Data Integration atau integrasi data merupakan proses menggabungkan atau menyatukan dua atau lebih sebuah data dari berbagai sumber database yang berbeda ke dalam sebuah penyimpanan seperti gudang data (data warehouse).
Adapun alasan diperlukannya integrasi data karena beberapa keuntungan yang bisa kita dapatkan : Mempermudah dalam proses menganalisa untuk pengambilan keputusan Sharing data antar lingkungan kerja Terhindar dari adanya duplikat data Data integration perlu dilakukan secara teliti agar tidak terjadi kesalahan. Kesalahan yang sering terjadi pada integrasi data bisa menghasilkan sebuah ouput yang menyimpang dan bahkan menyulitkan pengguna pada saat pengambilan keputusan. Syarat integrasi data dapat terlaksana dengan berbagai cara seperti membuat konsisten dalam penamaan variabel, ukuran variabel, struktur pengkodean dan dalam atribut fisik dari data. Penggabungan data dapat dilakukan dengan cara lain, seperti berikut : Integrasi Aplikasi (application Integration) Penggabungan data terjadi dengan mengkoordinasikan aliran kejadian informasi antara aplikasi bisnis Aplikasi yang melayani harus memiliki fasilitas untuk berintegrasi dengan aplikasi lainnya. Integrasi Proses Bisnis (Business Process Integration) Proses bisnis dapat tercapai jika adanya koordinasi pada setiap aktivitas pada sistem, dan intergrasi ini pun tidak terlepas dengan adanya integrasi aplikasi Integrasi Interaksi Pengguna (User Interaction Integration) Pembuatan antar muka pengguna yang memberikan integrasi antar sistem data yang berbeda. Semisal adanya portal yang menjadi pintu untuk interaksi pengguna dengan beberapa data penting perusahaan.
PENDAHULUANBanyak database, khususnya database tingkat perusahaan, dibuat dengan menggabungkan data dari sumber data internal dan eksternal yang sudah ada, memungkinkan juga dengan data baru untuk mendukung aplikasi baru. Hampir semua organisasi memiliki database yang berbeda-beda untuk tujuan yang berbeda pula.Penerapan database pada perusahaan misalnya beberapa untuk proses transaksi dalam bagian yang berbeda dari perusahaan (contohnya: perencanaan produksi dan kontrol, dan memasukkan order/pesanan); beberapa untuk kepentingan lokal, taktis, atau pembuatan keputusan strategis (contohnya: kalkulasi harga produk dan ramalan penjualan); dan beberapa untuk koordinasi perusahaan luas dan membuat keputusan (contohnya: untuk manajemen hubungan dengan konsumen dan manajemen rangkaian persediaan). Organisasi-organisasi giat bekerja untuk memecahkan gudang/sumber data, namun membolehkan beberapa tingkat untuk otonomi lokal. Untuk mencapai koordinasi ini, disaat yang sama data harus diintegrasi melalui sumber data yang berbeda.Tidak mengapa anda mengatakan tidak bisa menghindari berhubungan dengan integrasi data. Sebagai database profesional atau bahkan pengguna dari database yang dibuat dari sumber data lain yang sudah ada, disana banyak konsep integrasi data yang harus anda pahami untuk mengerjakan pekerjaan anda atau untuk memahami masalah yang mungkin akan anda hadapi. Inilah tujuan dari bagian selanjutnya pada bab ini.Penggudangan data membuat data disimpan untuk mendukung pembuatan keputusan dan inteligensi bisnis. Kita akan meninjau dalam bagian selanjutnya bagaimana data dibawa bersama melalui proses extract-transform-load (ETL): ekstrak-perubahan-pemuatan, yang disebut di bab 11 sebagai lapisan data yang digabungkan dari pendekatan penggudangan data menjadi integrasi data. Tapi sebelum kita menggali lebih detail ke dalam pendekatan ini, sangat membantu untuk meninjau dua pendekatan umum lainnya (tidak termasuk ETL) yang bisa digunakan untuk integrasi data, masing-masing memiliki tujuan berbeda dan masing-masing pendekatan ideal dibawah lingkungan yang berbeda.
Sebuah model data untuk MDM secara nyata benar-benar simpel. Masing-masing subyek area cirinya dikelilingi oleh MDM karena disana tidak ada data transaksi yang terhubung dengan kategori master yang berbeda. Masing-masing tabel master data intinya adalah sebuah file datar (flat file), bahkan tanpa hubungan hirarki. MDM dengan tegas mengambil satu pandangan dari data tentang setiap instansi dari setiap tipe master data. Karena master data adalah “catatan penting”, tidak ada satupun aplikasi yang memiliki master data. Agaknya, master data adalah benar-benar aset perusahaan, dan manajer bisnis harus mengambil tanggung jawab untuk kualitas master data. Pelayanan data dan pemerintahan data yang kuat sangat penting sekali untuk sebuah program MDM menjadi efektif. Page 2 |