Data, Memory

SASD (Sequence Access Storage Device)

Secondary Storage (Penyimpan Sekunder)

Dicirikan dengan :

• Tidak dapat diakses langsung oleh CPU
• Kecepatan akses lebih rendah
• Harga relatif murah
• Kapasitas besar
• Non volatille storage

SASD (Penyimpanan berurutan/direct access storage) Penyimpanan berurutan (sequential storage) adalah suatu organisasi atau penyusunan data di suatu medium penyimpanan yang terdiri dari satu catatan mengikuti satu catatan lain dalam suatu urutan tertentu. Misalnya, catatan pegawai disusun dalam urutan nomor pegawai. Bila penyimpanan berurutan yang digunakan, data pertama harus diproses pertama, data kedua diproses kedua, dan seterusnya sampai akhir file itu tercapai. Sebagian media penyimpanan komputer hanya dapat memproses data yang disusun secara berurutan.  Akses data secara tidak langsung (berurutan), seperti pita magnetik.
DASD (Direct Access Storage Device)

DASD (Penyimpanan akses langsung / direct access storage device) Penyimpanan akses langsung (direct access storage) adalah suatu cara mengorganisasikan data yang memungkinkan catatan-catatan ditulis dan dibaca tanpa pencarian secara berurutan. Unit perangkat keras yang memungkinkan hal ini disebut direct accsess storage divice (DASD). DASD memiliki mekanisme membaca dan menulis yang dapat diarahkan ke lokasi manapun dalam medium penyimpanan. Walau beberapa teknologi DASD telah dibuat, yang paling populer adalah piringan magnetic. Contoh : Magnetik (floppy disk, hard disk), removeable hard disk (Zip disk, Flash disk), Optical Disk.

Data yang disimpan di suatu media penyimpanan juga perlu diorganisasikan agar sesuai dengan teknik atau cara pengolahan data yang akan dilakukannya kemudian. Ada 4 teknik dasar pengorganisasian data, yaitu:

• Sequential (berurutan), record pertama yang dmasukkan akan menempati posisi pertama di media penyimpanannya, dan seterusnya. Contohnya sederhananya : kaset.
• Relative, dapat memproses record yang mana saja secara langsung tanpa harus melalui (membaca) record-record yang lainnya. Contoh sederhananya Compac Disk.
• Index Sequential, dapat digambarkan sebagai meyusun kata dalam sebuah kamus. Kita dapat mencari kata dalam kamus secara sequential maupun dengan memanfaatkan indeksnya.
• Multi key, mengakses data dengan menggunakan banyak atribut kunci (key field). Pengorganisasian ini hampir sama dengan organisasi file relatif, bedanya, pengorganisasian relatif hanya memiliki sebuah key field, sedang organisasi ini memiliki lebih dari satu key field.

Beberapa pertimbangan di dalam memilih alat penyimpan : Cara penyusunan data Kapasitas penyimpan Waktu akses Kecepatan transfer data Harga Persyaratan pemeliharaan Standarisasi HIERARKI STORAGE Faster access time Larger capacity and Lower cost per-bit storage Sequential Access Storage Device Direct Access Storage Device Primary Storage

MAGNETIC TAPE Magnetic tape adalah model pertama dari pada secondary memory. Tape ini juga dipakai untuk alat input / output dimana informasi dimasukkan ke CPU dari tape dan informasi diambil dari CPU lalu disimpan pada tape lainnya. Panjang tape pada umumnya 2400 feet, lebarnya ½ inch dan tebalnya 2 mm. Data disimpan dalam bintik kecil yang bermagnit dan tidak tampak pada bahan plastik yang dilapisi ferroksida. Flexible plastiknya disebut Mylar. Mekanisme aksesnya adlah tape drive. Jumlah data yang ditampung tergantung pada model tape yang digunakan. Untuk tape yang panjangnya 2400 feet, dapat menampung kira-kira 23.000.000 karakter. penyimpanan data pada tape adalah dengan cara sequential.

