Migrasi dan Optimalisasi Data Warehouse dari SQL Server ke Greenplum (dengan Studi Kasus di PT. Bank "XYZ" Bandung).
vi Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK
Data warehouse merupakan salah satu metope pengolahan pata yang papat mengolah pata pari berbagai sumber. Bank XYZ merupakan salah satu bank pi Inponesia yang menggunakan data warehouse berbasiskan SQL Server untuk mengelola pata perusahaan tersebut. Bank XYZ menyimpan pata transaksi nasabah papa data warehouse sejak tahun 2002. Muncul permasalahan saat pata yang pimiliki terus bertambah pan sistem data warehouse yang pipakai pianggap supah tipak papat lagi memenuhi kebutuhan yang apa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Bank XYZ memilih sistem baru yang bernama Greenplum sebagai pengganti sistem data warehouse yang lama. Migrasi sistem pari SQL Server ke Greenplum tentunya memerlukan perencanaan yang matang agar papat terlaksana pengan baik. Perencanaan migrasi mencakup analisis sistem, penpefinisian pata mopel, snhema, pembuatan system of renord pan proses ETL. Setelah menjalani proses migrasi selama pua tahun, perpinpahan sistem pinyatakan berhasil. Beberapa keuntungan pari proses migrasi tersebut apalah peningkatan kinerja palam memproses pata berukuran besar, pata tersimpan lebih rapih pan terstruktur, penghematan ruang penyimpanan pata, pan proses analisa pata lebih mupah pilakukan. Apapun kerugian yang pipapat apalah penurunan kinerja palam memproses pata berukuran kecil.
(2)
vii Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT
Data warehouse is a method for managing data from many resournes. XYZ Bank, a bank in Indonesia, using this SQL Server based data warehousing method for pronessing its own data. XYZ Bank’s data warehouse keep the nustomers transantion data sinne 2002. Innreases data from time to time nausing need to nhange the system of data warehouse to a better one. For that, XYZ Bank denided nhange the old system to a new one nalled Greenplum. The nhange needs a good and mature planning so it nan be done well. The migration itself innludes system analysis, defining data model, snhema, system of renord and ETL proness. The system nhange is sunness after passed two years of migration proness. Several advantages from migration proness novers improvement in big data pronessing, more arranged and struntured data in storage, less spane needed in the storage, and easier for analyst to analize data from warehouse. Some disadvantage reneived from this migration proness is it takes more time to proness a little amout of data rather than the old system.
(3)
viii Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR ISI
Lembar Pengesahan ... i
Prakata ... ii
Lembar Pernyataan Persetujuan Publikasi Karya Ilmiah ...iv
Surat Pernyataan Orisinalitas Karya ... v
Abstrak ...vi
Abstract ... vii
Daftar Isi ... viii
Daftar Gambar ... x
Daftar Tabel ...xi
Daftar Lampiran ... xii BAB I ... Error! Bookmark not defined. 1.1. Latar Belakang ... Error! Bookmark not defined. 1.2. Rumusan Masalah ... Error! Bookmark not defined. 1.3. Tujuan ... Error! Bookmark not defined. 1.4. Batasan Masalah... Error! Bookmark not defined. 1.5. Sistematika Pembahasan ... Error! Bookmark not defined. BAB II ... Error! Bookmark not defined. 2.1. Data Warehouse ... Error! Bookmark not defined. 2.1.1. Skema Data Warehouse ... Error! Bookmark not defined. 2.2. Migrasi Data Warehouse ... Error! Bookmark not defined. 2.2.1. Perencanaan Migrasi ... Error! Bookmark not defined. 2.2.2. Siklus Umpan Balik ... Error! Bookmark not defined. 2.3. Greenplum ... Error! Bookmark not defined. 2.3.1. Teknologi Greenplum ... Error! Bookmark not defined. 2.3.2. Arsitektur Greenplum... Error! Bookmark not defined. BAB III ... Error! Bookmark not defined.
3.1. Analisis Sistem ... Error! Bookmark not defined. 3.1.1. Profil Perusahaan ... Error! Bookmark not defined. 3.1.2. Gambaran Keseluruhan ... Error! Bookmark not defined. 3.2. Perencanaan Migrasi ... Error! Bookmark not defined. 3.2.1. Data Mopel Korporat ... Error! Bookmark not defined. 3.2.2. System of Renord ... Error! Bookmark not defined. 3.2.3. Pengklasifikasian Tabel (Table Clasifination)Error! Bookmark not defined.
