Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Operator Selular mengelola data transaksi telekomunikasi dalam jumlah yang sangat besar, seperti data Call Detail Record(CDR), data transaksi SMS(Short Message Service) atau data transaksi pengisian pulsa. Untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dalam proses kompetisi bisnis, manajemen memerlukan analisis dan pelaporan dalam bentuk kecenderungan (trend) dan past history, serta mampu memberi prediksi masa datang. Sistem Manajemen basis data yang digunakan saat ini tidak mencukupi untuk digunakan secara optimal bagi manajemen untuk memperoleh apa yang diharapkan. Satu alternatif solusi yang mungkin adalah dengan membangun datawarehouse. Datawarehouse mempunyai kemampuan untuk menyimpan data sejarah masa lalu, kecenderungan dan menyimpan data data dalam bentuk yang sudah tertransformasi untuk memenuhi kebutuhan manajemen, seperti data agregasi statisitik. Proyek akhir ini melakukan analisis terhadap sistem manajemen basis data di operator selular PT ISAT dan mengusulkan arsitektur datawarehouse yang sesuai. Rancangan data warehouse difokuskan pada bidang keuangan, operasional kinerja jaringan dan distribusi transaksi yang merupakan area-area terpenting pada industri telekomunikasi selular. Untuk membantu dalam analisis multi dimensi dan subyek area tertentu digunakan teknologi OLAP (Online Analytical Processing).

---

Every single day, telecommunication operator deals with hundreds of millions of call detail records such as; call, short message services (SMS) or recharge transactions. The aggressive evolution of telecommunication industry that changes into customer-oriented model brings the telecommunications operators into enormous competition. Furthermore In this competitive environment, a telecommunication operator that responds to the challenges rapidly would get higher market shared and may come the winner. Availability and reliability of a system that has historical, integrated and legitimate information to support management decision-making process is very crucial. Sometimes, existing operational and transactional system used in daily activity does not meet the needs of valid information to the management. Because of the unavailability of historical or aggregated information, the management could not use the system in a proper way. One of suitable solution to overcome these problems is by implementing data warehouse. Data warehouse has capability to store historical, forecast and valid information to support management decision-making process. This final project is analyzing and designing data warehouse implementation at PT ISAT, one of the largest telecommunications companies in Indonesia. The design is focused on the main area of telecommunication industry such as; financial, network performance and distributed transactions. Moreover, it also provides multidimensional and particular business subject analysis using online analytical processing (OLAP) technologies as a business intelligence tools."

"Pergerakan roda ekonomi bisnis yang semakin cepat mengakibatkan munculnya perusahaan-perusahaan baru pada bidang industri yang sama. Perusahaan tersebut menjadi pesaing bisnis bagi perusahaan yang sudah beroperasi. Salah satu strategi untuk menghadapi persaingan yang semakin ketat adalah dengan memanfaatkan informasi dan knowledge. Informasi dan knowledge yang diperoleh memberikan manfaat bagi perusahaan untuk mendapatkan competitive advantage. Hal ini disebabkan karena peran data dalam masa kini sangatlah penting, terlebih lagi di dalam menunjang pengambilan keputusan. Suatu data bisa menjadi berguna bila dikelola dengan baik. Saat ini dalam lingkungan industri manufacturing dipenuhi akan data tetapi kekurangan akan informasi. Sehingga pengolahan data untuk menjadi informasi dan knowledge menjadi sangat berguna di industri manufacturing. Untuk mendapatkan informasi dan knowledge yang dibutuhkan tidaklah semudah seperti mendapatkan data, banyak cara untuk menggali dan mendapatkan informasi dan knowledge yang kita inginkan. Salah satu cara yang terbaik untuk mendapatkan informasi dan knowledge adalah dengan menerapkan Data Warehouse dan Data Mining. Proyek Akhir ini membahas bagaimana merancang dan membangun Data Warehouse dan mengimplementasikan Data Mining untuk meningkatkan produktifitas di lingkungan manufacturing. Ada beberapa tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini, pertama penelaahan kebutuhan bisnis dan informasi dengan cara menganalisa profil perusahaan dan sistem mereka, kedua pengumpulan data, baik melalui wawancara maupun observasi lapangan, ketiga perancangan Data Warehouse dan terakhir mengimplementasikan Data Mining dengan menggunakan teknik association rules untuk meningkatkan produktitas di lingkungan manufacturing.

