Pengertian Data Modelling: Apa itu Pemodelan Data? Menurut Para Ahli, Tujuan, Manfaat, Jenis, Kelebihan dan Kekurangan serta Cara Memodelkan Data!

Gambar Pengertian Data Modelling Apa Itu Pemodelan Data Dan Data Model Menurut Para Ahli Tujuan Dan Fungsi Manfaat Jenis Kelebihan Kekurangan Serta Bagaimana Cara Memodelkannya
Gambar Pengertian Data Modelling Apa Itu Pemodelan Data Dan Data Model Menurut Para Ahli Tujuan Dan Fungsi Manfaat Jenis Kelebihan Kekurangan Serta Bagaimana Cara Memodelkannya

Tahukah Anda, Pengertian Data Modelling? Apa itu Pemodelan Data dan Data Model? Menurut Para Ahli, Tujuan dan Fungsi, Manfaat, Jenis, Kelebihan Kekurangan serta Bagaimana Cara Memodelkannya! Pemodelan data memudahkan kita untuk mengintegrasikan proses bisnis tingkat tinggi dengan aturan data, struktur data, dan implementasi teknis data fisik Anda. Model data memberikan sinergi tentang bagaimana bisnis Anda beroperasi dan bagaimana menggunakan data dengan cara yang dapat dipahami semua orang.

Menerapkan definisi data ini ke dalam praktik memerlukan sedikit lebih banyak pekerjaan. Untuk menjembatani kesenjangan antara pemodelan data dan integrasi data, Anda memerlukan cara untuk mengubah struktur tertulis menjadi kode yang dapat ditindaklanjuti. Dengan strategi pemodelan data yang tepat, Anda dapat memperoleh kontrol penuh atas definisi data dan metadata. Terkait hal tersebut dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lebih detail dan lengkap tentang apa itu pengertian data modelling. Mari simak ulasannya berikut!

Pengertian Data Modelling

Berarti pemodelan data (dalam istilah bahasa Indonesia), data modelling adalah proses menghasilkan diagram deskriptif hubungan antara berbagai jenis informasi yang akan disimpan dalam database.

Salah satu tujuan data modelling yaitu untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien sambil tetap menyediakan akses dan pelaporan yang lengkap.

Data modelling atau pemodelan data merupakan keterampilan penting untuk setiap ilmuwan atau data scientist, apakah Anda sedang melakukan desain penelitian atau merancang penyimpanan data baru untuk perusahaan Anda.

Kemampuan untuk berpikir jernih dan sistematis tentang poin-poin data utama yang akan disimpan dan diambil, dan bagaimana mereka harus dikelompokkan dan terkait, adalah apa yang dimaksud dengan komponen data scient modelling.

Apa itu Pemodelan Data?

Ilustrasi Gambar Apa Itu Pemodelan Data Dan Data Model Dalam Membahas Pengertian Dan Definisinya Menurut Ahli
Ilustrasi Gambar Apa Itu Pemodelan Data Dan Data Model Dalam Membahas Pengertian Dan Definisinya Menurut Ahli

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan pemodelan data ini? Ya, seperti yang sudah Kami jelaskan akronim ini lebih sering dikenal dengan istilah data modelling secara global.

Pemodelan data adalah tindakan mengeksplorasi struktur berorientasi data berdasarkan simpulan Kami yang bersumber dari Situs Guru99.

Seperti artefak atau artifacts pemodelan lainnya, model data dapat digunakan untuk berbagai tujuan, dari model konseptual tingkat tinggi hingga model data fisik.

Dari sudut pandang pemodelan data pengembang berorientasi objek secara konseptual mirip dengan pemodelan kelas atau class modelling.

Dengan pemodelan data Anda mengidentifikasi tipe dan jenis entitas sedangkan dengan pemodelan kelas atau class modelling Anda mengidentifikasi kelas.

Atribut data ditetapkan ke tipe entitas sama seperti Anda akan menetapkan atribut dan operasi ke kelas.

