Perbedaan Data Warehouse dan Data Mining dan Business Intelligent

Data mining adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan penemuan atau “mining” pengetahuan dari sejumlah besar data. Yang termasuk data mining antara lain knowledge extraction, pattern analysis, data archaeology, information harvesting, pattern searching, dan data dredging. Berikut merupakan karakteristik umum dan objektivitas data mining.

• Data seringnya terpendam dalam dalam database yang sangat besar yang kadang-kadang datanya sudah bertahun-tahun.
• Lingkungan data mining biasanya berupa arsitektur client-server atau arsitektur system informasi berbasis web.
• Tool baru yang canggih, termasuk tool visualisasi tambahan, membantu menghilangkan lapisan informasi yang terpendam dalam file-file yang berhubungan atau record-record arsip public.
• Pemilik biasanya seorang end user, didukung dengan data drill dan tool penguasaan query yang lain untuk  menanyakan pertanyaan ad hoc, dan mendapatkan jawaban secepatnya, dengan sedikit atau tidak ada kemampuan pemrograman.
• Tool data mining dengan kesediaannya dikombinasikan dengan spreadsheet  dan tool software pengembangan yang lainnya.
• Karena besarnya jumlah data dan usaha pencarian yang besar-besaran, kadang-kadang diperlukan penggunaan proses parallel untuk data mining.Data mining secara umum mencari untuk mengidentifikasikan empat tipe pattern utama yaitu:
  • Associations, menemukan secara umum mengacu pada pengelompokan hal-hal.
  • Predictions, memberitahukan kejadian-kejadian alami di masa yang akan datang di even yang tepat berdasar pada apa yang terjadi di masa lampau.
  • Cluster, mengidentifikasikan pengelompokan hal-hal natural berdasar pada karakteristik yang diketahui.
  • Sequential relationship, menemukan event dengan waktu yang berurutan.
  Proses data mining terdiri dari beberapa step antara lain :
  
  1. Pemahaman bisnis.
  2. Pemahaman data.
  3. Persiapaan data.
  4. Pembangunan model.
  5. Testing dan evaluasi.
  6. Deployment. 
  Data warehouse merupakan sekelompok data yang diproduksi untuk mendukung pembuatan keputusan. juga merupakan tempat penyimpanan saat ini dan data historis dari potensi ketertarikan manager seluruh perusahaan. Karakteristik data warehouse sebagai berikut :
  
  • Subject oriented.
  • Integrated.
  • Time variant (time series).
  • Nonvolatile.
  Yang termasuk karakteristik tambahan data warehouse antara lain :
  
  • Web based.
  • Relational/multidimensional.
  • Client/server.
  • Real time.
  • Include metadata.
  Proses Data Warehouse :
  Berikut merupakan komponen utama dalam proses data warehouse :
  
  1. Data source.
  2. Data extraction.
  3. Data loading.
  4. Comprehensive database.
  5. Metadata.
  6. Middleware tools.
  
  Beberapa manfaat data warehouse adalah data warehouse menyediakan model data umum untuk semua data yang menarik terlepas dari sumber data itu sehingga lebih mudah untuk melaporkan dan menganalisa informasi, informasi dalam data warehouse berada di bawah kontrol pengguna data warehouse sehingga jika sistem sumber data dibersihkan informasi dalam warehouse dapat disimpan dengan aman untuk waktu yang lama, data warehouse menyediakan pengambilan data tanpa memperlambat sistem operasional, dan data warehouse memfasilitasi aplikasi decision support system.
  
  Intelligent Business

Istilah Business Intelligence pertama kali didengungkan pada tahun 1989 oleh Howard Dresner. Dia menggambarkan istilah tersebut sebagai seperangkat konsep dan metode yang berguna untuk meningkatkan pembuatan keputusan dengan bantuan sistem yang berbasiskan fakta atau realita yang terjadi.Menurut tim studi Busines Intelligence pada Departemen Keuangan Indonesia menyatakan,Business Intelligence (BI) merupakan sistem dan aplikasi yang berfungsi untuk mengubah data-data dalam suatu perusahaan atau organisasi (data operasional, data transaksional, atau data lainnya) ke dalam bentuk pengetahuan. Aplikasi ini melakukan analisis data-data di masa lampau,  menganalisisnya dan kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk mendukung keputusan dan perencanaan organisasi(Indonesia, 2007).Dari definisi itu, dapat dikatakan bahwa Business Intelligence merupakan suatu sistem pendukung keputusan yang berdasarkan pada data-data fakta kinerja perusahaan. Business Intelligence berguna untuk mengefisienkan finansial, manusia, material serta beberapa sumber daya lainya. Dalam perkembanganya banyak orang setuju bahwa Business Intelligence telah banyak mencakup beberapa area teknologi dan proses, antara lain adalah:

• Forecasting
• Budgeting
• Dashboarding
• Reporting
• Strategic Planning
• Analysis
• Scorecarding
• Data Mining
• Data Warehousing