satu kesatuan data yangkoheren. 6eduksi data. Teknik reduksi data ditera)kan untuk mem)eroleh re)resentasi tereduksi dari seumlah data yang berim)likasi )ada volume yang auh lebih ke!il. 8embersihan Data. 8roses ini meru)akan taha)an )embersihan data, yaitu mengisi data yang hilang, mengatasi d ata yang kotor dan rusak, mengidenti+kasi atau membuang data )en!ilanE, Emem)erbaiki data yang tidak konsisten. Trans*ormasi data yaitu )roses)engubahan data menadi bentuk yang te)at.8roses ini dilakukan agar kondisi data teta)konsisten dan da)at digunakan untuk )roses.
•
•
•
•
. 0)a kaitan antara Data Warehouse, Data Mining dan Data Mart
Jawaban Sebelum membahas kaitan antara Data Warehouse, Data Mining, Data Mining kita lihat dahulu )engertian masing-masing Data tersebut 1. Data Warehouse meru)akan metode dalam )eran!angan database, yang menunang DSS"De!ission Su))ort System# dan &2S "&(e!utive 2n*ormation System#. Se!ara +sik data warehouse adalah database, ta)i )eran!angan data warehouse dan database sangat berbeda. Dalam )eran!angan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan )ada data warehousenormalisasi bukanlah !ara yang terbaik. $. Data Mining 8erangkat 'unak yang digunakan untuk menemukan )ola-)olater sembunyi mau)un hubungan-hubungan yang terda)at dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk mem)erkirakan )erilaku di masa yang akan datang. . Data Mart Meru)akan bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan )ada tingkat de)artemen atau *ungsi bisnis tertentu dalam )erusahaan. %adi, kaitan Data Warehouse, Data Mining, Data Mart adalah ketiganya meru)akan )erangkat lunak yang saling menunang. Data Warehouse yang meran!ang database, Data Mining digunakan untuk basis data yang besar dalam )erangkat lunak tersebut, sedangkan Data Mart untuk mendukung kebutuhan *ungsi bisnis dalam suatu )erusahaan.
. Sebutkan model-model Data Mining
Jawaban (( 0sso!iation 6ules Sering disebut uga dengan 'ink 0nalysis atau Market-basket 0nalysis Meru)akan )endekatan diskri)ti* yang mengek)lorasi data untuk men!ari hubungan antar data yang ada = anyak digunakan untuk melakukan )enganalisaan terhada) transaksi )emesananBretail b. Clustering = Sering disebut dengan unsu)ervised !lassi+!ation = Telah banyak diim)lementasikan di berbagai bidang mulai dari ekonomi sam)ai biologi = 0da bebera)a enis hierar!hi!al, )artitional dan density estimation-based !lustering !. De!ision Trees = Sering disebut uga 6egression Tree = Meru)akan metode yang terkelom)ok ke dalam su)ervised !lassi+!ation = @ungsinya sama dengan ;eural ;etworks dalam hal klasi+kasi = Sudah banyak ditera)kan di dalam berbagai ma!am )emodelan tera)an d. ;eural ;etworks = Meru)akan metode yang terkelom)ok dalam su)ervised !lassi+!ation = isa digunakan untuk klasi+kasi dan bias uga digunakan untuk melakukan )rediksi = Meru)akan )emodelan yang men!ontoh otak manusia "hewan# e. ayesian ;etworks = Meru)akan )emodelan dengan menggambarkan variable sebagai bagian dari suatu aringan = isa dikatakan sebagai gabungan dari neural networks dan de!ision trees = erguna untuk melakukan )emodelan yang kom)leks, dimana variables yang dianalisa mem)unyai hubungan kom)leks dan tidak hanya hubungan satu arah a. = =
1. $.
