1. Apa itu OLAP?
OLAP (Online Analytical Processing) adalah suatu metode pendekatan yang digunakan untuk mendapatkan suatu hasil dari suatu permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, yaitu desain dari aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu data multidimensional untuk tujuan analisis sehingga data-data tersebut bisa menjadi suatu informasi yang lebih bernilai serta dapat mengkalkulasi perhitungan yang kompleks.
Merupakan suatu metode khusus untuk melakukan analisis terhadap data yang terdapat di dalam media penyimpanan data (database) dan kemudian membuat laporannya sesuai dengan permintaan user. Untuk tujuan tersebut data yang berupa informasi dibuat dalam format khusus dengan memberikan grup terhadap data yang biasa dikenal dengan model kubus.
Merupakan terminologi yang menerangkan teknologi dengan menggunakan penglihatan multidimensi pengelompokkan data untuk menyediakan akses cepat terhadap informasi strategis untuk keperluan analisa lebih lanjut (Coddet al.,1995). OLAP disebut juga sebagai kubus multidimesi atau hiperkubus.
Jenis-jenis query OLAP adalah :
a. Roll up
Yaitu dengan melakukan agregasi pada level yang berbeda dari hirarki dimensi.
b. Drill down
Suatu bentuk yang merupakan kebalikan dari konsolidasi, yang memungkinkan data yang ringkas dijabarkan menjadi data yang lebih detail
c. Slicing and dicing (atau dikenal dengan istilah pivoting)
Menjabarkan pada kemampuan untuk melihat data dari berbagai sudut pandang
2. Apa itu multidimensional?
Suatu sistem yang menghasilkan konseptual dari data secara multidimensional, yang meliputi dukungan penuh untuk hierarki dan multiple hierarki yang merupakan cara logic untuk menganalisis bisnis dan organisasi.
3. Apa itu Fact dan dimensi table?
a. Fact table
Beberapa tabel fakta yang dihubungkan dengan tabel-tabel dimensi yang sama dan dipandang sebagai kumpulan dari star schema di dalam tabel fakta mempunyai dua tipe kolom, yaitu kolom yang menyimpan nilai-nilai numeric atau yang biasa disebut dengan measure dan kolom yang menyimpan foreign key yang mengacu ke tabel lainnya(tabel dimensi yang berisi fakta numeric.
Tabel yang umumnya mengandung sesuatu yang dapat diukur (measure), seperti harga, jumlah barang, dan sebagainya. Fact table juga merupakan kumpulan foreign key dari primary key yang terdapat pada masing-masing dimension table. Fact table juga mengandung data yang historis.
b. Dimensi table adalah tabel yang berelasi dengan fact tabel
Tabel yang berisi data detail yang menjelaskan foreign key yang terdapat pada fact table. Atribut-atribut yang terdapat pada dimension table dibuat secara berjenjang (hirarki) untuk memudahkan proses query.
4. Apa itu Star Schema dan Snowflake Schema?
Star schema akan menggambarkan fact table, yaitu tabel yang merepresentasikan measure, sebagai “pusat data”. Tabel ini nantinya akan terkoneksi dengan tabel-tabel yang mendeskripsikan dimensi untuk measure tersebut (dimension table). Sebagai contoh, star schema untuk data warehouse penjualan adalah:
Snowflake Schema
Snowflake schema merupakan perbaikan dari star schema, sehingga cara penggambarannya pun mirip. Bedanya, satu atau beberapa hirarki yang ada pada dimension table dinormalisasi (dekomposisi) menjadi beberapa tabel yang lebih kecil. Sebagai contoh terdapat pada gambar di bawah ini.
Star Schema
Star Schema adalah sebuah tabel fakta di tengah-tengah dihubungkan dengan sekumpulan tabel-tabel dimensi.
Snowflake Schema digunakan apabila dalam database terdapat kategori dan dimensi dalam jumlah yang besar.
Menciptakan tabel-tabel atribut dalam tabel dimension.