3.2.4. Proses ETL (Extrant Transform Load) . Error! Bookmark not defined. 3.3. Peran Penulis Dalam Tim ... Error! Bookmark not defined. BAB IV ... Error! Bookmark not defined. 4.1. Penerapan Perencanaan Migrasi ... Error! Bookmark not defined. 4.1.1. Replikasi Stored Pronedure ... Error! Bookmark not defined. 4.1.2. Pembuatan Pankage ETL ... Error! Bookmark not defined. 4.1.3. Optimalisasi Stored Pronedure ... Error! Bookmark not defined. 4.1.4. Tunning Stored Pronedure ... Error! Bookmark not defined. BAB V ... Error! Bookmark not defined. 5.1. Testing Storep Procepure ... Error! Bookmark not defined. BAB V ... Error! Bookmark not defined. 6.1. Kesimpulan ... Error! Bookmark not defined.
(4)
ix Universitas Kristen Maranatha 6.2. Saran ... Error! Bookmark not defined. DAFTAR PUSTAKA ... Error! Bookmark not defined. RIWAYAT HIDUP PENULIS ... Error! Bookmark not defined. LAMPIRAN ... Error! Bookmark not defined.
(5)
x Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Star Snhema ... 6
Gambar 2.2 Snowflake Snhema ... 7
Gambar 2.3 Pembuatan pata mopel ... 9
Gambar 2.4 Menpesain data warehouse ... 12
Gambar 2.5 Pengisian pata ke data warehouse ... 15
Gambar 2.6 Siklus umpan balik ... 17
Gambar 2.7 Arsitektur Greenplum ... 19
Gambar 3.8 Data Warehousing pi Bank XYZ ... 21
Gambar 3.9 Snhema nasabah... 24
Gambar 3.10 Struktur Organisasi Divisi EIS ... 31
Gambar 4.11 Pembuatan SSIS Projent ... 40
Gambar 4.12 Penambahan koneksi SSIS ... 40
Gambar 4.13 Penambahan Exenute SQL Task ... 41
Gambar 4.14 Tab Data Flow ... 42
Gambar 4.15 Sourne Editor... 43
Gambar 4.16 Data Conversion ... 44
Gambar 4.17 Destination Editor ... 45
(6)
xi Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Penerapan sistem SCD ... 27
Tabel 3.2 Penambahan pata menggunakan sistem SCD ... 27
Tabel 3.3 Contoh uppate papa sistem SCD ... 27
Tabel 3.4 Contoh pelete papa sistem SCD ... 28
Tabel 3.5 Perubahan tipe pata pari Yukon ke Greenplum ... 29
(7)
xii Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR LAMPIRAN
Surat keterangan magang ... A-1 Fotokopi absensi bulan Februari ... A-2 Fotokopi absensi bulan Maret ... A-3 Fotokopi absensi bulan April ... A-4 Fotokopi absensi bulan Mei ... A-5 Fotokopi absensi bulan Juni ... A-6 Fotokopi absensi bulan Juli ... A-7
(8)
1 Universitas Kristen Maranatha
BABBIB
PENDAHULUANB
1.1.LatarBBelakangB
Pada era teknologi informasi sekarang ini, data merupakan sesuatu yang penting. Data yang telah diolah dapat menjadi informasi yang tidak ternilai harganya. Bahkan ada paradigma bahwa siapa yang menguasai informasi, maka dialah yang akan menguasai dunia. Sebagai contoh, tentu kita semua mengetahui
Google, perusahaan teknologi yang memiliki banyak data dari seluruh dunia. Dengan pengelolaan data yang tepat, Google dapat menggunakan informasi tersebut untuk menciptakan produk-produk yang tepat guna dan mendatangkan banyak keuntungan finansial bagi perusahaan tersebut.
PT. Bank XYZ sebagai bank nasional tentunya juga memiliki data yang sangat banyak, yang berasal dari berbagai macam sumber, contohnya: data dari berbagai cabang, ATM, mobile banking, e-banking, dll. Data-data tersebut tentunya memerlukan pengelolan yang baik agar dapat digunakan secara maksimal untuk perusahaan tersebut. Data Warehouse merupakan teknologi yang tepat untuk digunakan dalam pengelolaan data-data tesebut. Data Warehouse
cocok diterapkan karena dapat mengumpulkan data dari berbagai macam sumber dan menggabungkannya sehingga mudah diolah dan digunakan.
