The importance of building data cube for MARDI
dashboard development
(Kepentingan penyediaan kiub data bagi pembangunan papan pemuka MARDI)
Abstract
Analyzing data is a very tedious work process if the data representation is in the traditional structure. This structure is usually represented in the report format in which the data is tabulated as a hardcopy and is not editable. The Strategic Planning and Innovation Management Centre (PI) of Malaysian Agricultural Research and Development Institute (MARDI) has encountered issues when analyzing the agriculture crop statistic reports for the dashboard development being published in this structure. Furthermore, going through enormous amount of data and stacks of reports is highly time consuming, prolonging the analysis process. Data cubes in the computer science context are known as a multidimensional array of values. Analytical processing can be done easily if the data structure is built in the data cube format. Therefore, this study aimed to show the role of crop statistic data cube in the analytical processing for MARDI’s dashboard development. The approaches for developing the crop statistic data cube involved three (3) constructively built sequential steps: 1) requirements gathering, 2) database design, and 3) data preparation. Using this three-step approach, we were able to develop a dashboard that effectively solved issues encountered by PI, and fulfilled MARDI’s stakeholder expectations and requirements.
Abstrak
Penganalisaan data merupakan suatu proses kerja yang rumit jika penyampaian datanya dalam bentuk struktur tradisional. Struktur ini kebiasaannya adalah dalam format buku laporan yang mana datanya dipersembahkan ke dalam jadual dan tidak boleh dikemaskini. Pusat Perancangan Strategik dan Pengurusan Inovasi (PI), mengalami kesukaran dalam menganalisis laporan statistik data tanaman yang diterbitkan dalam struktur tradisional bagi pembangunan papan pemuka. Selain itu, proses analisis data mengambil masa yang lama akan kerana perlu meneliti serta menyemak jumlah data yang banyak pada beberapa halaman laporan. Kiub data dalam konteks sains komputer dikenali sebagai nilai susunan multidimensi. Proses analisis mudah dilaksanakan jika struktur data dibangunkan secara format kiub data. Oleh itu, kajian ini dijalankan bagi menjelaskan peranan kiub statistik tanaman dalam proses menganalisis bagi tujuan pembangunan papan pemuka. Pendekatan yang telah diambil adalah dengan membangunkan kiub data statistik tanaman melalui tiga turutan langkah iaitu: 1) pengumpulan kehendak pengguna 2) reka bentuk pangkalan data dan 3) penyediaan data. Penggunaan pendekatan metadologi tiga langkah ini dapat menghasilkan papan pemuka yang efektif bagi penyelesaian masalah yang dihadapi pihak PI dan memenuhi keseluruhan harapan dan kehendak pemegang taruh MARDI.