Representasi Data dan Density pada Magnetic Tape Data direkam secara digit pada media tape sebagai titik-titik magnetisasi pada lapisan ferroksida. Magnetisasi positif menyatakan 1 bit, sedangkan magnetisasi negatif menyatakan 0 bit atau sebaliknya (tergantung tipe komputer dari pabriknya). Tape terdiri atas 9 track. 8 track dipakai untuk merekam data dan track yang ke-9 untuk koreksi kesalahan. Salah satu karakteristik yang penting dari tape adalah Density (kepadatan) dimana data disimpan. Density adalah fungsi dari media tape dan drive yang digunakan untuk merekam data ke media tape. Satuan yang digunakan density adalah bytes per-inch (bpi). Umumnya density dari tape adalah 1600 bpi dan 6250 bpi. Bpi (bytes per-inch) ekivalen dengan characters per-inch.

Parity dan Error Control pada Magnetic Tape: Salah satu teknik untuk memeriksa kesalahan data pada magnetic tape adalah dengan teknik parity check. Ada 2 macam parity check : (Dilakukan oleh komputer secara otomatis tergantung jenis komputer yang digunakan). 1 . Odd Parity (Parity Ganjil); 2. Even Parity (Parity Genap);

Odd Parity (Parity Ganjil); Jika data direkam dengan menggunakan Odd Parity, maka jumlah 1 bit (yang merepresentasikan suatu karakter) adalah Ganjil . Jika jumlah 1 bitnya sudah ganjil, maka parity bit (yang terletak pada track ke-9) adalah 0 bit; tetapi jika jumlah 1 bitnya masih genap, maka parity bitnya adalah 1 bit. 2. Even Parity (Parity Genap); Bila kita merekam data dengan menggunakan even parity, maka jumah 1 bit (yang merepresentasikan suatu karakter) adalah Genap . Jika jumlah 1 bitnya sudah genap, maka parity bit (yang terletak pada track ke-9) adalah 0 bit; tetapi jika jumlah 1 bitnya masih ganjil, maka parity bitnya adalah 1 bit.

Sistem Block pada Magnetic Tape: Data yang dibaca dari atau ditulis ke tape dalam suatu group karakter disebut block . Suatu block adalah jumlah terkecil dari data yang dapat ditransfer antara secondary memory dan primary memory pada saat akses. Sebuah block dapat terdiri dari satu atau lebih record. Sebuah block dapat merupakan physical record. Diantara 2 block terdapat ruang yang kita sebut sebagai Gap (interblock gap). Panjang masing-masing gap adalah 0.6 inch. Ukuran block dapat mempengaruhi jumlah data/record yang dapat disimpan dalam tape.

Keuntungan penggunaan magnetic tape : Panjang record tidak terbatas Density data tinggi Volume penyimpanan datanya besar dan harganya murah Kecepatan transfer data tinggi Sangat efisien bila semua/kebanyakan record dari sebuah tape file memerlukan pemrosesan seluruhnya (bersifat serial / sequential). Keterbatasan penggunaan magnetic tape : Akses langsung terhadap record lambat Masalah lingkungan Memerlukan penafsiran terhadap mesin Proses harus sequential (bersifat SASD)

MAGNETIC DISK RAMAC (Random Access) adalah DASD pertama yang dibuat oleh industri komputer. Pada magnetic disk kecepatan rata-rata rotasi piringannya sangat tinggi. Access arm dengan read / write head yang posisinya diantara piringan-piringan, dimana pengambilan dan penyimpanan representasi datanya pada permukaan piringan. Data disimpan dalam track.

Karakteristik Secara Fisik pada Magnetic Disk ; Disk Pack adalah jenis alat penyimpanan pada magnetic disk, yang terdiri dari beberapa tumpukan piringan aluminium. Dalam sebuah pack / tumpukan umumnya terdiri dari 11 piringan. Setiap piringan diameternya 14 inch (8 inch pada mini disk) dan menyerupai piringan hitam. Permukaannya dilapisi dengan metal-oxide film yang mengandung magnetisasi seperti pada magnetic tape. Banyak track pada piringan menunjukkan karakteristik penyimpanan pada lapisan permukaan, kapasitas disk drive dan mekanisme akses. Disk mempunyai 200 – 800 track per-permukaan (banyaknya track pada piringan adalah tetap). Pada disk pack yang terdiri dari 11 piringan mempunyai 20 permukaan untuk menyimpan data. Kedua sisi dari setiap piringan digunakan untuk menyimpan data, kecuali pada permukaan yang paling atas dan paling bawah tidak digunakan untuk menyimpan data, karena pada bagian tersebut lebih mudah terkena kotoran / debu dari pada permukaan yang di dalam. Juga arm pada permukaan luar hanya dapat mengakses separuh data.