Selama ini, Bank XYZ telah menggunakan SQL Server, yang disebut
Yukon, sebagai Data Warehouse. Namun dengan semakin bertambahnya data yang diolah, Data Warehouse tersebut dirasakan mulai menurun kinerjanya, sehingga dibutuhkan sistem pengganti untuk Data Warehouse tersebut. Bank XYZ
akhirnya memutuskan Greenplum sebagai sistem pengganti Data Warehouse Yukon. Pergantian sistem tersebut (migrasi) tentunya memerlukan tahapan-tahapan, waktu dan sumber daya yang tidak sedikit, untuk itulah penulis tertarik untuk bekerja lapangan di Bank XYZ dan terlibat dalam proses migrasi Data Warehouse tersebut.
(9)
2
Universitas Kristen Maranatha
1.2.RumusanBMasalahB
Berdasarkan latar belakang diatas, dapat disimpulkan beberapa rumusan masalah yang akan dibahas:
1) Bagaimana menentukan tahapan-tahapan dalam migrasi Data Warehouse. 2) Bagaimana melakukan optimalisasi Data Warehouse yang baru agar
memiliki kinerja yang lebih baik.
1.3.TujuanB
Berdasarkan rumusan masalah diatas, tujuan pembahasan karya ilmiah ini adalah:
1) Menentukan tahapan-tahapan dalam migrasi Data Warehouse.
2) Melakukan optimalisasi Data Warehouse yang baru agar memiliki kinerja yang lebih baik.
1.4.BatasanBMasalahB
Beberapa batasan masalah yang ditentukan dalam karya ilmiah ini adalah: 1) Data warehouse ini menggunakan SSIS untuk proses ETL dari sumber data
ke Greenplum.
2) Data warehouse ini menggunakan Greenplum, dengan bahasa
PostgreSQL.
3) Tools pembuatan kode SQL menggunakan PGAdmin.
4) Implementasi migrasi Data Warehouse ini akan dilakukan di Bank XYZ. 5) Proses optimalisasi yang dilakukan penulis hanya sebatas pada
optimalisasi proses/stored procedure yang ditangani penulis.
1.5.SistematikaBPembahasanB
Sistematika penyajian penelitian data warehouse ini dibagi dalam lima bab yang dapat diuraikan sebagai berikut:
BAB I : PENDAHULUAN B
Bab ini membahas latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah dan sistematika pembahasan.B
(10)
3
Universitas Kristen Maranatha
BAB II : LANDASAN TEORIB
Bab ini membahas tinjauan pustaka atau teori yang relevan dengan masalah yang hendak dibahas.B
BAB III : ANALISIS DAN DISAIN
Bab ini membahas kondisi sistem yang sedang berjalan, analisis dan perencanaan, serta tahapan migrasi yang akan dilakukan.B
BAB IV : PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAKB
Bab ini membahas tentang produk yang dihasilkan selama proses studi kasus yang dilakukan penulis.
BAB V : TESTING DAN EVALUASI SISTEM Bab ini membahas tentang uji coba
BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini membahas kesimpulan dan saran dari hasil studi kasus yang dilakukan penulis
(11)
52 Universitas Kristen Maranatha
BABBVIB
B
KESIMPULANBDANBSAEANB
6.1.KesimpulanB
Hasil yang dicapai pada penelitian tugas akhir ini adalah:
1. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam migrasi data warehouse adalah sebagai berikut:
1) Penentuan data model korporat. 2) Pembuatan system of record
3) Menentukan klasifikasi tabel 4) Melakukan proses ETL
2. Optimalisasi data warehouse yang dapat dilakukan adalah: 1) Menghindari penggunaan perulangan.
2) Menghilangkan cursor.
3) Menggunakan fungsi RowNumber untuk pengambilan data secara berurut.
4) Melakukan tunning pada function.
Keuntungan yang didapat dari hasil migrasi data warehouse ini adalah: 1. Peningkatan kinerja dalam memproses data berukuran besar.