0)a itu Convenien!e +eld dalam eks)lorasi data warehouse 0)akah data warehouse dan data marts harus di letakkan )ada ma!hine yang sama atau harus ter)isah elaskan9 . %elaskan li*e!y!le o* data dari o)eration sam)ai data warehouse9 . 0)akah )enting melakukan testing )ada data warehouse elaskan /. agaimana data warehouse di gunakan dalam e-business 3. %elaskan Tugas Franularity manager dalam data warehouse 4. %elaskan mengenai system o* re!ord G. uat !ontoh data untuk )ivot table H. %elaskan karakteristik &2S 1:. Sebutkan dan elaskan $ dasar akti+tas yang harus di )enuhi )erusahaan untuk memenuhi standard in*ormasi 11. Fambarkan taha)an dalam im)lementasi sebuah )roe!t 1$. %elaskan G langkah membuat teknikal ar!hite!ture 1. Sebutkan / kesalahan umum dalam melaksanakan )roe!t data warehouse %awaban 1. Convenien!e +eld adalah +eld yang dibuat dalam analisis untuk kenyamanan analis, bidang kenyamanan terdiri dari elemen data rin!i yang berasal dari sumber non analitis $ harus ter)isah, karena untuk meningkatkan ketersedianya data. Iang akan banyak di )akai oleh sube!t area tertentu. . 'i*e Cy!le o* Data
Ca)ture mengambil data yang diin)ut &dit memodi+kasi data yang telah diin)ut 'oad into a))li!ation memindahkan data yang telah di edit kedalam a))likasi 5nline 0!!ess mengakses data yang telah di load kedalam database. 2ntegrated with other a))li!ation mengabungkan data yang ada )ada !or)orate menadi satu kesatuan data 'oad into data warehouse memindahkan data kedalam data warehouse, lalu melakukan analisis sebera)a sering sebuah data di tam)ilkan @reAuan!y o* usage dro)s data yang )aling sering masuk ke dalam )osisi ini. ;ear line storage data yang agak arang di )anggil maka akan di masukkan kesini , !ontoh data yang di)anggil dalam seminggu sekali, dua minggu sekali atau sebulan sekali atau setahun sekali. 0r!hival storage data yang disim)an disini dataJ yang sangat arang ditam)ilkan dan biayanya berisikan data-data detail dari setia) summary. . Cuku) )enting adanya testing dalam datawarehouse karena ketelitian dari data sangat dibutuhkan ika menyangkut hubungannya dengan bank, karena tidak mungkin a))likasi dengan datawarehouse langsung ditera)kan tan)a ditest terlebih dahulu karena bisa saa teradi human error saat melakukan Trans*ormasi data. /. )anaat *ata areho"se pada dalam ,-"siness Sebagai tem)at )enyim)anan data dan segala aktivitas dalam )engunaan Web Sebagai salah satu tem)at )enyim)anan data yang akan digunakan untuk tuuan analisis data "baik untuk )engambilan ke)utusan atau )eren!anaan strategi# Meningkatkan )er*orman!e web. Meningkatkan availability data dalam web. Mengurangi response time. /enerapan *atawareho"se pada ,-bisnis Dengan menggunakan so*tware 0ran"larit )anager, so*tware yang da)at digunakan untuk mengelola aliran data Web log !li!kstream sebelum masuk ke dalam lingkungan data warehouse. hal- hal yang dilakukan dalam FM meli)uti &dits out e(traneous data Creates a single re!ord out o* multi)le, related !li!kstream log re!ords &dits out in!orre!t data Converts data that is uniAue to the Web environment, es)e!ially key data that needs to be used in the integration with other !or)orate data Summari
• • •
• • • • • • •
/
Mengha)us Data !li!kstream asing"Delete# Merangkum data yang !li!kstream"Summary# Mengagregat Data !li!kstream"0ggregating# Menggabungkan data !li!kstream yang sudah te)at"Merge# Menyatukan data !li!kstream yang sudah te)at"Com)a!t# 4. System o* 6e!ord adalah de+niti* sumber in*ormasi untuk setia) nilai yang diberikan sebuah in*ormasi G.Contoh 8ivot Table
• • • • •
Merah
iru
au
$
Celana
1
Sum o* Color G 4 3 / Sum o* iru
Sum o* Merah
$ 1 : Total
H.>arakteristik &2S 7arus mam)u melakukan Trend 0nalysis and Dete!tion >ey 6atio 2ndi!ator measurement and tra!king Drill-down 0nalysis 8roblem Monitoring Com)etitive analysis >ey 8er*orman!e indi!ator monitoring Sehingga &2S mam)u menalankan *ungsinya sebagai )embantu )engambilan ke)utusan dan memonitoring masalah yang teradi dan )engukuran )er*orma sekaligus menganalisa trend yang sedang teradi.