Pemrosesan Data

• Pengolahan Batch -> mencakup pengumpulan semua transaksi dan pemrosesan sekaligus dalm batch.

• Pengolahan On-line -> mencakup pengolahan transaksi satu persatu, terkadang pada saat transaksi itu terjadi transaksi lain, karenanya berorientasi maka sering disebut pemrosesan transaksi.

• Sistem Real-time -> suatu sistem yang mengendalikan sistem fisik. Sistem ini mengharuskan komputer merespon dengan cepat pada status sistem fisik. Istilah real-time ini digunakan untuk menggambarkan sistem on-line yang bereaksi pada kegiatan sistem fisik secara cukup cepat, sehingga dapat mengendalikan sistem tersebut. Sistem ini merupakan bentuk khusus dari sistem on-line yang diperluas kemampuannya dengan menggunakan sumber daya konseptual untuk menentukan operasi dari sistem fisik tersebut.

Batch Processing

Batch processing adalah suatu model pengolahan data, dengan menghimpun data terlebih dahulu, dan diatur pengelompokkan datanya dalam kelompok-kelompok yang disebut batch. Tiap batch ditandai dengan identitas tertentu, serta informasi mengenai data-data yang terdapat dalam batch tersebut. Setelah data-data tersebut terkumpul dalam jumlah tertentu, data-data tersebut akan langsung diproses.

Contoh dari penggunaan batch processing adalah e-mail dan transaksi batch processing. Dalam suatu sistem batch processing, transaksi secara individual dientri melalui peralatan terminal, dilakukan validasi tertentu, dan ditambahkan ke transaction file yang berisi transaksi lain, dan kemudian dientri ke dalam sistem secara periodik. Di waktu kemudian, selama siklus pengolahan berikutnya, transaction file dapat divalidasi lebih lanjut dan kemudian digunakan untuk meng-up date master file yang berkaitan.

Strategi Pengolahan Batch

Untuk membantu merancang dan mengimplementasikan sistem batch, batch blok aplikasi dan pola dasar pembangunan harus disediakan untuk para desainer dan programer dalam bentuk grafik struktur sampel dan kerang kode. Ketika mulai desain pekerjaan batch, logika bisnis harus didekomposisi menjadi serangkaian langkah-langkah yang dapat diimplementasikan dengan menggunakan blok bangunan standar berikut:

Konversi Aplikasi:

Untuk setiap jenis file yang disediakan oleh atau yang dihasilkan ke sistem eksternal, aplikasi konversi perlu diciptakan untuk mengubah catatan transaksi yang disertakan ke dalam format standar yang diperlukan untuk diproses. Jenis aplikasi batch dapat sebagian atau seluruhnya terdiri dari utilitas terjemahan modul (lihat Dasar Batch Layanan).

1. Validasi Aplikasi:

Aplikasi Validasi memastikan bahwa semua input / output catatan benar dan konsisten. Validasi biasanya didasarkan pada header file dan trailer, dan algoritma checksum validasi serta tingkat catatan pemeriksaan silang.

2. Ambil Aplikasi:

Sebuah aplikasi yang membaca satu set catatan dari database atau file input, memilih catatan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan, dan menulis catatan ke file output.

3. Ekstrak / Update Aplikasi:

Sebuah aplikasi yang membaca data dari database atau file masukan, dan membuat perubahan pada database atau output file didorong oleh data yang ditemukan di setiap record input.

4. Pengolahan dan Memutakhirkan Aplikasi:

Sebuah aplikasi yang melakukan proses transaksi input dari ekstrak atau aplikasi validasi. pemrosesan biasanya akan melibatkan membaca database untuk memperoleh data yang diperlukan untuk pengolahan, berpotensi pembaruan basis data dan membuat catatan untuk pemrosesan output.

5. Output Aplikasi Format /:

Aplikasi membaca file input, merestrukturisasi data dari catatan ini sesuai dengan format standar, dan menghasilkan output file untuk pencetakan atau transmisi ke program lain atau sistem.