Sistem pemrosesan data secara pararel yang diterapkan Greenplum
memberi peningkatan kinerja untuk proses yang mengolah data dalam jumlah besar. Sebagai contoh, penarikan data berjumlah satu juta baris membutuhkan waktu kurang lebih 10 detik dibandingkan dengan 1 menit pada sistem lama.
2. Data tersimpan lebih rapih dan terstruktur.
Penggolongan tabel dan penerapan standarisasi dalam pembuatan function
membuat data yang disimpan lebih mudah untuk dicari dan pengembangan proses (function) lebih mudah untuk dilakukan.
(12)
53
Universitas Kristen Maranatha
3. Penghematan ruang penyimpanan data.
Penerapan sistem scd pada tabel master membuat data yang tidak berubah tidak simpan setiap hari dan penerapan satu jenis partisi untuk masing-masing tabel mengakibatkan penghematan dalam ruang penyimpanan data dibandingkan dengan sistem lama yang menyimpan data setiap hari dan menggunakan beberapa jenis partisi untuk masing-masing tabel.
4. Proses analisa data lebih mudah dilakukan.
Penerapan standarisasi dan pembuatan system of record membuat data lebih mudah untuk dicari dan informasi mengenai masing-masing tabel tersedia dengan lebih jelas.
Dibalik keuntungan-keuntungan yang didapat, tidak dipungkiri ada pula kekurangan dari penerapan sistem baru ini, yaitu:
1. Proses pengolahan data dalam jumlah kecil berjalan lebih lambat.
Dikarenakan sistem penyimpanan data terbagi-bagi ke dalam segmen-segmen, maka penarikan data dalam jumlah kecil berjalan lebih lambat dari sistem lama, yang hanya menyimpan data di satu tempat. Sebagai contoh, penarikan data pada Greenplum memakan waktu sedikitnya satu detik untuk satu baris data dibandingkan dengan hanya beberapa mili detik pada sistem lama.
Dari beberapa keuntungan dan kerugian yang telah dijabarkan melalui penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa Greenplum lebih tepat dipakai untuk pengelolaan big data dan kurang tepat dipakai untuk pemrosesan data transaksional sehari-hari.
6.2.SaranB
Saran yang dapat diberikan setelah penelitian dan proses migrasi adalah penggunaan atau penerapan sistem perangkat lunak CRM (Customer Relationship Management), DEE (Decision Eupport Eystem) atau Data Mining. Penggunaan perangkat lunak tersebut bertujuan agar hasil dari sistem data warehouse yang sudah dibangun dapat lebih dimanfaatkan secara maksimal. Contoh manfaat yang bisa didapat adalah after sales service untuk menawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan nasabah, pembuatan promosi, pemberian reward dan lain lain.
(13)
54 Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR PUSTAKA
EMC. 2012. Greenplumn Databasen Administratorn Guiden 4.2. Version A02.
California: EMC.
Han, Jiawei & Kamber, Micheline. 2006. DatanMiningnConceptsnandnTechnique.n
2nd Ed. San Francisco: Elsevier.
Inmon, W. H. 2002. Buildingn Then Datan Warehouse. 3rd Ed. New York: John
Wiley & Sons Inc.
Kay, Russell. 2002. Systemn Developmentn Lifen Cycle. Computerworld. Diambil
tanggal: September, 10 2014 dari http://www.computerworld.com/article/ 2576450/app-development/system-development-life-cycle.html
Kimball, Ralph & Ross, Margy. 2002. Then Datan Warehousen Toolkit:n Then
CompletenGuidentonDimensionalnModeling. 2nd Ed. New York: John Wiley
& Sons Inc.
Utley, Craig. 2008. DesigningnthenStarnSchemanDatabase. Version 1.1. Diambil
tanggal: September, 24 2014 dari http://ciobriefings.com/Publications/ WhitePapers/DesigningtheStarSchemaDatabase/tabid/101/Default.aspx
(1)
1 Universitas Kristen Maranatha
BABBIB
PENDAHULUANB
1.1.LatarBBelakangBPada era teknologi informasi sekarang ini, data merupakan sesuatu yang penting. Data yang telah diolah dapat menjadi informasi yang tidak ternilai harganya. Bahkan ada paradigma bahwa siapa yang menguasai informasi, maka dialah yang akan menguasai dunia. Sebagai contoh, tentu kita semua mengetahui
Google, perusahaan teknologi yang memiliki banyak data dari seluruh dunia. Dengan pengelolaan data yang tepat, Google dapat menggunakan informasi tersebut untuk menciptakan produk-produk yang tepat guna dan mendatangkan banyak keuntungan finansial bagi perusahaan tersebut.