• • • • • •
1:. $ aktivitas @inan!ial Com)lien!e berkaitan dengan )en!atatan, )rosedur, dan )ela)oran transaksi keuangan. %enis kegiatannya 1. Men!atat tanggal transaksi $. Men!atat umlah transaksi . Merekam )eserta dalam transaksi . >lasi+kasi transaksi 0s)ek dalam transaksi >euangan 1. Masa lalu dan masa kini. ")ast and )resent# Transaksi saat ini di mana organisasi bergerak. bahwa ketika transaksi teradi,harus tunduk )ada serangkaian audit yang . Setelah menyelesaikan audit dan )rosedur, data keuangan bisa di)indahkan kedalam data warehouse •
$. Melihat kembali Data keuangan dari waktu ke waktu Dalam hal ini, memeriksa data keuangan yang lebih tua adalah *okus. Tentu, data warehouse menadi *okus di sini. Data warehouse adalah tem)at alami untuk memulai karena data warehouse memegang berikut a. 7istori!al data b. Franular data !. 2ntegrated data •
0uditing Cor)orate Communi!ations
3
erkaitan dengan )roses teradi nya transaksi keuangan Dibagi dari sumber datanya a. terstruktur i. &mail ii. Tele)on iii. >ontrak iv. )ro)osal b. tidak terstruktur i. gambar ii. !elotehan iii. lagu iv. video untuk mengatasi itu maka ada !ara untuk mengum)ulkan data tidak terstruktur 1. Sebuah indeks sederhana Memegang re*erensi kembali ke kata atau *rase. Misalkan kata KakunK telah ditemukan. Sederhana 2ndeks hanya menunuk kembali ke dokumen atau email di mana kata itu dium)ai. $. Sebuah indeks konteks >ata-kata dan *rase di mana ada kekritisan dirasakan in*ormasi. Misalnya, kalimat Kkontingen diualK ditemukan. Dalam re*erensi konteks, teks sebelum dan sesudah *rase ditangka). . Salinan )esan atau komunikasi isa dibuat ika ditentukan bahwa )enemuan sebuah kata atau *rase sangat )enting. Misalkan )esan berikut diterima K. >ami memiliki ren!ana untuk menggela)kan )erusahaanK Dalam hal ini, seluruh )esan ditangka) dan disim)an. Setelah sudah mam)u dida)at data tidak terstruktur akan di trans*orm menadi data terstruktur dan akan di load ke dalam data warehouse sama se)erti data terstruktur
11. 1$. G ste) membangun Te!hni!al 0r!hite!ture 1. Establish an Architecture Task Force 8roses seorang tekni!al designer berkerasama dengan, staging designer dan analis develo)er a))likasi menyatukan menyelesaikan arsitektur dan memastikan *ungsi dan bentuk ba!kend dan *rontend $. Collect Architecture-Related Requirements 0rsitektur dibuat untuk mendukung kebutuhan bisnis yang bernilai tinggi. @okus utama adalah untuk mengungka) im)likasi arsitektur yang terkait dengan kebutuhan bisnis yang kritis dan meman*aatkan kebutuhan bisnis untuk mende+nisikan se!ara elas sebuah )roses,maka dilakukan wawan!ara tambahan dalam organisasi T2 . Document Architecture Requirements Mendokumentasikan wawan!ara tambahan dari langkah sebelumnya. . Develop a High-Level Architectural odel Setelah itu merumuskan model untuk mendukung kebutuhan yang teridenti+kasi maka ste) kedua menadi kom)onen utama , se)erti data staging, data a!!ess, metadata, dan in*rastuktur
4
/. Design and !peci"# the !ubs#stems Sekarang kita mengerti bagaimana bagian-bagian utama akan hidu) berdam)ingan, sekarang saatnya untuk melakukan desain rin!i dari subsistem. 3. Determine Architecture $mplementation %hases >ita harus menyediakan element )enting dalam arsitektur untuk membantu kebutuhan akhir dari iterasi awal )roe!t 4. Document the Technical Architecture >ita )erlu untuk mendokumentasikan arsitektur teknis, termasuk taha)an )elaksanaan yang diren!anakan.dokumen ren!ana untuk arsitektur teknis harus men!aku) detil yang memadai sehingga )ara )ro*esional yang teram)il da)at melanutkan )embangunan *ramework G. Revie& and Finali'e the Technical Architecture 6en!ana arsitektur harus dikomunikasikan dengan baik keberbagai tingkat detail, ke)ada tim )royek, T2 rekan, s)onsor bisnis, dan memim)in bisnis. 1. >esalahan Umum yang teradi saat )embanguan )roe!t data warehouse 1. Tidak memiliki s)onsor bisnis yg kuat $. Tidak memiliki motivasi bisnis yg kuat untuk membangun data warehouse . Tidak layaknya data , tidak layaknya se!ara teknis dan sumber daya . >urangnya komunikasi orang bisnis dan 2T /. Tidak sia)nya budaya analisis yg sedang ada di )erusahaan
G