Ada asosiasi antara entitas, mirip dengan asosiasi antara kelas, relation (hubungan), inheritance (warisan), composition (komposisi), dan agregation (agregasi) semua konsep yang berlaku dalam pemodelan data.

Pemodelan data tradisional berbeda dari pemodelan kelas karena hanya berfokus pada model kelas data yang memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi aspek perilaku dan data domain Anda, dengan model data Anda hanya dapat mengeksplorasi masalah data.

Karena fokus ini, pemodel data cenderung lebih baik dalam mendapatkan data “true (benar)” daripada pemodel objek.

Namun, beberapa orang akan memodelkan metode basis data (prosedur tersimpan, fungsi tersimpan, dan trigger atau pemicu) ketika mereka memodelkan data fisik.

Apa Itu Data Model?

Kemudian ada juga istilah data model yang perlu untuk diketahui. Ini adalah acuan pada hubungan yang logis dan aliran data antara berbagai elemen data yang terlibat dalam dunia informasi.

Baca Juga :  Engineering: Apa itu Rekayasa, Teknik, atau Keinsinyuran? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis Tipe Disiplin, Macam Manfaat, Perbedaan, dan Kenapa itu Penting!

Data model juga mendokumentasikan cara data disimpan dan diambil.

Model data memfasilitasi bisnis komunikasi dan pengembangan teknis dengan secara akurat mewakili persyaratan sistem informasi dan dengan merancang respons yang diperlukan untuk persyaratan tersebut.

Model data membantu merepresentasikan data apa yang diperlukan dan format apa yang akan digunakan untuk proses bisnis yang berbeda.

Pengertian Data Modelling Menurut Para Ahli

Agar lebih memahami mengenai apa yang dimaksud dengan data modelling, maka kita perlu merujuk pada pendapat para pakar dan ahli terkait definisi mereka tentang pemodelan data.

Adapun beberapa definisi dan pengertian data modelling atau pemodelan data menurut para ahli yang harus kalian ketahui adalah sebagai berikut.

a. Data Management Body of Knowledge (DMBOK)

Menurut Badan Manajemen Pengetahuan Data atau Data Management Body of Knowledge (DMBOK), data modelling (pemodelan data) adalah proses menemukan, menganalisis, mewakili, dan mengkomunikasikan persyaratan data dalam bentuk yang tepat yang disebut data model dan itu menggambarkan dan memungkinkan suatu organisasi untuk memahami aset datanya.

b. Technopedia

Berdasarkan situs Technopedia, definisi data modelling adalah representasi dari struktur data dalam tabel untuk basis data perusahaan dan merupakan ekspresi yang sangat kuat dari persyaratan bisnis perusahaan.

Model data ini adalah panduan yang digunakan oleh analis fungsional dan teknis dalam desain dan implementasi database.

c. Agile Data

Menurut organisasi Agile Data, pengertian dan arti pemodelan atau data modelling yaitu tindakan mengeksplorasi struktur berorientasi data.

Seperti artefak pemodelan lainnya, data model ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, dari model konseptual tingkat tinggi hingga fisik atau physical data model.

Dari sudut pandang data modelling, pengembangan yang berorientasi objek secara konseptual mirip dengan pemodelan kelas.

Tujuan dan Fungsi Data Modelling (Pemodelan Data)?

Ilustrasi Gambar Tujuan Data Model Dan Modelling Dalam Membahas Pengertian Dan Artinya
Ilustrasi Gambar Tujuan Data Model Dan Modelling Dalam Membahas Pengertian Dan Artinya

Setelah kita mengetahui apa arti data modelling (pemodelan data), model dan penjelasan definisinya menurut para ahli di atas, sekarang kita juga harus mengetahui apa saja yang menjadi tujuan utamanya.

