Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data warehousing in the age of the big data will help you and your organization make the most of unstructured data with your existing data warehouse.As big data continues to revolutionize how we use data, it doesn't have to create more confusion. Expert author Krish Krishnan helps you make sense of how big data fits into the world of data warehousing in clear and concise detail. The book is presented in three distinct parts. Part 1 discusses big data, its technologies and use cases from early adopters. Part 2 addresses data warehousing, its shortcomings, and new architecture options, workloads, and integration techniques for Big Data and the data warehouse. Part 3 deals with data governance, data visualization, information life-cycle management, data scientists, and implementing a big data–ready data warehouse. Extensive appendixes include case studies from vendor implementations and a special segment on how we can build a healthcare information factory."

"Big data analytics will assist managers in providing an overview of the drivers for introducing big data technology into the organization and for understanding the types of business problems best suited to big data analytics solutions, understanding the value drivers and benefits, strategic planning, developing a pilot, and eventually planning to integrate back into production within the enterprise."

"Direktorat Jenderal Perbendaharaan sebagai perpanjangan fungsi dari Menteri Keuangan dalam bidang pelaksanaan anggaran, saat ini sedang melakukan proses piloting aplikasi SAKTI. Aplikasi SAKTI merupakan sebuah sistem aplikasi berbasis ERP yang merangkum proses perencanaan anggaran sampai dengan proses pelaporannya. Sebagai aplikasi yang digunakan oleh mitra kerja, SAKTI memiliki data secara mendetail atas kinerja pelaksanaan dan pelaporan anggaran pada tingkat satuan kerja. Dikarenakan data yang tersimpan cukup besar, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan untuk melakukan analisis serta menampilkan data historis yang terdapat pada aplikasi SAKTI. Penggunaan data warehouse dapat menjadi alat untuk melakukan analisis atas data yang tersimpan. Selain itu dengan penggunaan teknologi business intelligence seperti Dashboard dapat menjadi bahan masukan bagi pemangku kebijakan baik dari sisi DJPb sebagai pemangku kebijakan maupun dari sisi satuan kerja sebagai pengguna SAKTI. Metodologi yang digunakan dalam proses pengembangan data warehouse adalah metodologi Kimball. Proses analisis kebutuhan dilaksanakan dengan pendekatan campuran dimana kebutuhan organisasi yang tercantum pada rencana strategis disandingkan dengan kebutuhan pengguna. Alat bantu pada penelitian ini adalah Talend Open Studio untuk melakukan integrasi data dan Metabase sebagai alat presentation view. Proses integrasi atas data SAKTI maupun dari data pendukung seperti data RKAKL menghasilkan sebuah prototype DW yang dapat digunakan untuk menampilkan data maupun melakukan analisis atas data pelaksanaan anggaran. Presentation view yang dibuat dapat digunakan untuk memberikan gambaran mengenai pelaksanaan anggaran pada data sistem SAKTI.

---

Directorate General of Treasury is an extension of the function of the Minister of Finance in the budget execution process, currently conducting a pilot process of SAKTI. SAKTI is an ERP based system that will summarize the budget management from planning process up to the reporting process. The application will be used by partners, SAKTI will have detailed data on the performance of implementation and budget reporting at the unit level.With considerable data stored, we need a system that can be used to perform analysis and display existing historical data in SAKTI. Data warehouse can be used as a tool to perform analysis of stored data. In addition, the use of business intelligence technology such as dashboard can be an input for policy makers both from the side of DJPb as a decision maker as well as from the work unit as a user of SAKTI.The methodology used in the data warehouse development process is the Kimball methodology. The needs analysis process is carried out with a mixed approach whereby the organizational needs listed on the strategic plan are juxtaposed with the needs of the users. The tool in this research is Talend Open Studio to perform data integration and Metabase as presentation view tool. The integration process of SAKTI data as well as from supporting data such as RKAKL data resulted in a DW prototype that can be used to display data as well as to analyze data on budget execution. The presentation view created can be used to provide an overview of budget execution on the SAKTI system data."

"

Badan Kebijakan Fiskal (BKF) sebagai unit eselon I Kementerian Keuangan yang memiliki tugas dan fungsi sebagai perumus kebijakan terkait APBN, memiliki ketergantungan yang sangat tinggi terhadap data APBN. Data APBN yang dibutuhkan oleh BKF tersebar di beberapa unit eselon I Kementerian Keuangan. Keterbatasan ini menjadikan BKF kurang maksimal dalam menghasilkan rumuskan kebijakan. Solusi pengembangan data warehouse APBN digagas untuk mengumpulkan seluruh data APBN dan menjalin sinergi antar unit eselon I Kementerian Keuangan. Metodologi pengembangan data warehouse yang digunakan adalah metodologi Kimball / bottom up. Proses pengumpulan kebutuhan didasarkan pada kebutuhan unit kerja BKF dan rencana strategis organisasi. Alat bantu penelitian adalah Microsoft SQL Data Tools yang digunakan dalam proses ETL. Hasil penelitian ini berupa data warehouse yang berisi data APBN yang digunakan sebagai bahan analisis perumusan kebijakan serta melakukan pemantauan terkait data APBN yang dimiliki Kementerian Keuangan.