Selain aplikasi dasar shell harus disediakan untuk logika bisnis yang tidak dapat dibangun dengan menggunakan blok bangunan yang telah disebutkan sebelumnya. Selain blok bangunan utama, setiap aplikasi dapat menggunakan satu atau lebih dari langkah-langkah utilitas standar, seperti:

1. Urutkan

Program yang membaca file input dan menghasilkan output file mana catatan telah kembali diurutkan menurut bidang semacam kunci dalam catatan. Macam biasanya dilakukan oleh sistem utilitas standar.

2. Split

Sebuah program yang membaca sebuah file input tunggal, dan menulis catatan masing-masing ke salah satu dari beberapa output file berdasarkan nilai lapangan. Splits dapat disesuaikan atau dilakukan oleh parameter-driven utilitas standar sistem.

3. Merge

Sebuah program yang membaca catatan dari beberapa input file dan menghasilkan satu file output dengan data gabungan dari file input. Penggabungan dapat disesuaikan atau dilakukan oleh parameter-driven utilitas standar sistem.

Batch Aplikasi Tambahan Dapat Dikategorikan Oleh Sumber Masukan

• Database aplikasi berbasis didorong oleh baris atau nilai diambil dari database. File aplikasi berbasis didorong oleh catatan atau nilai diambil dari sebuah file. Pesan aplikasi berbasis didorong oleh pesan diambil dari antrian pesan.
• Landasan dari setiap sistem batch adalah strategi pengolahan. Faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan strategi meliputi: batch volume sistem diperkirakan, konkurensi dengan on-line atau dengan sistem lain batch, windows batch tersedia (dan dengan perusahaan lebih ingin menjadi dan berjalan 24×7, ini tidak meninggalkan jendela batch jelas).

Pilihan Pengolahan Khas Untuk Batch Adalah

• Normal pengolahan di jendela batch selama off-line
• Batch serentak / pengolahan on-line
• Pengolahan paralel banyak menjalankan batch yang berbeda atau pekerjaan pada saat yang sama Partisi (pengolahan yaitu banyak contoh pekerjaan yang sama pada saat yang sama)
• Kombinasi ini (Partisi Menggunakan partisi)

Urutan dalam daftar di atas mencerminkan kompleksitas pelaksanaan, pengolahan di jendela batch yang paling mudah dan partisi yang paling kompleks untuk diimplementasikan.

Beberapa atau semua pilihan ini mungkin tidak didukung oleh penjadwal komersial. Pada bagian berikut ini pilihan pengolahan dibahas lebih terinci. Adalah penting untuk menyadari bahwa komit dan strategi mengunci diadopsi oleh proses batch akan bergantung pada jenis pengolahan dilakukan, dan sebagai patokan dan mengunci strategi on-line juga harus menggunakan prinsip yang sama. Oleh karena itu, arsitektur batch tidak dapat sekedar renungan ketika merancang arsitektur secara keseluruhan.

Strategi penguncian dapat menggunakan kunci database hanya normal, atau layanan tambahan penguncian kustom dapat diimplementasikan dalam arsitektur. Layanan penguncian akan melacak penguncian database (misalnya dengan menyimpan informasi yang diperlukan dalam tabel-db dedicated) dan memberikan atau menolak izin untuk program aplikasi meminta operasi db. Coba lagi logika juga dapat diterapkan oleh arsitektur ini untuk menghindari batal pekerjaan batch dalam kasus situasi kunci.

Pengolahan normal di jendela batch batch sederhana Untuk proses yang berjalan di jendela terpisah batch, dimana data yang diperbarui tidak diperlukan oleh pemakai online atau proses batch lainnya, konkurensi tidak menjadi masalah dan komit tunggal dapat dilakukan pada akhir dari menjalankan batch.

Dalam kebanyakan kasus pendekatan yang lebih kuat yang lebih sesuai. Hal yang perlu diingat adalah bahwa sistem batch memiliki kecenderungan untuk tumbuh waktu berjalan dengan, baik dari segi kompleksitas dan volume data yang akan menangani. Jika tidak ada strategi penguncian adalah di tempat dan sistem yang masih mengandalkan komit titik tunggal, memodifikasi program batch bisa menyakitkan. Oleh karena itu, bahkan dengan batch sistem sederhana, mempertimbangkan kebutuhan untuk melakukan logika untuk pilihan restart-recovery serta informasi mengenai kasus-kasus yang lebih kompleks di bawah ini.

