logotype
logotype
0(0)

Pergudangan Data

Mata kuliah Pergudangan Data dirancang untuk membekali mahasiswa dengan kemampuan merancang dan membangun sistem pergudangan data yang andal, skalabel, dan […]

Instructor Ardika Satria
Updated October 17, 2025

About Course

Mata kuliah Pergudangan Data dirancang untuk membekali mahasiswa dengan kemampuan merancang dan membangun sistem pergudangan data yang andal, skalabel, dan relevan dengan kebutuhan bisnis serta konteks domain sains data. Mahasiswa akan belajar memformulasikan strategi gudang data berdasarkan studi kasus nyata, khususnya di wilayah Sumatera, serta memahami perbedaan arsitektur tradisional dan modern dalam pergudangan data. Materi mencakup pemodelan data dimensional seperti star schema dan snowflake schema, serta implementasi proses ETL (Extract, Transform, Load) secara efektif. Mahasiswa juga dilatih dalam merancang arsitektur gudang data yang memenuhi standar industri, termasuk pengelolaan metadata, penyimpanan data, dan analitik multidimensi dengan OLAP. Selain itu, penerapan alat komputasi modern berbasis cloud dan integrasi teknik data engineering dengan domain ilmu lain menjadi fokus untuk menyelesaikan studi kasus kompleks.

Show More

Course Content

Fondasi dan Kebutuhan
Bagian ini menjadi landasan utama untuk memahami konsep modern Data Warehousing. Mahasiswa diperkenalkan pada prinsip dasar, arsitektur, dan peran gudang data dalam mendukung pengambilan keputusan organisasi. Topik mencakup pengantar data warehouse, model dan arsitektur (top-down, bottom-up, hybrid), proses ETL (Extract–Transform–Load), serta pentingnya metadata, kualitas data, dan teknologi terkini seperti cloud data warehouse dan big data integration. Selain itu, mahasiswa belajar menganalisis sistem sumber, mengenali perbedaan OLTP vs OLAP, dan menyusun desain konseptual awal gudang data berdasarkan kebutuhan bisnis.

Desain Logika dan Fisikal
Bagian ini menekankan keterampilan teknis mahasiswa dalam merancang struktur logikal hingga fisikal gudang data. Mahasiswa mempelajari pemodelan skema bintang (Star Schema), dimensi waktu, serta konsep primary–foreign key relationships dan normalisasi (3NF). Topik lanjutan mencakup Slowly Changing Dimension (SCD), Bridge Table, Determinant Dimension, Junk Dimension, serta penggunaan Surrogate dan Natural Keys. Mahasiswa juga dikenalkan pada multi-fact schema dan teknik slicing fact, sebelum akhirnya memahami desain fisikal seperti indeks, materialized view, partisi, dan optimasi star query pada sistem seperti SQL Server/Analysis Services. Bagian ini ditutup dengan pembahasan spesifikasi kebutuhan dan manajemen proyek gudang data berdasarkan metodologi perencanaan, tim proyek, dan tahapan pengembangan yang sistematis.

Integrasi dan Tata Kelola
Bagian ini membahas bagaimana data dari berbagai sistem operasional diintegrasikan ke dalam gudang data dengan proses ETL (Extract, Transform, Load) maupun ELT (Extract, Load, Transform). Mahasiswa akan mempelajari prinsip desain ETL, analisis sistem sumber, dan penggunaan BPMN (Business Process Model and Notation) untuk memodelkan alur ekstraksi dan transformasi data. Konsep Changed Data Capture (CDC) dan ETL staging area diperkenalkan sebagai dasar dalam menangani pembaruan data secara efisien. Selain itu, bagian ini juga membahas implementasi ETL menggunakan Integration Services serta manajemen metadata dalam gudang data—termasuk tipe metadata (statik dan dinamis), metadata repository, business vs technical metadata, serta pengelolaan SLA (Service Level Agreement) untuk metadata real-time. Melalui bagian ini, mahasiswa memahami bagaimana integrasi, dokumentasi, dan tata kelola data yang baik menjadi fondasi keberhasilan gudang data.

Analitik
Bagian ini fokus pada pemanfaatan gudang data untuk analisis multidimensi (OLAP) dan eksplorasi data secara interaktif. Mahasiswa diperkenalkan pada operasi OLAP seperti drill-down, roll-up, slice, dan dice untuk menjelajahi dimensi data. Dipelajari pula tiga pendekatan utama—MOLAP, ROLAP, dan HOLAP—beserta cara kerja data cube dan teknik rollup aggregation. Bagian ini juga mencakup penggunaan ranking functions dan aggregate functions dalam SQL analitik, serta bahasa khusus analitik seperti MDX (Multidimensional Expressions) dan DAX (Data Analysis Expressions) yang digunakan dalam platform seperti Analysis Services atau Power BI. Tujuannya agar mahasiswa mampu mengubah data gudang menjadi informasi strategis melalui desain query OLAP, analisis KPI, dan visualisasi laporan atau dashboard bisnis.

Implementasi dan Pengembangan
Bagian ini menjadi tahapan akhir yang memadukan seluruh aspek perancangan, integrasi, dan analitik ke dalam sistem gudang data yang utuh. Mahasiswa akan memulai dengan spesifikasi kebutuhan, mencakup pendekatan business-driven, data-driven, dan hybrid, identifikasi KPI, serta analisis kebutuhan pengguna dan sumber data. Selanjutnya, dibahas proses implementasi dan pengembangan seperti penerapan multi-fact star schema, multi-input operational database, teknik vertical dan horizontal stacking, serta pengaturan granularity dan levels of aggregation. Mahasiswa juga mempelajari incremental updates, schema evolution, serta pengembangan gudang data berbasis temporal, spatial, dan big data (NoSQL/Cloud). Tahapan terakhir mencakup uji coba dan validasi desain, dengan topik seperti data quality assessment, SLA kualitas data, post-load audit, dashboard validation, serta evaluasi kinerja BI reporting. Bagian ini menyiapkan mahasiswa untuk membangun gudang data yang stabil, dapat diukur kualitasnya, dan siap mendukung analisis tingkat lanjut di lingkungan bisnis nyata.

Pergudangan Data
Start Learning
Instructor
Ardika Satria
Level
Intermediate
Enrolled
0
Duration 23 hours 30 minutes
Lectures
10 Lessons
Subject
Wajib

Material Includes

  • Catatan Kuliah
  • Buku Ajar
  • Soal Latihan

Requirements

  • Basis Data

Tags

Audience

  • Semester 5 atau Tahun ke 3