 

---

The Fiscal Policy Agency (FPA) as the unit of the Ministry of Finance which has function as a policy formulator related to the state budget, has a very high interest in the state budget data. State budget data needed by BKF is distributed in several units of the Ministry of Finance. These limitations make BKF less optimal in producing policy formulations. The state budget data warehouse design was initiated to collect all state budget data and establish synergy between units of the Ministry of Finance. The data warehouse development methodology used is the Kimball methodology. The process of gathering needs is based on the needs of the BKF work unit and the organization's strategic plan. The research tool is the Microsoft SQL Data Tool used for the ETL process. The results of this study are a data warehouse that contains state budget data that is used as material for policy analysis as well as conducting data related to the state budget needed by the Ministry of Finance.

 

"

"Badan Kepegawaian Negara BKN sesuai dengan tugas yang diamanatkan dalam Undang-Undang ASN berkewajiban melakukan pembinaan dan menyelenggarakan manajemen Aparatur Sipil Negara ASN. Dalam rangka menjalankan tugasnya, BKN memerlukan informasi perkembangan PNS dari tahun ke tahun. Informasi PNS didapat dari implementasi data warehouse kepegawaian nasional. Pengembangan data warehouse menggunakan metode Kimball Life-Cycle dengan pendekatan yang menggabungkan user-driven dan goal-driven dalam analisis kebutuhan. Tujuan penelitian ini untuk merancang, mengimplementasikan dan memvisualisasikan informasi dari data warehouse yang mendukung perumusan kebijakan dan pengambilan keputusan mengenai manajemen PNS. Data kepegawaian akan diintegrasikan dengan data spasial yang akan memberikan nilai tambah pada informasi yang ditampilkan.

---

Badan Kepegawaian Negara BKN , Indonesian National Civil Service Agency, that has been mandated in Law of the Republic of Indonesia on the Civil State Apparatus, is obliged to conduct guidance and organize the management of civil servants. In order to undertake its duties, BKN requires global civil servants information periodically. Information on civil servants obtained from the implementation of national civil servants data warehouses. The data warehouses development is carried out based on the Kimball Life Cycle method with the combination of user driven and goal driven approach in requirement analysis.

The purpose of this study is to design, implement and visualize information from data warehouses that support policy and decision making regarding civil servant management especially related to the analysis of the needs of civil servants procurement. Employment data will be integrated with spatial data that will be added value in visualizing information."

"Perguruan tinggi memerlukan pengetahuan yang lebih dalam untuk evaluasi, perencanaan dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Sebagian dari pengetahuan ini dapat diekstrak dari data operasional yang tersimpan dalam database perguruan tinggi tersebut. Cara yang dapat dilakukan antara lain dengan pembangunan data warehouse dan analisis data menggunakan teknik data mining. Data warehouse adalah kumpulan dari database yang terintegrasi yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Sedangkan teknik data mining adalah analysis tools yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna yang ada di database yang besar. Penelitian ini mengkaji perancangan data warehouse dan penerapan teknik data mining untuk data akademik di Universitas Nasional untuk menggali informasi-informasi yang penting dan membangun model yang dapat membantu operasional sehari-hari agar dapat memberikan pelayanan yang terbaik buat mahasiswa. Penelitian ini dimulai dengan membangun sebuah data warehouse. Data-data yang ada dalam data warehouse tersebut yang digunakan untuk analisa data menggunakan teknik data mining. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan data warehouse dengan media presentasi aplikasi berbasis web. Sedangkan untuk analisa data menggunakan teknik data mining menghasilkan pola karakteristik mahasiswa yang mengambil suatu program peminatan tertentu.

---

High learning institutions need broader knowledge for evaluating, planning and better decision making. Some of this knowledge can be developed from operational data in the database of available at the institution. To get the above-mentioned purpose, we can build data warehouse and analyzing it by data mining technique. Data warehouse is an integrated database which can be used to support decision making process, while data mining is analysis tools which can be used to extract information from large database.

This study which deals with data warehouse planning and the application of data mining technique for academic data at Universitas Nasional is aimed at obtaining important informations and developing a model for rendering best services for student. The first step is to develop a data warehouse. Data from the data warehouse is then used to analyze data by data mining technique. The result of this study is developed data warehouse through web-based presentation, while data analysis is obtained from data mining to get characteristic pattern of previous student who were good in a given program."