Lembaga peradilan di USA tentunya memiliki data yang begitu komplek. Dimana setiap Negara bagian akan memiliki data-data mengenai kasus yang ditangani. Jelasnya dalam database tersebut terdapat banyak informasi penting mengenai banyak kasus beserta pihak-pihak yang terlibat didalamnya. Setiap Negara bagian akan menyatukan databasenya ke peradilan tertinggi di USA. Namun karena banyaknya database yang tersedia maka proses penyatuan databasenya memiliki sedikit masalah yaitu :
* Data terlalu detail dan komplek
* System datanya dibuat oleh beberapa vendor
* Tidak konsisten dalam pengkodean/query dari database nya
* Tidak terdapat data tunggal yang dapat dianalisa
* Tidak ada tools untuk menganalisa data
Permasalah-permasalah yang terjadi diatas bisa ditangani dengan menggunakan langkah-langkah berikut :
1. ETL (Ekstraction, Transformation and loading
* Ekstrak -> proses pembacaan data dari suatu database. Maksudnya adalah ketika suatu data itu kita ambil dari beberapa database, belum tentu DBMS yang digunakan semuanya sama. Bisa jadi bersebrangan DBMS. Misal dari MySQL ke Oracle atau dari Oracle ke SQL Server. Proses Ektrak inilah yang nanti akan berperan untuk melakukan penyaringan data.
* Transformation-> Proses pengkonfersian data yang telah diekstrak dari format awal ke format yang dibutuhkan.
* Load-> penulisan kembali suatu data ke target database yang dituju
2. Kualitas data terjamin selama proses ETL
3. mengembangkan ETL sering memberikan umpan balik untuk pengembang pengguna dan OLTP untuk membuat sumber data yang lebih baik.
Timbul pertanyaan untuk pada masa yang akan datang
* berapa banyak kasus akan setiap lima tahun dari sekarang
* dimana mereka akan mengajukan kasus
* berapa hakim yang akan menangani kasus lima tahun kedepan
* berapa biaya yang harus dikeluarkan
* akankah fasilitas yang ada mendukung fungsi peradilan
Nah proses pembuatan datawarehouse dan data mining akan baik jika mengikuti langkah-langkah dan syarat seperti berikut :
Langkah Awal :
* persediaan analis database Bisnis
* analisis analis database Bisnis
* eksekutif AOC menyetujui dimensi dan langkah-langkah
* ETL developer mengotomatisasi transfer data ke dalam database skema bintang
Langkah dua
* Data warehouse desainer menjamin kualitas transfer ke dalam data warehouse
* ETL developer mengotomatisasi transfer dan pengolahan data ke dalam layanan analisis
* Kualitas personil jaminan menjamin fungsionalitas yang benar seluruh proyek
* Oakwood mengusulkan langkah berikutnya dalam data mining
0 komentar:
Post a Comment