Business Intelligent III

2009 March 27 at 4:24 pm Leave a comment



Dari: Mohammad Syarwani <syarwani@yahoo.com>
Kepada: APICS-ID@yahoogroups.com
Terkirim: Rabu, 18 Maret, 2009 21:40:38
Topik: IPOMS-APICS Naklukin SAP Business Intelligent: Buat pemilik adrenalin tinggi..

Naklukin SAP Business Intelligent: Buat pemilik adrenalin tinggi..

(Artikel ini dipublikasikan pertama kali pada Thu Aug 7, 2008 9:18 pm)

Coba sampeyan iseng sekali-kali searching ke “Monster”
(www.monster. com). Itu tuh mesin pencari lowongan pekerjaan. Ketik
kata kunci SAP. Untuk di Jerman saja ada lebih dari 5.000 lowongan
kerja yang hari ini tersedia. Lalu disusul JAVA hampir 3.000,
Microsoft hampir 2.700, SQL 2.500 dan Oracle 2.000-an.

Dari lebih 5.000 lowongan tadi hampir 800 diantaranya khusus untuk
ahli SAP BW (Business Information Warehouse). Data Monster itu tidak
jauh berbeda untuk negara-2 Eropa lainnya dan Amrik. Pertanyaannya,
kenapa SAP BW begitu primadona? Begitu cantikkah dia sehingga si
penakluk SAP BW menjadi incaran?

XXX

Pak Dhe Inmon (baca: William H. Inmon) konon khabarnya pernah berpikir
untuk apa kita punya banyak catatan, data dan transaksi tapi kita
tidak tahu mana yang paling kita butuhkan?! Untuk apa data tapi tidak
bisa menampilkan informasi yang paling berguna buat pengambil
keputusan?! Lha untuk apa data seabrek-abrek tapi ndak tahu bagaimana
menggunakannya? ! Buang-2 biaya aja! — mungkin begitu pikir si Pak
Dhe Inmon.

Akhirnya, Pak Dhe Inmon buat metoda yang dikenal Data Warehouse (DW).
Pokoknya semua data yang tersimpan; dari berbagai tipe, berbagai
sumber, berbagai system yang berceceran dimana-2, melalui jaringan
online ditumplekkan, plek jadi satu (bahase Jakarte-nye: integrasi)
lalu diproses untuk jadi gold informasi untuk pengambilan keputusan.

Itulah kerjaannya si Pak Dhe Inmon yang akhirnya kelak dikenal sebagai
Bapaknya konsep DW. Okya lupa, Proses njlimet dan njelehi tadi dikasih
nama OLAP: Online Analytical Processing.

XXX

Nah oleh perusahaan SAP AG yang ada di pedesaan Walldorf (bener-2 desa
lho, penduduknya cuma 15.000 orang tapi desa terkaya di Eropa), konsep
DW tadi dibuatin tool-nya. Trus dinamai: SAP BW (Business Information
Warehouse). Oleh si BW ini, ide Pak Dhe Inmon tentang Data Warehouse
diwujudkan menjadi nyata.

Semua data yang berceceran ndak karuan dalam jaringan perusahaan dari
berbagai:
(1) data base system (Oracle, SQL, DB2)
(2) type file dan dokumen (bangsanya “CSV” ato “XML”, dll)
(3) standard software (model SAP system atau non SAP System,
ERP/Enterprise Resources Planning)
(4) Sumber System (JDBC, ODBO, dll)
dikumpulin jadi satu, lalu diolah pake OLAP sehingga dihasilkan
laporan yang konon katanya akurasinya lebih jitu dari ramalan Mama
Laurent, Ki Gendeng Pamungkas atau yang Abrakadabra se-tipenya.

Kok bisa? Yah karena SAP BW bisa melakukan impossible job itulah,
ngalahin mbah dhukun, maka harga proyek untuk implementasi SAP BW
mahalnya tiada terkira.

Okya, konon khabarnya masih banyak eksekutif di kampung melayu
tercinta, yang saat buat keputusan bingung, ndak tahu bagaimana
menggunakan data. Lalu shortcut, cari mbah dukun atau tunggu wangsit
di Gunung Kawi atau Pantai Parangtritis atau Bukit Kemukus deket Solo
sana😀 , untuk tahu kapan dapet hoki-nya biar matep ambil keputusan…🙂

Jadi untung juga yah SAP BW itu mahal. Coba kalau murah maka semua
perusahaan pake SAP BW. Dampaknya, banyaklah mbah dukun akan
Arbeitloss (Jobless) … hi…, hiii😀

XXX

Tapi bagaimana sih sebenarnya cara kerja SAP BW itutuh…?

Gampang kok:

(1) Data yang berceceran dari berbagai type, jenis, data base dan
system tadi, oleh SAP BW disimpan dalam DataSource atau PSA (Persisten
Staging Area).

Meskipun datanya sudah terkumpul jadi satu dalam sistem SAP BW,
sayangnya masih acak-acakkan. Belum ada pengelompokan data menurut
klasifikasinya.

