MOLAP, ROLAP dan HOLAP.

Sebelum membahas lebih jauh pengertian dari judul diatas, ada baiknya kita review sedikit pengertian dari OLAP itu sendiri. OLAP (On-Line Analytical Processing) adalah Database Multidimensional pada sistem analisa data tingkat lanjut yang mendukung pengambilan keputusan, bisnis model, dan aktifitas riset.

OLAP menyediakan cara untuk menampilkan data Multi Dimensional yang ada dalam Data Mart atau Data Warehouse, dengan OLAP dapat dibuat Cube yang mengorganisasikan data dan membuat summary data untuk query yang effisien.

Karakteristik OLAP
- Menggunakan teknik analisa data Multidimensional
- Menyediakan dukungan database tingkat lanjut
- User Interface yang mudah difahami.
- Mendukung arsitektur Client/Server

Dalam dunia OLAP, ada dua jenis teknik penyimpanan data yang utama: Multidimensional OLAP (MOLAP) dan Relational OLAP (ROLAP). Sedangkan gabungan antara keduanya dinamakan Hybrid OLAP (HOLAP). Ada beberapa istilah lain di dalam dunia OLAP yang merupakan perluasan dari MOLAP dan ROLAP yaitu DOLAP(Desktop OLAP), WOLAP(Web-base OLAP) dan RTOLAP(Real-Time OLAP). Dan berikut adalah perbedaan antara MOLAP dan ROLAP:


MOLAP
Ini adalah cara tradisional dalam analisis OLAP. Dalam MOLAP data disimpan dalam bentuk Multidimensional Database. Tidak seperti basis data relasional yang menyimpan data dalam jumlah baris dalam tabel, sebuah data multidimensional menyimpan data dalam sejumlah array multidimensional. Karena dimensi dapat diakses secara mudah, maka user dapat melakukan query pada basis data MOLAP dengan sangat cepat. Selain mengandung data mentah, basis data MOLAP juga mengandung agregasi data sehingga dapat memberikan respon yang cepat terhadap query.

Plus (+) :
– Performance hebat, karena MOLAP memang dibangun untuk pengambilan data yang cepat dan optimal.
– Dapat membentuk kalkulasi yang komplek dan cepat.

Minus (-) :
– Jumlah volume data yang dapat ditangani terbatas.


ROLAP
Merupakan cara lain yang digunakan untuk melakukan partisi menggunakan tabel relasional dalam data warehouse. Banyak orang berpendapat bahwa basis data yang dirancang secara khusus untuk sebuah keperluan analisis tidak dibutuhkan karena sebuah basis data relasional sudah cukup mampu untuk menampilkan data OLAP. Hal ini hanya berlaku pada tingkat tertentu saja, pada sebuah basis data yang terdiri dari ribuan atau ratusan ribu records maka menampilkan data OLAP akan menjadi sebuah masalah, karena banyak data yang harus diquery. Dan hal ini lah yang menjadi keterbatasan partisi ROLAP.

Plus (+) :
– Dapat menangani jumlah volume data yang sangat besar, batasan ukuran volume data yang ditangani pada
teknologi ROLAP adalah batas dari volume dari Relational Database yang dipakai. Dengan kata lain pada ROLAP sendiri tidak ada batasan volume data.
– Dapat memanfaatkan fungsi-fungsi yang ada pada Relational Database yang dipakai.

Minus (-) :
– Performance dapat lambat, karena setiap ROLAP report pada dasarnya adalah SQL Query pada Relational Database, waktu query dapat lebih lama jika volume data semakin besar.
– Fungsi SQL yang terbatas, karena teknologi ROLAP terutama tergantung pada pembentukan statement Query pada Relational Database, dan tidak semua kebutuhan dapat terpenuhi dengan SQL Statement. ROLAP vendor telah mengantisipasi resiko ini dengan cara membuat Tool out-of-the-box untuk fungsi-fungsi yang kompleks bahkan memungkinkan user untuk mendefinisikan fungsi-fungsi yang dibutuhkannya sendiri.


HOLAP
Hybrid OLAP,  menggabungkan kedua teknologi diatas. HOLAP menggunakan Relational Database untuk menyimpan Detail data dan menggunakan Multidimensional Database untuk menyimpan Aggregate-nya. HOLAP services dapat menggunakan data MOLAP dan ROLAP secara simultan untuk memecahkan suatu query.

OLTP vs OLAP

Seperti yang sudah ane jelaskan sebelumnya, Online Transaction Processing Systems atau OLTP merupakan Sistem yang memproses suatu transaksi secara langsung (insert,update,delete) melalui komputer yang terhubung dalam jaringan. Sedangkan OLAP (Online Analytical Processing Systems) adalah Sistem yang dibuat untuk membantu dalam perencanaan, memecahkan masalah dan mendukung keputusan.

