fbpx
data modeling

Sederhanakan Kumpulan Data Rumit dengan Data Modeling

14 Maret 2022

Dalam pengelolaan big data, Anda mungkin pernah mendengar istilah data modeling yang digunakan sebagai konsep inti dalam menangani data dalam jumlah besar, atau bisa dibilang merupakan alat bagi organisasi untuk mempercepat pengembangan aplikasi dan memperoleh nilai dari data yang sudah dikumpulkan. Anda bisa menyederhanakan kumpulan data rumit dengannya. Lantas, apa sebenarnya data modeling, manfaat, dan jenis-jenisnya? Berikut informasinya!

Apa itu Data Modeling?

Data modeling  bisa menjadi salah satu keahlian yang harus Anda kuasai apabila ingin menjadi seorang data scientist. Data modeling adalah keterkaitan sejumlah elemen data berbeda untuk mengetahui informasi yang diperlukan. Cocok  sekali digunakan pada perusahaan yang mempunyai banyak data. Alasannya sederhana, karena memungkinkan Anda untuk mengetahui di mana data disimpan sehingga mempermudah komunikasi antar tim dan manajemen data di perusahaan.

Data modeling dapat menyederhanakan kumpulan data rumit karena menekankan pada data apa yang dibutuhkan dan apa yang akan dilakukan pada data tersebut untuk memenuhi keperluan bisnis. Tujuan utamaya untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien dan menyediakan akses dan pelaporan yang lengkap. Beberapa tujuan lain penggunaan data modeling adalah:

  • Memastikan semua objek data yang diperlukan oleh database diwakili secara akurat, sehingga mencegah data error yang bisa menyebabkan kesalahan pada pembuatan laporan.
  • Merancang basis data pada tingkat konseptual, fisik, dan logis.
  • Membantu menentukan tabel relasional, kunci primer dan asing, serta prosedur tersimpan.
  • Menyediakan gambaran jelas mengenai data dasar dan bisa digunakan oleh pengembang basis data untuk membuat basis data fisik.
  • Memiliki manfaat mengidentifikasi data yang hilang dan berlebihan.

Manfaat Data Modeling

Dalam keterkaitanya dengan pengelolaan big data, berikut beberapa manfaat data modeling yang perlu Anda ketahui:

1. Meminimalkan kerumitan dan risiko

Perusahaan yang semakin berkembang kemungkinan besar memiliki data dalam volume yang besar pula, sehingga menyebabkan sulit atau rumitnya akses data. Data modeling meminimalkan kerumitan dan risiko integrasi antartim akibat banyaknya data yang dimiliki oleh perusahaan. Perusahaan yang menggunakannya akan lebih mudah mengakses data sehingga membantu bisnis terus berkembang, sembari tetap terintegrasi satu sama lain melalui penerapannya.

2. Membantu proses manajemen data

Dengan menggunakan data modeling, akan lebih mudah bagi tim untuk mengakses sejumlah data yang dimiliki perusahaan. Itu karena memungkinkan Anda mengetahui lokasi penyimpanan data. Tanpa perlu waktu lama, Anda bisa menemukan data yang diinginkan, sehingga proses mengakses data jadi lebih cepat dan mudah.

3. Menghemat biaya 

Penggunaan data modeling dapat menurunkan biaya. Dalam bidang IT, khususnya pemrograman, penggunaannya dapat menurunkan biaya sebesar 75%. Alasannya karena mampu mendeteksi error yang terjadi pada tahap awal ketika masih mudah untuk memperbaikinya. Perusahaan akan terpaksa mengeluarkan biaya lebih besar apabila harus memperbaiki error saat software sudah dalam proses penulisan atau sudah dipakai oleh users.

4. Meningkatkan komunikasi dan kolaborasi

Dengan menggunakannya, komunikasi antara tim IT dengan staf non teknis akan menjadi lebih mudah. Sebab, data modeling mampu menjelaskan perkembangan bisnis dan penggunaan data dalam bisnis dengan cara yang mudah dipahami. Jika komunikasi dan kolaborasi meningkat, besar kemungkinan perusahaan akan lebih berkembang pesat.

