Star Schema dalam Model Data Warehouse

Seorang analyst big data yang menggunakan data warehouse menjadi aspek penting dalam bidang business intelligence. 

Dalam konteks ini, star schema atau skema bintang muncul sebagai salah satu metode pengolahan data yang paling efektif dan sederhana untuk mencapai tujuan tersebut.

Sebagai seorang business intelligence, atau yang ingin berkarir di bidang olah data perusahaan, memahami metode star schema merupakan hal yang penting.

Yuk pahami lebih lanjut mengenai star schema data warehouse, hingga model dan fitur star schema, berikut ini.

Dalam model star schema data warehouse, data disimpan dalam sebuah tabel fakta sentral yang berisi berbagai ukuran yang relevan, dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang menjelaskan detail lebih lanjut dari ukuran-ukuran tersebut.

Tabel fakta pada star schema dapat menyimpan ukuran atau metrik yang penting bagi pengguna atau perusahaan.

Sebagai contoh, dalam konteks data warehouse penjualan, tabel fakta dapat mencakup informasi seperti total pendapatan penjualan, jumlah unit yang terjual, dan margin keuntungan. Setiap entri dalam tabel fakta ini mewakili suatu kejadian atau transaksi khusus, seperti transaksi penjualan atau pemesanan.

Sementara itu, tabel-tabel dimensi dalam star schema berisi informasi deskriptif terkait ukuran-ukuran yang ada di tabel fakta. Informasi ini digunakan untuk mengklasifikasi dan menyaring data di tabel fakta, memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data dari berbagai sudut pandang. 

Sebagai ilustrasi, dalam data warehouse penjualan, tabel dimensi dapat termasuk kategori seperti jenis produk, data pelanggan, periode waktu, dan lokasi.

Diberi nama star schema sebab, model fisiknya menyerupai bentuk bintang, yang mempunyai tabel fakta di pusat dan tabel dimensi yang terletak di sekelilingnya seperti titik titik bintang.

Dalam model star schema, setiap tabel dimensi terhubung ke tabel fakta melalui relasi berbasis kunci asing. Koneksi ini memfasilitasi pengguna dalam melakukan query pada data di tabel fakta dengan memanfaatkan atribut yang ada di tabel dimensi. 

Contohnya, pengguna bisa menganalisis pendapatan penjualan dengan mengacu pada kategori produk, atau mengevaluasi berdasarkan area geografis dan jangka waktu tertentu.

Star schema data warehouse merupakan metode populer karena kesederhanaan dan kemudahan dalam melakukan query. Struktur yang simpel dari star schema ini berkontribusi pada kecepatan respons query yang lebih cepat dan penggunaan sumber daya database yang lebih efektif. 

Selain itu, star schema memiliki kemampuan adaptasi yang tinggi, memungkinkan penambahan tabel dimensi atau ukuran baru ke dalam tabel fakta dengan mudah, membuatnya menjadi solusi yang scalable dan fleksibel untuk kebutuhan data warehouse.

Sobat MinDi sudah memahami tentang apa itu star schema? selanjutnya yuk simak pembahasan mengenai model star schema.

Contoh dari data fakta dalam skema bintang meliputi harga jual, volume penjualan, jarak, kecepatan, berat, dan berbagai jenis pengukuran lain. 

Star schema yang melibatkan banyak tabel dimensi sering kali disebut sebagai Centipede Schema. Model ini memudahkan penanganan dan manajemen data yang memiliki beberapa atribut dimensi.

• Logika Pelaporan Bisnis yang Lebih Efisien

star schema menyederhanakan logika untuk pelaporan bisnis, seperti analisis tren atau perbandingan periode, yang lebih kompleks dalam transactional schema yang dinormalisasi.

• Efektif untuk OLAP Cubes

Star schema sangat cocok untuk sistem OLAP, memudahkan desain kubus OLAP yang efisien. Beberapa sistem OLAP menggunakan mode operasi ROLAP yang dapat langsung memanfaatkan skema bintang tanpa memerlukan cube structure tambahan.

• Kurang Fleksibel untuk Kebutuhan Analitis

Dalam beberapa kasus, skema bintang mungkin tidak sefleksibel model data yang dinormalisasi untuk keperluan analisis tertentu.

• Keterbatasan dalam Menangani Hubungan Many to Many

Skema bintang kurang efektif dalam merepresentasikan hubungan many to many dalam entitas bisnis dibandingkan dengan skema yang lebih kompleks.

Baca Juga: Mengenal ETL (Extract Transform Load) untuk Data Warehousing

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai star schema data warehouse yang perlu dipahami dan dipelajari seorang data analyst perusahaan.

Sobat MinDi ingin mempelajari mengenai proses olah data perusahaan? Tertarik switch career sebagai seorang business intelligence? MinDi punya solusinya.

Yuk segera ikutan bootcamp business intelligence dibimbing.id. Dengan pembelajaran inovatif dan silabus terbaik, serta jaminan job connect ke ratusan perusahaan ternama, dibimbing.id siap membantu mewujudkan karirmu sebagai business intelligence.

Tunggu apalagi? Yuk segera daftar di sini. Nikmati potongan harga terbaik khusus hari ini. Apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.