Batch serentak / on-line aplikasi Batch Pengolahan data yang secara bersamaan dapat diperbarui oleh pengguna on-line, tidak harus mengunci data apapun (baik dalam database atau file) yang dapat diminta oleh pengguna on-line selama lebih dari beberapa detik. Update juga harus berkomitmen untuk database pada akhir setiap transaksi sedikit. Ini meminimalkan bagian data yang tidak tersedia untuk proses lainnya dan waktu yang telah berlalu data tidak tersedia.

Pilihan lain untuk meminimalisir penguncian fisik adalah memiliki penguncian tingkat-baris logis diimplementasikan dengan baik sebagai Optimis Mengunci Pola atau Pola Mengunci Pesimistis.

Penguncian Optimis menganggap rendah dan kemungkinan pertentangan catatan. Ini biasanya berarti menyisipkan kolom timestamp di setiap tabel database yang digunakan secara bersamaan oleh kedua batch dan pengolahan on-line. Bila aplikasi yang menjemput baris untuk pengolahan, juga menjemput cap waktu itu. Sebagai aplikasi kemudian mencoba untuk memperbarui baris diproses, memperbarui menggunakan cap waktu asli dalam klausa WHERE. Jika cap waktu cocok, data dan informasi waktu akan berhasil diupdate. Jika cap waktu tidak cocok, ini menunjukkan bahwa aplikasi lain telah diperbarui baris yang sama antara mengambil dan upaya pembaruan dan karena itu update tidak dapat dilakukan.

Penguncian Pesimistis adalah setiap strategi penguncian yang mengasumsikan ada kemungkinan rekor tinggi dan karena itu pertentangan baik kunci fisik atau logis perlu diperoleh pada waktu pengambilan. Salah satu jenis penguncian logis pesimis menggunakan kunci khusus-kolom dalam tabel database. Bila aplikasi yang mengambil baris untuk update, itu set bendera dalam kolom kunci. Dengan bendera di tempat, aplikasi lain mencoba untuk mengambil baris yang sama secara logis akan gagal. Bila aplikasi yang mengatur update bendera baris, juga membersihkan bendera, sehingga baris yang akan diambil oleh aplikasi lain. Harap dicatat, bahwa integritas data harus dijaga juga antara fetch awal dan pengaturan bendera, misalnya dengan menggunakan kunci db (misalnya, SELECT UNTUK UPDATE). Perhatikan juga bahwa metode ini menderita dari downside sama seperti penguncian fisik kecuali yang agak lebih mudah untuk mengelola membangun mekanisme time-out yang akan mendapatkan kunci dirilis jika pengguna pergi untuk makan siang saat merekam terkunci.

Pola ini tidak selalu cocok untuk batch processing, tetapi mereka dapat digunakan untuk batch konkuren dan pengolahan on-line (misalnya dalam kasus-kasus dimana database tidak mendukung penguncian tingkat-baris). Sebagai aturan umum, penguncian optimis lebih cocok untuk aplikasi on-line, sedangkan penguncian pesimis lebih cocok untuk aplikasi batch. Setiap kali penguncian logis digunakan, skema yang sama harus digunakan untuk semua aplikasi yang mengakses data yang dilindungi oleh entitas kunci logis.

Perhatikan bahwa kedua solusi ini hanya alamat penguncian record tunggal. Seringkali kita mungkin perlu untuk mengunci kelompok secara logis terkait rekaman. Dengan kunci fisik, Anda harus mengatur ini sangat hati-hati untuk menghindari kebuntuan potensial. Dengan kunci logis, biasanya terbaik untuk membangun manajer kunci logis yang memahami kelompok-kelompok catatan logis Anda ingin melindungi dan dapat memastikan bahwa kunci yang koheren dan non-deadlocking. Ini manajer kunci logis biasanya menggunakan tabel sendiri untuk manajemen kunci, pelaporan pendapat, time-out mekanisme, dll