PT. Bank XYZ sebagai bank nasional tentunya juga memiliki data yang sangat banyak, yang berasal dari berbagai macam sumber, contohnya: data dari berbagai cabang, ATM, mobile banking, e-banking, dll. Data-data tersebut tentunya memerlukan pengelolan yang baik agar dapat digunakan secara maksimal untuk perusahaan tersebut. Data Warehouse merupakan teknologi yang tepat untuk digunakan dalam pengelolaan data-data tesebut. Data Warehouse
cocok diterapkan karena dapat mengumpulkan data dari berbagai macam sumber dan menggabungkannya sehingga mudah diolah dan digunakan.
Selama ini, Bank XYZ telah menggunakan SQL Server, yang disebut
Yukon, sebagai Data Warehouse. Namun dengan semakin bertambahnya data yang diolah, Data Warehouse tersebut dirasakan mulai menurun kinerjanya, sehingga dibutuhkan sistem pengganti untuk Data Warehouse tersebut. Bank XYZ
akhirnya memutuskan Greenplum sebagai sistem pengganti Data Warehouse Yukon. Pergantian sistem tersebut (migrasi) tentunya memerlukan tahapan-tahapan, waktu dan sumber daya yang tidak sedikit, untuk itulah penulis tertarik untuk bekerja lapangan di Bank XYZ dan terlibat dalam proses migrasi Data Warehouse tersebut.
(2)
1.2. RumusanBMasalahB
Berdasarkan latar belakang diatas, dapat disimpulkan beberapa rumusan masalah yang akan dibahas:
1) Bagaimana menentukan tahapan-tahapan dalam migrasi Data Warehouse. 2) Bagaimana melakukan optimalisasi Data Warehouse yang baru agar
memiliki kinerja yang lebih baik. 1.3. TujuanB
Berdasarkan rumusan masalah diatas, tujuan pembahasan karya ilmiah ini adalah:
1) Menentukan tahapan-tahapan dalam migrasi Data Warehouse.
2) Melakukan optimalisasi Data Warehouse yang baru agar memiliki kinerja yang lebih baik.
1.4.BatasanBMasalahB
Beberapa batasan masalah yang ditentukan dalam karya ilmiah ini adalah: 1) Data warehouse ini menggunakan SSIS untuk proses ETL dari sumber data
ke Greenplum.
2) Data warehouse ini menggunakan Greenplum, dengan bahasa
PostgreSQL.
3) Tools pembuatan kode SQL menggunakan PGAdmin.
4) Implementasi migrasi Data Warehouse ini akan dilakukan di Bank XYZ. 5) Proses optimalisasi yang dilakukan penulis hanya sebatas pada
optimalisasi proses/stored procedure yang ditangani penulis. 1.5. SistematikaBPembahasanB
Sistematika penyajian penelitian data warehouse ini dibagi dalam lima bab yang dapat diuraikan sebagai berikut:
BAB I : PENDAHULUAN B
Bab ini membahas latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah dan sistematika pembahasan.B
(3)
3
Universitas Kristen Maranatha BAB II : LANDASAN TEORIB
Bab ini membahas tinjauan pustaka atau teori yang relevan dengan masalah yang hendak dibahas.B
BAB III : ANALISIS DAN DISAIN
Bab ini membahas kondisi sistem yang sedang berjalan, analisis dan perencanaan, serta tahapan migrasi yang akan dilakukan.B
BAB IV : PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAKB
Bab ini membahas tentang produk yang dihasilkan selama proses studi kasus yang dilakukan penulis.
BAB V : TESTING DAN EVALUASI SISTEM Bab ini membahas tentang uji coba
BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini membahas kesimpulan dan saran dari hasil studi kasus yang dilakukan penulis
(4)
BABBVIB
B
KESIMPULANBDANBSAEANB
6.1.KesimpulanB
Hasil yang dicapai pada penelitian tugas akhir ini adalah:
1. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam migrasi data warehouse adalah sebagai berikut:
1) Penentuan data model korporat. 2) Pembuatan system of record 3) Menentukan klasifikasi tabel 4) Melakukan proses ETL
2. Optimalisasi data warehouse yang dapat dilakukan adalah: 1) Menghindari penggunaan perulangan.
2) Menghilangkan cursor.