Sebelumnya, perlu kalian ketahui bahwa model data menyediakan diagram intuitif dari proses data Anda, sehingga Anda memiliki visibilitas penuh ke arsitektur data Anda atau yang lebih dikenal dengan data architecture (baca pengertian data architecture di sini).

Hal ini mengurangi banyak risiko yang ada dan dapat terjadi karena Anda mendapatkan wawasan tentang semua data Anda, tidak ada lagi transformasi, metadata, atau filter yang terkubur dan tersebar.

Sekarang, mudah bagi bisnis Anda untuk mendapatkan satu versi kebenaran data.

Seperti yang sudah Kami singgung sebelumnya dalam pengertiannya di atas, adapun beberapa tujuan utama dalam data modelling (pemodelan data) dengan menggunakan data model adalah untuk:

  • Memastikan bahwa semua objek data yang dibutuhkan oleh database diwakili secara akurat. Kelalaian data akan menyebabkan pembuatan laporan yang salah dan menghasilkan hasil yang salah.
  • Data model membantu merancang basis data pada tingkat konseptual, fisik, dan logis.
  • Struktur model dan data modelling membantu untuk menentukan tabel relasional, kunci primer (primary) dan asing (foreign) dan prosedur tersimpan.
  • Ini memberikan gambaran yang jelas tentang data dasar dan dapat digunakan oleh pengembang basis data untuk membuat basis data fisik.
  • Pemodelan data juga bermanfaat untuk mengidentifikasi data yang hilang dan berlebihan.
  • Meskipun kreasi awal data model memakan waktu dan tenaga, dalam jangka panjang, hal itu membuat pemutakhiran dan pemeliharaan infrastruktur Information Technology (IT) Anda menjadi lebih murah dan lebih cepat dalam cara kerjanya.

Kemudian untuk fungsinya sendiri yaitu data modelling atau pemodelan data dapat membuat elemen bisnis Anda yang kompleks dan yang terilang sangat teknis lebih mudah diakses oleh anggota staf (pengguna) yang kurang teknis.

Manfaat Pemodelan atau Data Modelling

Dalam membahas mengenai apa itu pengertian data modelling, model data serta tujuan dan fungsinya, pastinya kita juga harus mengetahui apa saja manfaat dalam menggunakannya bukan?

Baca Juga :  Ayo Mengenal Pengertian Hosting: Fungsi, Jenis, Fitur dan Perbedaannya dengan Domain!

Terlepas daripada manfaatnya, perlu kalian ketahui bahwa dalam pemodelan data, ada 2 (dua) jenis aturan yang mendasar untuk menjaga integritas data yaitu adalah integritas entitas dan integritas referensial.

Ya, ketika berbicara dengan klien tentang meningkatkan data mereka, integritas data adalah prasyarat penting.

Sebelum perusahaan dapat mulai menggunakan data mereka untuk membuat keputusan, mereka harus dapat mempercayai bahwa set data akurat dan dapat diandalkan.

Oke baiklah, adapun beberapa manfaat terkait penggunaan pemodelan atau data modelling, terutama untuk organisasi dan perusahaan yang harus kalian ketahui adalah:

  • Pengembangan software (perangkat lunak) berkualitas tinggi.
  • Mengurangi biaya yang dapat dikeluarkan.
  • Dapat mencapai waktu yang lebih cepat ke pasar.
  • Pemahaman yang jelas tentang ruang lingkup, kosa kata, dan elemen pengembangan lainnya.
  • Aplikasi dan kinerja basis data yang lebih baik.
  • Dokumentasi berkualitas tinggi.
  • Lebih sedikit kesalahan atau bug (baca pengertian bug di sini) dalam perangkat lunak.
  • Lebih sedikit kesalahan data di seluruh sistem organisasi.
  • Manajemen risiko yang lebih baik.

Jenis-Jenis Data Modelling

Oke, sekarang dalam subbagian ini, kita juga akan membahas tentang jenis-jenis data modelling yang juga harus kalian ketahui.

