Posted by: Ardijan Abu Hanifah | November 26, 2009

Apakah Multidimensional Analysis itu?

Analisa data Multidimensi sangat berbeda dengan analisa data tabular pada umumnya, pada Data Multidimensional dapat dilakukan analisa data dengan fungsi-fungsi sebagai barikut:

Slice
Dalam terminologi Multidimensional Analysis, Slice digunakan untuk mendefinisikan sebuah member atau sekumpulan member
yang dipisahkan (dari ALL Dimension-Dimension lain) lalu dievaluasi melintang pada semua Dimension.
Sebuah member dari suatu Dimension berarti suatu nilai dalam sebuah level pada Dimension tersebut.

Untuk lebih memahami konsep Slice perhatikan contoh dibawah ini:
Misalkan kita hanya mempunyai tiga Dimension dengan nama Poduct, Store, dan Date dalam suatu Dimensional Model yang
sederhana. Kita hanya mempunyai satu table Fact yang dinamakan Sales.
Asumsikan bahwa kita memisahkan tiga member dari Product Dimension, ketiga member ini adalah Soda, Milk dan Juice.
hal ini ditampilkan pada gambar dibawah:

Jika kita menjumlahkan penjualan ketiga member tersebut (Soda, Milk, Juice) dengan fungsi SUM untuk ALL Stores dan ALL Dates
berseberangan satu atau lebih Member dari satu Dimension (Dimension Product), maka konsep inilah yang disebut Slicing.
Tanda panah pada gambar diatasnya menunjukkan bahwa SUM meliputi ALL Stores dan ALL Dates.

Slice pada Product Dimension ini membuat kita dapat memilih pada member mana kita akan fokus (dalam hal ini kita
fokus pada member Soda, Milk, dan Juice) dan berseberangan dengan Dimension yang lain (Store dan Date).

Dice
Konsep Dicing berarti kita menaruh beberapa Member dari suatu Dimension pada suatu Sumbu koordinat lalu meletakkan
beberapa Member dari Dimension lain pada sumbu yang lain. Dengan cara ini akan memungkinkan melihat hubungan antar Member dari Dimension-Dimension yang berbeda.

Dicing adalah analisa hubungan antar Dimension-Dimension yang berbeda atau Member-Member Dimension tersebut. Gambar dibawah menunjukkan contoh Dicing.

Dice

Pada gambar diatas kita dapat lihat beberapa Members pada Dimension STORE ditempatkan secara vertical salah satu sumbu.
Member tersebut adalah CA, OR, dan LA. Dengan cara yang sama beberapa Member pada Dimension DATE ditempatkan secara horisontal.
Dengan cara ini kita dapat melihat hubungan antar members dari Dimension yang berbeda, lebih tepatnya kita dapat melihat hubungan antara CA dengan tanggal 1/1/09, 2/1/09, 3/1/09 dan sebaliknya.

Selanjutnya pada gambar berikut kita dapat melihat hubungan antara Members dari Dimension STORE dan PRODUCT.

Dice

Contoh analisa yang dapat dilakukan dari gambar diatas adalah sebagai berikut:
– Berapa kontribusi masing-masing toko pada total penjualan
untuk setiap Product (Soda, Milk, dan Juice)?
– Berapa kontribusi Product tertentu pada total penjualan untuk
setiap lokasi Toko?

Pivoting
Pivoting pada Multidimensional Modeling berarti menukarkan Baris dengan Kolom dan sebaliknya. Gambar berikut menunjukkan contoh Pivoting.

Pada gambar diatas kita menukarkan Dimension STORE pada Baris dengan PRODUCT pada Kolom.
Ini adalah cara yang cepat dan sederhana untuk melihat dengan perspektif yang berbeda.

Drill-Down dan Drill-Up
Drilling dalam Multidimensional terminologi berarti perpindahan dari satu level Hierarchy ke level yang lain. Dengan kata lain Drill-Down dapat didefinisikan sebagai kemampuan untuk melihat informasi pada struktur Hierarchy dibawahnya.

Pada contoh gambar dibwah ditunjukkan Drill-Down pada tiga level hierarchy sederhana dalam Dimension PRODUCT.
Hierarchy tersebut adalah :

‘GROUP CASS’–>’GROUP’–>’PRODUCT’.

Pada akhirnya dengan melakukan Drill-Down pada attribute GROUP, kita akan sampai pada level terendah dari Dimension PRODUCT (yang mana mmerupakan Product item) seperti ditunjukkan pada gambar dibawah:

Drill-Down

Drill-Across
Drill-Across adalah suatu cara dimana kita dapat Drill dari satu Dimension ke Dimension yang lain. Fungsi ini umumnya digunakan pada ROLAP, Pada gambar dibawah dapat dilihat contoh dari Driill-Across dari Dimension STORE CA ke Dimension PRODUCT.

Drill-Across

Pada gambar diatas dapat kita lihat Drill-Across dari STORE CA ke Dimension PRODUCT. Pada tabel pertama menunjukkan
Penjualan dalam Dimension STORE dari tiga negara bagian, dan kita akan fokus hanya pada CA (California).
Dengan fungsi Drill-Across ke Dimension PRODUCT kita bisa melihat lebih detail tentang product mana saja yang menentukan penjualan pada STORE CA.

Roll-Up and Roll-Down
Roll-Up and Roll-Down adalag fungsi OLAP yang memberikan aggregate lebih tinggi atau lebih rendah dari seluruh Dimension pada lebel Hierarchy yang diberikan. Pada contoh gambar dibawah kita Roll-Down Dimension PRODUCT dari level 3 ke level 2 and ke level 1.
hal ini bisa diselesaikan lewat Hierarchy PRODUCT level:

GROUP CLASS–>GROUP–>PRODUCT.

Roll-Up dan Roll-Down

Konsep Roll-Down mirip dengan Drill-Down, dan Roll-Up adalah kebalikan dari Roll-Down. Juga bisa dikatakan Konsep Roll-Up
mirip dengan Drill-Up.

Reff:
IBM, Dimensional Modeling: In a Business Intelligence Environment, RedBook, 2006


Responses

  1. i like it


Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Categories

%d bloggers like this: