lanjutan ERP

A. PEMROSESAN ANALITIS ONLINE

ERP lebih daripada sekedar sistem pemrosesan transaksi terperinci. ERP adalah sebuah alat pendukung keputusan yang memasok pihak manajemen informasi real-time dan memungkinkan keputusan tepat waktu yang dibutuhkan untuk meningkatkan kinerja dan mencapai keunggulan kompetitif. Pemrosesan analitis online (online analytical processing – OLAP) meliputi pendukung keputusan, permodelan, penarikan informasi, laporan/ analisis ad boc, serta analisis bagaimana jika (what-it).

Dengan cara apa pun keberhasilan aplikasi analisis bisnis didapat atau berasal, hal yang paling penting bagi keberhasilan aplikasi tersebut adalah gudang data. Gudang data (data warehouse) adalah basis data yang dibangun untuk pencarian secara cepat, penarikan, permintaan ad boc, dan kemudahan penggunaan. Data tersebut biasanya diekstrak secara berkala dari sebuah basis data operasional atau dari layanan informasi publik. Sistem ERP dapat berjalan tanpa adanya gudang data, begitu pula halnya dengan perusahaan yang belum mengimplementasikan ERP dapat menggunkan gudang data.

B. KONFIGURASI SISTEM ERP

Kebanyakan sistem ERP didasarkan pada model klient sever (client - server model), yang dibahas secara terperinci dalam bab berikutnya. Secara singkat, model klien server adalah suatu bentuk topologi jaringan dengan komputer atau terminal pengguna (klien) mengakses berbagai program dan data ERP melalui sebuah komputer host yang disebut sebagai server. Terdapat dua arsitektur dasar, yaitu model dua tingkat dan model tiga tingkat.

Ø Model dua tingkat

Dalam model dua tingkat (two – tier model), pada umumnya server menangani pekerjaan yang berkaitan dengan aplikasi dan basis data. Komputer klien bertanggung jawab menyajikan data kepengguna dan meneruskan input kembali ke server.

Ø Model tiga tingkat

Fungsi basis data dan aplikasi dipisahkan dalam model tiga tingkat (three – tier model). Arsitektur ini adalah cirri umum system ERP besar yang menggunakan wide area network (WAN) untuk konektivitas antar penggunanya. Pemenuhan permintaan klien akan membutuhkan dua atau lebih koneksi jaringan. Pada awalnya, klien melakukan komunikasi dengan server aplikasi. Kemudian serveraplikasi memulai koneksi kedua dengan server basis data.

v SERVER OLTP vs OLAP

Ketika mengimplementasikan sebuah sistem ERP yang akan mencakup gudang data, maka harus dilakukan pembedaan antara berbagai jenis alternative pemrosesan data, yaitu:

§ pemrosesan transaksi online dan

§ pemrosesan analitis online.

Peristiwa dalam pemrosesan transaksi online (online transaction processing – OLTP) terdiri atas sejumlah besar transaksi yang relatif sederhana seperti pembaruan record yang disimpan dalam beberapa tabel yang terkait. Contohnya, sistem entri pesanan menarik semua data yang berhubungan dengan pelanggan tertentu untuk memproses transaksi penjualan. Data yang relevan dipilih dari tabel Pelanggan, tabel Faktur, dan tabel perincian barang. Setiap tabel berisi suatu petunjuk yang dapat disimpan (yakni nomor pelanggan),yang digunakan untuk menghubungkan beberapa baris yang berbeda antartabel. Aktivitas pemrosesan transaksi melipuli memperbarui saldo pelanggan sekarang dan menyisipkan catatanbaru ke dalam tabel Faktur dan tabel Item Lini. Hubungan antara catatan dalamtransaksi OLTP semacam itu biasanya cukup sederhana dan hanya sedikit catatanbiasanya dikutip atau diperbarui dalam suatu transaksi tunggal.

Pemrosesan analitis online (online analytical processing – OLAP) dapat dicirikan sebagai transaksi online yang melakukan hal – hal berikut ini:

· Mengakses data dalam ukuran yang sangat besar (contohnya, data penjualan selama beberapa tahun)

· Menganalisis hubungan antara berbagai jenis elemen data seperti penjualan, produk, area geografis, dan saluran pemasaran.

· Melibatkan data teragregasi seperti volume penjualan, jumlah uang yang dianggarkan, dan uang yang dihabiskan.

· Membandingkan data teragregasi dalam beberapa periode waktu hierarkis (contohnya, bulanan, per triwulan, tahunan)

· Menyajikan data dalam berbagai persepektif yang berbeda seperti penjualan berdasarkan area, penjualan berdasarkan saluran distribusi, atau penjualan berdasarkan produk.

· Melibatkan perhitungan yang kompleks antara berbagai elemen data, seperti perkiraan laba sebagai fungsi dari pendapatan penjualan, untuk tiap jenis saluran penjualan di area tertentu.

· Merespons dengan cepat kebutuhan pengguna sehingga pengguna dapat melakukan proses pemikiran secara analitis tanpa dihambat oleh adanya penundaan dalam sistem.

Contoh dari transaksi OLAP adalah agregasi data penjualan berdasarkan area, jenis, dan saluran penjualan. Suatu aplikasi OLAP harus dapatmendukung analisis online ini dengan respons cepat.

Perbedaan antara OLTP dan OLAP yaitu sebagai berikut. Aplikasi OLTP mendukung pekerjaan yang sangat penting bagi misi melalui permintaan sederhana pada basis data operasional. Aplikasi OLAP mendukung pekerjaan yang sangat penting bagi manajemen melalui investasi analitis berbagai hubungan data yang kompleks dan yang disimpan dalam gudang data. OLAP dan OLTP memiliki kebutuhan khusus yang saling berlawanan.

Server OLAP mendukung operasi analitis umum yang meliputi konsolidasi, penggalian ke bawah, serta pengirisan dan pemotongan.

· Konsolidasi (consolidation) adalah agregasi atau penyatuan data. Contohnya, data kantor penjualan dapat disatukan ketingkat kecamatan dan kecamatan dapat ditarik ke kabupaten.

· Penggalian ke bawah (drill – down) memungkinkan disagregasi data untuk mengungkapkan perincian dasarnya yang akan menjelaskan fenomena tertentu. Contohnya, pengguna dapat menggali ke bawah dari retur Penjualan untuk suatu periode agar dapat mengidentifikasi jumlah sesungguhnya produk yang dikembalikan dan alas an pengembaliannya.

· Pengisian dan pemotongan (slicing and dicing) memungkinkan pengguna mempelajari data dari beberapa sudut pandang. Sebuah potongan data dapat menunjukkan penjualan dalam tiap area. Potongan lainnya menyajikan penjualan berdasarkan produk di beberapa area. Pengirisan dan pemotongan sering kali dilakukan berdasarkan waktu untuk mendeskripsikan trend dan berbagai pola.

Server OLAP memungkinkan pengguna menganalisis hubungan data yang kompleks. Basis data fisiknya sendiri diatur dengan cara tertentu hingga data yang relevan dapat dengan cepat ditarik dengan cara tertentu hingga data yang relevan dapat dengan cepat ditarik dari beberapa dimensi. Server basis data OLAP karenanya harus efisien dalam menyimpan dan memproses data multidimensional.