Ya, pemodelan data memaksa Anda untuk mengartikulasikan bisnis Anda dan prosesnya, dan melakukannya dengan cara yang memungkinkan orang yang berbeda untuk berkolaborasi.

Anda tidak bisa mendefinisikan data Anda dan apa yang dilakukannya jika Anda tidak tahu bagaimana bisnis Anda beroperasi.

Sebagai contoh misalnya, untuk membangun basis data pelanggan Anda, Anda perlu memahami data bisnis Anda saat ini tentang pelanggan dan bagaimana Anda menggunakannya.

Proses pemodelan data dengan demikian mengungkap data Anda dan hubungannya, yang memberikan dasar untuk memahami proses bisnis Anda dan cara memperbaikinya.

Ada 3 (tiga) jenis data modelling berdasarkan model tingkatannya yaitu adalah sebagai berikut.

1. Conceptual

Jenis yang pertama adalah konseptual atau conceptual. Janis model tingkatan data modelling ini mendefinisikan data tampilan pengguna tingkat tinggi.

Model ini biasanya dibuat oleh pemangku kepentingan bisnis dan arsitektur data. Tujuannya adalah untuk mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep dan rule (aturan) bisnis.

2. Logical

Berikutnya adalah tingkatan model logis atau logical, ini menentukan bagaimana sistem harus diimplementasikan terlepas dari DBMS (baca pengertian DBMS di sini).

Model ini biasanya dibuat oleh arsitek atau data architect dan analis bisnis. Tujuannya adalah untuk mengembangkan technical map (peta teknis) peraturan dan struktur data.

3. Physical

Jenis model yang terakhir adalah fisik atau physical. Ini menjelaskan bagaimana sistem akan diimplementasikan menggunakan sistem DBMS tertentu.

Model ini biasanya dibuat oleh DBA dan para developers atau pengembang. Tujuannya adalah implementasi aktual dari database.

Kelebihan dan Kekurangan Pemodelan atau Data Modelling

Ya, sekompleks dan sehebat apa pun hasil yang didapatkan dengan menggunakan data modelling, baik dalam proses maupun hasilnya, pasti juga terdapat kekurangannya bukan?

Dengan pemodelan data, pengguna bisnis dapat memiliki tangan langsung dalam mendefinisikan rule (aturan) core atau inti bisnis yang berarti revisi perubahan menjadi lebih sedikit diperlukan ketika waktu implementasinya.

Di bawah ini, akan Kami jelaskan lebih lanjut tentang apa saja keuntungan dan kerugian dalam menggunakan data modelling yang perlu kalian ketahui.

a. Kelebihan Data Modelling

Di bawah ini adalah apa saja yang menjadi kelebihan dan keuntungan data modelling yang perlu kalian ketahui:

  • Tujuan utama dari perancangan data modelling dengan model data yaitu untuk memastikan bahwa objek data yang ditawarkan oleh tim fungsional terwakili secara akurat.
  • Data model harus cukup rinci untuk digunakan untuk membangun basis data fisik.
  • Informasi dalam data modelling dapat digunakan untuk mendefinisikan hubungan antara tabel, kunci primer dan asing, dan prosedur tersimpan.
  • Pemodelan atau data modelling membantu bisnis untuk berkomunikasi di dalam dan di seluruh organisasi.
  • Model data membantu mendokumentasikan pemetaan data dalam proses ETL.
  • Membantu mengenali sumber data yang benar untuk mengisi modelnya.
Baca Juga :  Memahami Pengertian Technopreneur (Teknopreneur): Apa itu Technopreneurship? Sejarah, Ciri dan Karakteristik, Contoh serta Cara Menjadi Teknopreneur yang Sukses!

b. Kekurangan Data Modelling

Kemudian untuk kekurangan pemodelan atau data modelling akan Kami jelaskan sebagai berikut:

  • Untuk mengembangkan data modelling khususnya model data, seseorang harus mengetahui karakteristik fisik data yang tersimpan.
  • Data model adalah sistem navigasi menghasilkan pengembangan aplikasi yang kompleks, manajemen. Karena itu, dibutuhkan pengetahuan tentang kebenaran biografis (biographical truth).
  • Perubahan lebih kecil yang dibuat dalam struktur memerlukan modifikasi di seluruh application (baca pengertian application di sini).
  • Tidak ada bahasa manipulasi data yang ditetapkan dalam DBMS.