3) Menggunakan fungsi RowNumber untuk pengambilan data secara berurut.
4) Melakukan tunning pada function.
Keuntungan yang didapat dari hasil migrasi data warehouse ini adalah: 1. Peningkatan kinerja dalam memproses data berukuran besar.
Sistem pemrosesan data secara pararel yang diterapkan Greenplum memberi peningkatan kinerja untuk proses yang mengolah data dalam jumlah besar. Sebagai contoh, penarikan data berjumlah satu juta baris membutuhkan waktu kurang lebih 10 detik dibandingkan dengan 1 menit pada sistem lama.
2. Data tersimpan lebih rapih dan terstruktur.
Penggolongan tabel dan penerapan standarisasi dalam pembuatan function membuat data yang disimpan lebih mudah untuk dicari dan pengembangan proses (function) lebih mudah untuk dilakukan.
(5)
53
Universitas Kristen Maranatha
3. Penghematan ruang penyimpanan data.
Penerapan sistem scd pada tabel master membuat data yang tidak berubah tidak simpan setiap hari dan penerapan satu jenis partisi untuk masing-masing tabel mengakibatkan penghematan dalam ruang penyimpanan data dibandingkan dengan sistem lama yang menyimpan data setiap hari dan menggunakan beberapa jenis partisi untuk masing-masing tabel.
4. Proses analisa data lebih mudah dilakukan.
Penerapan standarisasi dan pembuatan system of record membuat data lebih mudah untuk dicari dan informasi mengenai masing-masing tabel tersedia dengan lebih jelas.
Dibalik keuntungan-keuntungan yang didapat, tidak dipungkiri ada pula kekurangan dari penerapan sistem baru ini, yaitu:
1. Proses pengolahan data dalam jumlah kecil berjalan lebih lambat.
Dikarenakan sistem penyimpanan data terbagi-bagi ke dalam segmen-segmen, maka penarikan data dalam jumlah kecil berjalan lebih lambat dari sistem lama, yang hanya menyimpan data di satu tempat. Sebagai contoh, penarikan data pada Greenplum memakan waktu sedikitnya satu detik untuk satu baris data dibandingkan dengan hanya beberapa mili detik pada sistem lama.
Dari beberapa keuntungan dan kerugian yang telah dijabarkan melalui penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa Greenplum lebih tepat dipakai untuk pengelolaan big data dan kurang tepat dipakai untuk pemrosesan data transaksional sehari-hari.
6.2.SaranB
Saran yang dapat diberikan setelah penelitian dan proses migrasi adalah penggunaan atau penerapan sistem perangkat lunak CRM (Customer Relationship Management), DEE (Decision Eupport Eystem) atau Data Mining. Penggunaan perangkat lunak tersebut bertujuan agar hasil dari sistem data warehouse yang sudah dibangun dapat lebih dimanfaatkan secara maksimal. Contoh manfaat yang bisa didapat adalah after sales service untuk menawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan nasabah, pembuatan promosi, pemberian reward dan lain lain.
(6)
DAFTAR PUSTAKA
EMC. 2012. Greenplumn Databasen Administratorn Guiden 4.2. Version A02.
California: EMC.
Han, Jiawei & Kamber, Micheline. 2006. DatanMiningnConceptsnandnTechnique.n
2nd Ed. San Francisco: Elsevier.
Inmon, W. H. 2002. Buildingn Then Datan Warehouse. 3rd Ed. New York: John Wiley & Sons Inc.
Kay, Russell. 2002. Systemn Developmentn Lifen Cycle. Computerworld. Diambil tanggal: September, 10 2014 dari http://www.computerworld.com/article/ 2576450/app-development/system-development-life-cycle.html
Kimball, Ralph & Ross, Margy. 2002. Then Datan Warehousen Toolkit:n Then
CompletenGuidentonDimensionalnModeling. 2nd Ed. New York: John Wiley
& Sons Inc.
Utley, Craig. 2008. DesigningnthenStarnSchemanDatabase. Version 1.1. Diambil tanggal: September, 24 2014 dari http://ciobriefings.com/Publications/ WhitePapers/DesigningtheStarSchemaDatabase/tabid/101/Default.aspx