Paralel Paralel Pengolahan pengolahan memungkinkan menjalankan beberapa batch / pekerjaan berjalan secara paralel untuk meminimalkan waktu pemrosesan batch total berlalu. Ini bukan masalah selama pekerjaan yang tidak berbagi file yang sama, db-meja atau ruang indeks. Jika mereka melakukannya, layanan ini harus dilaksanakan dengan menggunakan data dipartisi. Pilihan lain adalah untuk membangun sebuah modul arsitektur untuk menjaga saling ketergantungan menggunakan tabel kontrol. Sebuah meja kontrol harus berisi baris untuk setiap sumber daya bersama dan apakah itu sedang digunakan oleh aplikasi atau tidak. Arsitektur batch atau aplikasi dalam pekerjaan paralel kemudian akan mengambil informasi dari tabel bahwa untuk menentukan apakah itu bisa mendapatkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan atau tidak.

Jika akses data tidak masalah, pengolahan paralel dapat diterapkan melalui penggunaan benang tambahan untuk memproses secara paralel. Dalam lingkungan mainframe, kelas paralel pekerjaan secara tradisional telah digunakan, untuk memastikan waktu yang cukup CPU untuk semua proses. Apapun, solusi yang harus cukup kuat untuk memastikan interval waktu untuk semua proses yang berjalan.

Isu-isu penting lainnya dalam pengolahan paralel mencakup load balancing dan ketersediaan sumber daya sistem umum seperti file, database buffer kolam dll Juga catat bahwa tabel kontrol sendiri dengan mudah dapat menjadi sumber daya kritis.

Partisi Menggunakan partisi memungkinkan beberapa versi aplikasi batch besar untuk dijalankan secara bersamaan. Tujuan dari ini adalah untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memproses berlalu batch pekerjaan lama. Proses yang dapat dipartisi adalah yang berhasil di mana file input dapat dibagi dan / atau tabel database utama dipartisi untuk memungkinkan aplikasi untuk dijalankan terhadap set data yang berbeda.

Selain itu, proses yang dipartisi harus dirancang untuk hanya memproses data mereka ditugaskan ditetapkan. Sebuah arsitektur partisi harus terkait erat dengan desain database dan strategi partisi database. Harap dicatat, bahwa partisi database tidak selalu berarti partisi fisik dari database, walaupun dalam banyak kasus ini adalah dianjurkan. Gambar berikut ini menggambarkan pendekatan partisi:

Arsitektur harus cukup fleksibel untuk memungkinkan konfigurasi dinamis jumlah partisi. Kedua konfigurasi dikendalikan otomatis dan pengguna harus dipertimbangkan. Konfigurasi otomatis mungkin didasarkan pada parameter seperti ukuran file input dan / atau jumlah record input.

Online Processing

Merupakan sebuah sistem yang mengaktifkan semua periferal sebagai pemasok data, dalam kendali komputer induk. Informasi-informasi yang muncul merupakan refleksi dari kondisi data yang paling mutakhir, karena setiap perkembangan data baru akan terus diupdatekan ke data induk.

Salah satu contoh penggunaan online processing adalahtransaksi online (E-commerce, Ebay, Internet Banking, Reservation Ticket, Pendaftaran Online,dll). Dalam sistem pengolahan online, transaksi secara individual dientri melalui peralatan terminal, divalidasi dan digunakan untuk meng-update dengan segera file komputer. Hasil pengolahan ini kemudian tersedia segera untuk permintaan keterangan atau laporan.

Keuntungan :

Pengeluaran persiapan data periodik dan pemasukan data yang benar mungkin  segera berjalan sambil transaksi direkam, prosesnya lebih cepat.

Kerugian :

Dibutuhkan biaya yang besar dalam hal peralatan fisik, jaringan, SDM, dan  lain-lain, file master berubah-ubah.

Contoh Online processing

Data mart Adalah suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. Data Mart adalah fasiltas penyimpan data yang berorentasi pada Subject tertentu atau berorentasi pada Departemen tertentu dari suatu organisasi, fokus pada kebutuhan Departemen tertentu seperti Sales, Marketing, Operation atau Collection. Sehingga suatu Organisasi bisa mempunyai lebih dari satu Data Mart.  Data Mart pada umumnya di organisasikan sebagai suatu Dimensional Model, sperti Star-Schema (OLAP Cube) yang tersusun dari sebuah tabel Fact dan beberapa tabel Dimension.