---

The fast growth of economic business turning creates new enterprise or business in the same industry. Those enterprises become competitors to the existing ones. One of strategies to encounter the tight competition is empowering the information and knowledge. The information and knowledge gained are giving benefits to the company to get competitive advantage. This matter happens because the role of data is very important in this era, moreover in supporting the decision making process. The data will be helpful if they are managed well. Today, manufacturing industry is filled by data but lack of information. Therefore, the data calculation to be source of information and knowledge would be playing a vital role in manufacturing industry. To possess information and knowledge which are needed is not as easy as gaining information on data. Many methods could be applied to find information and knowledge that we need. One of the best ways is applying Data Warehouse and Data Mining. This final project is discussing about how to design and built the Data Warehouse as well as implementing Data Mining to improve the productivity in manufacturing environment. Some steps will be conducted in this research are, first, reviewing the business and information needs by analyzing company profile and its system, second is data collection either through interview or field work, third is Data Warehouse designing and the last is applying the Data Mining by using association rules technique to improve the productivity in manufacturing environment."

"Data warehouse adalah suatu enterprise system yang mengarsipkan berbagai macam data dari berbagai sistem utama dan mengintegrasikannya ke dalam suatu tempat. Data warehouse yang ada di PT AXA Services Indonesia merupakan kumpulan data dari berbagai macam core system dan sudah distandarisasi dengan definisi business yang telah disepakati. Data warehouse juga digunakan sebagai source data untuk kebutuhan reporting pengambilan keputusan oleh management dan merupakan source dari berbagai macam aplikasi yang membutuhkan integrasi data dengan system lain. Masalah utama bagi PT AXA Services Indonesia setelah implementasi data warehouse adalah availability, yang mana pernah terjadi downtime selama setengah hari yang mengakibatkan gangguan terhadap pelaporan, bisnis, dan juga surrounding sistem. Hal ini dikarenakan data warehouse ini di bangun diatas single server dan merupakan source dari reporting dan berbagai macam surrounding sistem yang terintergrasi ke data warehouse. Terkait masalah utama pada data warehouse, PT AXA Services Indonesia sangat serius menangani masalah tersebut, ini ditunjukan dengan menyusun perencanaan dalam strategic plan data management office 2021 dan mengalokasikan budget untuk menghadirkan data warehouse yang mempunyai kemampuan high availability. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan rancangan yang ideal untuk dapat mewujudkan high availability data warehouse. Penelitian menggunakan metode kualitative dengan melakukan wawancara terhadap para ahli untuk memberikan rekomendasi rancangan high availability data warehouse. Selanjutnya akan dilakukan proses validasi, yang pertama dengan melakukan wawancara dengan internal PT AXA Services Indonesia untuk mengetahui rancangan yang dapat diimplementasikan dan yang kedua dengan metode proof of concept (POC) untuk melihat kemampuan dari setiap rancangan, agar dapat menyelesaikan masalah yang ada. Penelitian ini menghasilkan rancangan high availability data warehouse menggunakan Microsoft SQL Server AlwaysOn Availability Group dengan metode replikasi data multi-master database cluster yang sesuai dengan kebutuhan dan kondisi PT AXA Services Indonesia dan juga sebagai referensi untuk akademis dan masyarakat dalam merancang high availability data warehouse.

---

A data warehouse is an enterprise system that archives various kinds of data from various major systems and integrates them into one place. The data warehouse at PT AXA Services Indonesia is a collection of data from various core systems and has been standardized with an agreed business definition. The data warehouse is also used as a data source for reporting needs for decision making by management and is the source of various applications that require data integration with other systems.