Bagaimana Cara Melakukan Data Modelling (Pemodelan Data)?

Lalu, bagaimana cara untuk melakukan pemodelan data atau data modelling yang benar?

Oke, sebelum menjelaskannya, perlu kalian garis bawahi bahwa model data terdiri dari entitas, yang merupakan objek atau konsep yang ingin kita lacak data, dan mereka menjadi tabel dalam database.

Produk, vendor, dan pelanggan adalah contoh entitas potensial dalam model data.

Entitas memiliki atribut, yang merupakan detail yang ingin kita lacak tentang entitas, Anda dapat menganggap atribut yang ada sebagai kolom dalam tabel.

Jika kita memiliki entitas produk, maka nama produk bisa menjadi atribut.

Sangat penting bagi pengembang aplikasi untuk memahami dasar-dasar pemodelan data sehingga mereka tidak hanya dapat membaca model data tetapi juga bekerja secara efektif seperti dengan menggunakan tools (alat) Agile DBA yang bertanggung jawab atas aspek berorientasi data dari proyek Anda.

Tujuan Anda membaca bagian ini bukan untuk belajar bagaimana menjadi seorang pemodel data atau data modeller, melainkan hanya untuk mendapatkan apresiasi dari apa yang terlibat.

Untuk cara melakukan pemodelan atau data modelling, adapun tugas-tugas yang harus dilakukan secara berulang termasuk:

  1. Mengidentifikasi jenis entitas.
  2. Mengidentifikasi atribut.
  3. Menerapkan konvensi penamaan.
  4. Mengidentifikasi relation (hubungan)
  5. Menerapkan pola model data.
  6. Menetapkan key (kunci).
  7. Melakukan normalisasi untuk mengurangi redundansi data.
  8. Dan kemudian, men-dinormalisasinya untuk meningkatkan kinerja.

Kesimpulan

Oke baiklah, Kami rasa sudah cukup jelas bukan? Ya, berdasarkan penjelasan dan pembahasan Pengertian Data Modelling? Apa itu Pemodelan Data dan Data Model? Menurut Para Ahli, Tujuan dan Fungsi, Manfaat, Jenis, Kelebihan Kekurangan serta Bagaimana Cara Memodelkannya di atas, dapat kita simpulkan bahwa pemodelan atau data modelling adalah proses mendokumentasikan desain sistem perangkat lunak yang kompleks sebagai diagram yang mudah dipahami, menggunakan teks dan simbol untuk mewakili cara data perlu mengalir.

Diagram tersebut dapat digunakan untuk memastikan penggunaan data yang efisien, sebagai cetak biru untuk pembangunan perangkat lunak baru atau untuk merekayasa ulang aplikasi lama. Pemodelan data adalah keterampilan penting bagi ilmuwan atau data scientists atau orang lain yang terlibat dalam analisis data.

Penutup

Demikianlah ulasan yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas mengenai Pengertian Data Modelling? Apa itu Pemodelan Data dan Data Model? Menurut Para Ahli, Tujuan dan Fungsi, Manfaat, Jenis, Kelebihan Kekurangan serta Bagaimana Cara Memodelkannya. Semoga dapat bermanfaat dan menambah wawasan kita semua terutama dalam mengetahui istilah-istilah teknologi dalam bidang data.

Silahkan share artikel atau penjelasan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja serta bisnis kalian semua jika kalian rasa ini bermanfaat. Sekian dari Saya, Terima Kasih.

Tinggalkan Komentar