Real Time Processing

Real-time systems. Sistem real-time adalah mekanisme pengontrolan, perekaman data, pemrosesan yang sangat cepat sehinga output yang dihasilkan dapat diterima dalam waktu yang relatif sama. Perbedaan dengan sistem on-line adalah satuan waktu yang digunakan real-time biasanya seperseratus atau seperseribu detik sedangkan on-line masih dalah skala detik atau bahkan kadang beberapa menit. Perbedaan lainnya, on-line biasanya hanya berinteraksi dengan pemakai, sedangkan real-time berinteraksi langsung dengan pemakai dan lingkungan yang dipetakan.

Kelebihan Pemrosesan Secara Real Time

• Pemrosesan real time akan sangat menyederhanakan siklus kas perusahaan. Sistem real time dengan terminal komputer yang terhubung dengan komputer pusat akan mengurangi atau malah menghilangkan hambatan-hambatan seperti keterlambatan beberapa hari antara pengambilan pesanan dan penagihan ke pelanggan.
• Pemrosesan real time memberikan perusahaan keuntungan persaingan pada pasar. Dengan memelihara informasi persediaan, staf penjualan dapat menentukan dengan cepat bahwa terdapat persediaan di gudang. Informasi yang mutakhir yang disediakan melalui proses real time akan meningkatkan  kemampuan perusahaan untuk memaksimalkan kepuasan pelanggan, yang menyebabkan peningkatan penjualan.
• Prosedur manual mempunyai kecenderungan untuk menghasilkan kesalahan kritis, seperti nomor rekening yang salah, nomor persediaan yang tidak valid, dan salah dalam melakukan perhitungan harga. Program perbaikan yang dilakukan secara real time memperbolehkan untuk memperbaiki banyak tipe kesalahan yang mengidentifikasi dan meningkatkan efektifitas serta efisiensi operasional.
• Akhirnya, pemrosesan secara real time akan mengurangi pemakaian kertas. Kertas dokumen mahal untuk dibuat dan sering rusak. Dokumen elektronik sangat efisien, efektif, dan sangat berguna bagi jejak audit.

Referensi:

Andriana, Cheppy. (2010). Pengertian memory. http://cheppyandriana.blogspot.com/2010/01/pengertian-memory.html (diakses 18 Oktober 2012).

Chasir, Isnaeni. (2011). Perbedaan batch processing dan online processing. http://ichnurezha.wordpress.com/2011/03/04/perbedaan-batch-processing-dan-online-processing/ (diakses 18 Oktober 2012).

Disa, Syaharullah. (2010). Media penyimpanan berkas. http://www.slideshare.net/formatik/media-penyimpanan-berkas (diakses 18 Oktober 2012).

Dodi. (2011). Pengertian batch processing. http://cyrillusdodi.blogspot.com/2011/11/pengertian-batch-processing.html (diakses 18 Oktober 2012).

Dodi. (2011). Pengertian online procesing. http://cyrillusdodi.blogspot.com/2011/11/pengertian-online-processing.html (diakses 18 Oktober 2012).

Dodi. (2011). Pengertian pemrosesan data dan real time. http://cyrillusdodi.blogspot.com/2011/11/pengertian-pemrosesan-data-real-time.html (diakses 18 Oktober 2012).

Farriezt. (2008). Beda batch processing dengan online processing. http://farriezt.blogspot.com/2008/06/beda-batch-processing-dengan-online.html (diakses 18 Oktober 2012).

Putri, Anisyah. (2010). Database. http://anisyahputri.blogspot.com/2010/11/database.html (diakses 18 Oktober 2012).

Rachmad. (2011). Online communication. http://rachmadpropaganda.wordpress.com/2011/04/01/online-communication/ (diakses 18 Oktober 2012).

Romes.(2012). Pengertian dan fungsi memory. http://www.romes.web.id/2012/07/pengertian-dan-fungsi-memory.html (diakses 18 Oktober 2012).

Yudi. (2010). Data warehouse. http://youdhee.wordpress.com/2010/11/12/data-warehouse/ (diakses 18 Oktober 2012).