Contoh: Data yang dikumpulkan adalah data penjualan berbagai produk
(Pecel Lele dan Intel/Indomie pake Telur) di berbagai pasar
(Bringharjo, Klewer dan Tanah Abang).

Maka data yang ada di PSA kira-2 misalkan:
# data penjualan pecel lele dan intel (indomie pake telur) di Pasar
Bringharjo
# data penjulan pecel lele dan intel di Pasar Klewer
# data pecel Lele dan intel di Pasar Tanah Abang

(2) Lalu data dari berbagai sumber ndak karuan tersebut dipilah-2.
Proses pemilihannya menggunakan InfoObjekt. Objekt data yang sama akan
disatukan dalam satu InfoObjekt. Dalam SAP BW ada 2 jenis InfoObjekt
yaitu Attribute dan Key Performance Indicator (KPI).

Contoh:
Atribut buat Penjualan Pece Lele
Atribut buat Penjualan Intel
Atribut Produk
Atribut Pasar Klewer
Atribut Pasar Bringharjo
Atribut Pasar Tanah Abang
Atribut Tahun Jualannya
KPI omset penjualan
KPI unit penjulana

(3) Setelah proses pemilahan selesai lalu data yang ada di DataSource
dipindahkan ke ODS-Object. ODS-Objekt itutuh adalah tempat penyimpanan
data yang telah dipilah-2 sesuai dengan Objekt-nya. Nah, di ODS-Objekt
ini data-2 yang awalanya ndak karuan sudah dirubah menjadi homogen.

Data yang tersimpang dalam ODS-Objekt adalah kombinasi Data Penjualan
Pecel Lele dan Intel di pasar Bringharjo, Klewer dan Tanah Abang dalam
file SAP BW.

Di ODS-Objekt inilah semua data tumplek-plek siap saji…

(4) Cuma karena data-nya banyak buanget dan tidak semua data
dibutuhkan maka perlu dibuat segmentasi atau bahasa kerennya DataMart.
Data dalam ODS-Objekt dipilah-pilah (di-segmentasi) sesuai kepentingan
dan disimpan dalam InfoCube.

Contoh:
InfoCube untuk Penjualan Pecel Lele di ketiga pasar
InfoCube untuk Penjualan Intel di ketiga pasar
InfoCube untuk Penjualan Pecel Lele dan Intel di Pasar Beringharjo
Dll, pokoknya terserah mau-2nya sampeyan aja deh berapa InfoCube yang
mau dibuat😀 Yang penting bisa untuk mengambil keputusan akurat…

(5) Setelah itu dengan menggunakan Query Designer, informasi yang ada
di InfoCube dapat ditampilkan menjadi Laporan dalam file Excel Interaktif.

Contoh:
Laporan Penjualan Pecel Lele di Pasar Beringharjo, Klewer dan Tanah Abang
Laporan Penjualan Pecel Lele dan Intel di Pasar Klewer dan Tanah abang
Dsb, dsb…sekarepe sampeyan lah buatnya. Lha wong laporan-2 sampeyan
sendiri yah buat aja sesuka-sukanya. Gitu aja kok repot! :p

(6) Biar lebih keren sehingga bisa diakses secara online maka gunakan
dong yang mananya tool Web Application Designer. Dengan tool ajaib ini
laporan bisa disajikan dalam Web Explorer dan bisa diakses oleh mereka
yang berkepentingan dimanapun dengan menggunakan internet.

(7) Setelah itu yah sudah ambil keputusan; ekspansi atau ekspansi atau
ekspansi! Lha wong informasi sudah begitu akurat kok masih ragu ambil
keputusan. Kalau dengan informasi seakurat itu masih ragu dan kleru
juga ambil keputusan maka jangan salahkan SAP BW-nya, tapi itu saat
yang tepat buat sampeyan mengundurkan diri dari posisi eksekutif.
Alias sampeyan ndak becus jadi eksekutif ha…, ha… =))

XXX

Jadi, gampangkan menguasai SAP BW itu, iya ndak???
Upss bo’ong deng. Untuk memahami inchi demi inchi lekuk-lekuk eksotik
tubuh SAP BW, saya harus menamatkan lebih dari 15 modul trainning yang
tebal totalnya hampir 7.000 halaman.

Kalau mau belajar SAP mungkin link ini berguna:
http://www.4soi. de/online- pdfs.php
Kalau mau belajar SAP BW buat yang bisa B. Jerman maka link ini amat
sangat berguna:
http://www.phutter. de/
Salam,
Dari Lembah Sungai Spree

Ferizal Ramli
SAP Senior Consultant dan Project Manager
ACENT AG
10179 Berlin

Entry filed under: Database. Tags: .

Business Intelligence(BI)#2 Pelenyap Kesusahan dan Kesempitan.

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

Trackback this post  |  Subscribe to the comments via RSS Feed


Categories


%d bloggers like this: