MENGELOLA DATA RESOURCES

1. Managemen Basis Data

Pentingnya data : bagi perusahaan untuk keunggulan kompetitif

Sebuah aktifitas manajerial yg mengimplementasikan teknologi informasi seperti manajemen database, gudang data dalam tugasnya untuk mengelola sumber data organisasi untuk memenuhi pihak yg berkepentingan.

Proses ini biasanya menggunakan (input-proses-output) untuk mengakses dan mengekstrak data yg releven serta mengubahnya kedalam bentuk umum.
Misalnya : beberapa anak perusahaan mencatat aktifitas menggunakan definisi data yg berbeda sehingga hasil data kurang optimal.

Pemecahan : membuat kesepakatan mengenai definisi data untuk semua kegiatan bisnis

A. DATA :

• Karakter : adalah suatu huruf, angka, symbol dsb.
• Field : sekelompok karakter yg terhubung contoh : nama Field mewakili atribut (karakter/kualitas) dari entitas (objek, orang dsb)
Contoh : database PLN
• Entitas : pelanggan, meteran, tagihan, pembayaran, penggunaan materan
• Hubungannya : tagihan dikirim ke pelanggan dan pelanggan bayar
Catatan : field data yg saling terhubung dan dikelompokkan sehingga catatan dapat mewakili atribut
Contoh : catatan penggajian meliputi nama orang, upah, jaminan social dsb

B. File : catatan yg terhubung
Contoh : penggajian : master karyawan vs transaksi

C. Database : kumpulan terintegrasi dari elemen data yg secara logic saling terhubung

Jenis Database :
• Database Operasional : berisi data operasi perusahaan berupa transaksi, produksi dsb
• Database terdistribusi : data yg terdapat dalam server jaringan dapat berupa copy dari database operasional
• Database eksternal : dalam dunia maya
Contoh : database Produksi, database SDM

Gudang Data
Pengumpulan berbagai data ekstrak dari database operasional, database terintegrasi, database eksternal dalam organisasi

Penambangan Data (Data Mining)
Pengguna utama dari database dlm gudang data
Contoh : menganalisis data dalam gudang data untuk mendapatkan suatu pola dalam bisnis masa lalu

Guna data mining :
• melakukan analisis berbasis pasar agar dapat mengidentifikasi paket produksi
• menemukan akar masalah kualitas/produksi
• mencegah penurunan pelanggan dan mendapatkan pelanggan baru
• penjualan lintas pelanggan
• menjadikan data lebih akurat

DATABASE
DATA
SASARAN
GUDANG
DATA
POLA
PENGETAHUAN BISNIS
A B C D
1) pemilian
a. transformasi data
b. data mining
c. evaluasi

2) PEMEROSESAN FILE SECARA TRADISIONIL
a. informasi yg diingkan berada pd file yg berbeda dengan cara/pemrosesan yg berbeda pula
b. file dikelola dengan cara yg berbeda
c. program aplikasi tak lengkap

Masalah akan timbul :
• pengulangan data (redundancy)
• integritas data kurang
• ketergantungan data (dengan program aplikasi tertentu)