The main problem for PT AXA Services Indonesia after the implementation of the data warehouse is availability, where there has been downtime for half a day which disrupted reporting, business, and also the surrounding system. This is because the data warehouse is built on a single server and is the source of reporting and various surrounding systems that are integrated into the data warehouse. Regarding the main problem in the data warehouse, PT AXA Services Indonesia is very serious in handling this problem, this is shown by compiling a plan in the 2021 data management office strategic plan and allocating a budget to present a data warehouse that has high availability capabilities.

This study aims to find the ideal design to be able to realize a high availability data warehouse. The study uses a qualitative method by conducting interviews with experts to provide recommendations for high availability data warehouse designs. Furthermore, a validation process will be carried out, the first by conducting an internal interview with PT AXA Services Indonesia to find out which designs can be implemented and the second using the proof of concept (POC) method to determine the capabilities of each design to solve existing problems.

This study resulted in a high availability data warehouse design using Microsoft SQL Server AlwaysOn Availability Group with data replication method multi-master database cluster that is under the needs and conditions of PT AXA Services Indonesia and also as a reference for academics and the public in designing a high availability data warehouse."

"PT XYZ merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa pembangunan sistem pengelolaan data. Dalam menjalankan bisnisnya, PT XYZ dituntut untuk melakukan inovasi baru dalam menghadapi ketatnya persaingan. PT XYZ melakukan transformasi bisnis dengan membentuk unit bisnis baru, yaitu unit Industry Solution dan Cloud Service Solution. Salah satu kegiatan strategis yang direncanakan adalah membangun sebuah produk solusi Data Warehouse untuk industri perbankan yang nantinya akan dikelola oleh unit Industry Solution yang telah dibentuk. Untuk membangun produk Data Warehouse yang dapat menjawab kebutuhan bisnis perbankan pada organisasi-organisasi berbeda, maka perlu dirancang sebuah pendekatan dalam membangun produk yang bersifat umum. Pada penelitian digunakan pendekatan perancangan Data Warehouse yang diusulkan oleh Kimball yang melibatkan pengguna akhir dalam menganalisis kebutuhan bisnis perbankan dari lima orang narasumber yang memiliki pengalaman di organisasi yang berbeda. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan analisis dokumen. Data hasil wawancara dan analisis dokumen dianalisis dan diinterpretasikan ke dalam sebuah rancangan model konseptual berupa model dimensional untuk menjawab kebutuhan bisnis. Dalam model konseptual teridentifikasi enam tabel fakta yaitu terkait dengan nominatif DPK, nominatif deposito, pembukaan rekening, rekening dorman, penutupan rekening, dan DPK versus target. Dari sudut pandang analisis informasi teridentifikasi delapan tabel dimensi, yaitu dimensi waktu, cabang, nasabah, produk, mata uang, nomor rekening, term deposito, dan jenis suku bunga. Tabel fakta dan dimensi ini dapat memenuhi 15 jenis kebutuhan informasi yang diperlukan untuk analisis Dana Pihak Ketiga oleh perbankan.

---

PT XYZ is a company engaged with the service for system development of data management. In running the business, PT XYZ is required to create innovation to overcome the intense competition. PT XYZ has transformed its business by creating a new business unit called Industry Solution and Cloud Service Solution. One of the planned strategic activities is building a solution product of Data Warehouse for the banking industry, which will be controlled by the Industry Solution unit created. To build a data warehouse product that can meet the needs of banking business in different organizations, it is necessary to design an approach in creating a general product. In this study, the data warehouse design approach proposed by Kimball involved the end-user in analyzing the banking business needs from five interviewees who have experience in different organizations. Data was collected through interviews and document analysis. Data from interviews and document analysis were analyzed and interpreted into a conceptual model design in a dimensional model to address business needs. In the conceptual model, six fact tables are identified, those related to nominative third-party funds, nominative deposits, account opening, dormant accounts, account closings, and the third-party funds versus target. From the perspective of information analysis, eight dimension tables were identified, called the dimensions of time, branch, customer, product, currency, account number, term of deposit, and type of interest rate. These fact and dimension tables can meet 15 types of information needs required to analyze third party funds by banks."