Apa itu Conformed Dimension?
Dalam dunia data warehousing, conformed dimension adalah sebuah dimension yang punya makna sama untuk setiap fact yang terhubung dengannya. Conformed dimension membantu supaya fakta dan ukuran (facts & measures) bisa dikategorikan dan dijelaskan dengan cara yang konsisten di berbagai facts atau data marts, sehingga laporan di level perusahaan tetap rapi dan selaras.
Conformed dimension ini bisa dipakai oleh beberapa fact tables di dalam data warehouse. Implementasinya bisa berupa satu dimension table yang dipakai bareng oleh banyak fact table, atau beberapa dimension table yang digunakan di data mart terpisah tapi masih saling selaras. Bahkan dalam satu data mart pun, beberapa fact table bisa pakai conformed dimension yang sama seperti fact table di data mart lain.
Kalau diimplementasikan sebagai satu dimension table, maka dua atau lebih fact table akan mengacu ke table yang sama. Artinya, mereka bisa berbagi data yang maknanya konsisten di semua fact table yang memakainya. Dengan begitu, laporan bisa menggabungkan data dari berbagai fact table tanpa khawatir salah tafsir.
Selain bikin penyimpanan data lebih efisien, satu dimension table juga mengurangi overhead proses extract, transform, and load (ETL). Pada Gambar 1, terlihat contoh data warehouse sederhana dengan dua conformed dimension: dimProduct untuk produk dan dimDate untuk tanggal. Kedua dimension ini dipakai oleh dua fact table, yaitu factSales dan factInventory.
Dimension produk bisa jadi conformed dimension karena atributnya punya arti yang sama di factSales maupun factInventory. Jadi, saat data digabung dalam laporan, informasi produk tetap konsisten.
Begitu juga dimension tanggal — atribut seperti date, week, month, quarter, dan year punya makna sama di kedua fact table. Ibarat dua orang lihat kalender yang sama, mereka akan sepakat kapan itu tanggal 15 atau bulan Agustus. Dari satu date key, sebuah query bisa ngambil berbagai level hierarki tanggal, dan maknanya tetap konsisten.
Conformed dimension juga bisa berbentuk beberapa table di dua atau lebih data mart. Syaratnya, table tersebut harus punya kolom, key, dan konten yang identik (meski boleh jadi subset). Dengan begitu, data dari berbagai data mart tetap bisa digabung ke satu laporan tanpa beda arti.
Kalau conformed dimension dipakai di beberapa data mart, nama tabel boleh berbeda, asal kolom dan kontennya sama. Misalnya di SQL database, kadang nama tabel harus beda kalau tidak diletakkan di schema yang berbeda.
Gambar 2 menunjukkan dua data mart yang berbagi dua conformed dimension: produk dan tanggal. Dimension tanggal identik di keduanya, hanya beda nama tabel. Sementara dimension produk di data mart Inventory hanya berisi sebagian atribut dari yang ada di data mart Sales, tapi atribut yang tersisa tetap identik.
Kalau diimplementasikan di banyak dimension table, conformed dimension memang tidak mengurangi jumlah data sebanyak versi single table, tapi tetap menghemat effort ETL karena prosesnya bisa dipakai ulang di semua tabel.
Pelajari lebih lanjut perbedaan antara data warehouse dan data mart. Cari tahu juga 8 tantangan integrasi data dan cara mengatasinya, serta langkah-langkah membangun strategi data enterprise dalam 10 tahap.