Dari definisinya jelas, bahwa keduanya merupakan sistem yang menggunakan suatu basis data. Lantas apa perbedaan antara keduanya ?? simak uraian berikut............

1. Berdasarkan sumber data
    OLTP : Data Operasional, data OLTP adalah data asli.
    OLAP : Data konsolidasi, data OLAP di peroleh dari beberapa OLTP.

2. Berdasarkan Tujuan datanya
    OLTP : Untuk mengendalikan dan menjalankan tugas2 utama.
    OLAP : Untuk membantu dalam perencanaan, memecahkan masalah dan mendukung keputusan.

3. Berdasarkan Data apa yg di tampilkan
    OLTP : Bisnis proses yg berkelajutan.
    OLAP : Menampilkan data dari berbagai macam aktivitas bisnis.

4. Query yg digunakan
    OLTP : Simple Query.
    OLAP : Complex Queries.

5. Kecepatan proses
    OLTP : Pada dasarnya sangat cepat.
    OLAP : Tergantung dari data yg dilibatkan, proses akan lebih cepat dengan menggunakan fungsi indexing.

6. Space yg dibutuhkan
    OLTP : Relativ kecil.
    OLAP : Lebih besar, karena membutuhkan lebih banyak indexing dibandingkan OLTP.

7. Database Design
    OLTP : Normalized dengan banyak table.
    OLAP : De-normalized dengan sedikit table dan menggunakan star / showflake schemas.

Kurang lebih itulah perbedaan antara OLTP dan OLAP, jika diantara ente2 ada yg ingin menambahkan atau mengkoreksi, ane selalu open........

Relasi OLTP, ETL, Business Intelligence, Data Warehouse dan OLAP

Apa itu OLTP ?? Kemudian apa yg dimaksud dengan ETL ?? Bagaimana Data Warehouse & Business Intelligence bekerja ?? dan apa perbedaan OLTP dengan OLAP ?? mari kita coba tarik benang merah di antara ke-5 unsur tersebut...., tapi sebelumnya kita cari tau dulu pengertian dari masing2 unsur.

Online Transaction Processing Systems (OLTP) adalah suatu sistem yang memproses suatu transaksi secara langsung(insert,update,delete) melalui komputer yang terhubung dalam jaringan. Sedangkan ETL sesuai dengan namanya (Extract, Transformation and Load), Extract berarti proses pengambilan data dari sumber data,proses pengambilan data ini tidak mengambil keseluruhan data yang ada di database operasional, melainkan hanya mengambil data-data matang saja.

Transform berarti mengubah struktur Database tersebut ke dalam bentuk standart, mengingat data-data yang diambil berasal dari sumber berbeda yang kemungkinan memiliki standarisasi yang berbeda pula. Standarisasi diperlukan untuk nantinya memudahkan pembuatan laporan. Load sendiri adalah proses mengirimkan data yang telah menjalani proses transformasi ke repository(gudang data) akhir.


Data Warehouse bicara mengenai bagaimana data-data yang besar dan beragam disimpan dalam satu repository(gudang data) dan disusun sedemikian sehingga memudahkan pencarian, sedangan Business Intelligence bisa dikatakan sebagai konsep database yang multidimensi sehingga memudahkan analisa dan pengambilan keputusan secara bijak berdasakan informasi yang akurat. Gabungan dari DW dan BI dinamakan Online Analytical Processing Systems (OLAP) yaitu sistem yang dibuat untuk membantu dalam perencanaan, memecahkan masalah dan mendukung keputusan.


Untuk mengetahui lebih jelas relasi antar unsur-unsur tersebut bisa lihat gambar dibawah ini :

Dari situ dapat disimpulkan, bahwa data2 awal yg ada didalam OLTP di olah sedemikian rupa melalui proses ETL, hasil dari pengolahan tersebut menghasilkan bentuk database baru yg dinamakan Data Warehouse, Data Warehouse tidak bisa dipisahkan dengan Business Intelligent, karena BI yg baik didapat dari DW yg baik juga. Hasil dari DW & BI itulah kita bisa menarik kesimpulan dan mengambil keputusan yang dinamakan sebagai OLAP.

Itulah gambaran singkat mengenai OLTP, ETL, DW, BI dan OLAP, Ane yakin anda sudah tau sekilas perbedaan antara OLTP dan OLAP. Ingin tau lebih detail lg perbedaan keduanya ?? ikuti posting selanjutnya ya.........