Jenis-Jenis Data Modeling

Dalam penerapannya, data modeling terdiri dari beberapa jenis, yakni:

1. Jenis Konseptual

Jenis ini menggambarkan penggunaan sebenarnya, sehingga mendefinisikan apa yang ada di dalam sebuah sistem. Data modeling jenis konseptual pada umumnya dibuat oleh pemangku kepentingan bisnis dan arsitektur data dengan tujuan mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep serta aturan bisnis.

2. Jenis Logical

Jenis ini digunakan oleh business analyst dan arsitek data untuk menentukan bagaimana sistem harus dilaksanakan, terlepas dari database management system (DBMS). Data modeling jenis logical bertujuan mengembangkan peta teknis peraturan dan struktur data. 

3. Jenis Fisik

Data modeling jenis ini biasanya dibuat oleh developer. Fungsinya adalah untuk menggambarkan implementasi proses sistem menggunakan sistem DBMS tertentu. 

Kesimpulan 

Data modeling membantu pengolahan data dengan cara yang sangat konseptual. Prosesnya menghasilkan diagram untuk menunjukkan hubungan antara beragam informasi yang akan disimpan dalam database, sehingga menjadi salah satu skill penting untuk setiap data scientist. Data modeling sangat berguna bagi data scientists yang sedang merancang penyimpanan data baru atau melakukan desain penelitian.

Jika Anda serius ingin menjadi data scientist, segeralah bergabung dengan kelas data science dari Algoritma Data Science School. Kelas data science yang disediakan oleh Algoritma semuanya bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Dalam pengelolaan big data, Anda mungkin pernah mendengar istilah data modeling yang digunakan sebagai konsep inti dalam menangani data dalam jumlah besar, atau bisa dibilang merupakan alat bagi organisasi untuk mempercepat pengembangan aplikasi dan memperoleh nilai dari data yang sudah dikumpulkan. Anda bisa menyederhanakan kumpulan data rumit dengannya. Lantas, apa sebenarnya data modeling, manfaat, dan jenis-jenisnya? Berikut informasinya!

Apa itu Data Modeling?

Data modeling  bisa menjadi salah satu keahlian yang harus Anda kuasai apabila ingin menjadi seorang data scientist. Data modeling adalah keterkaitan sejumlah elemen data berbeda untuk mengetahui informasi yang diperlukan. Cocok  sekali digunakan pada perusahaan yang mempunyai banyak data. Alasannya sederhana, karena memungkinkan Anda untuk mengetahui di mana data disimpan sehingga mempermudah komunikasi antar tim dan manajemen data di perusahaan.

Data modeling dapat menyederhanakan kumpulan data rumit karena menekankan pada data apa yang dibutuhkan dan apa yang akan dilakukan pada data tersebut untuk memenuhi keperluan bisnis. Tujuan utamaya untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien dan menyediakan akses dan pelaporan yang lengkap. Beberapa tujuan lain penggunaan data modeling adalah:

  • Memastikan semua objek data yang diperlukan oleh database diwakili secara akurat, sehingga mencegah data error yang bisa menyebabkan kesalahan pada pembuatan laporan.
  • Merancang basis data pada tingkat konseptual, fisik, dan logis.
  • Membantu menentukan tabel relasional, kunci primer dan asing, serta prosedur tersimpan.
  • Menyediakan gambaran jelas mengenai data dasar dan bisa digunakan oleh pengembang basis data untuk membuat basis data fisik.
  • Memiliki manfaat mengidentifikasi data yang hilang dan berlebihan.

Manfaat Data Modeling

Dalam keterkaitanya dengan pengelolaan big data, berikut beberapa manfaat data modeling yang perlu Anda ketahui:

1. Meminimalkan kerumitan dan risiko

Perusahaan yang semakin berkembang kemungkinan besar memiliki data dalam volume yang besar pula, sehingga menyebabkan sulit atau rumitnya akses data. Data modeling meminimalkan kerumitan dan risiko integrasi antartim akibat banyaknya data yang dimiliki oleh perusahaan. Perusahaan yang menggunakannya akan lebih mudah mengakses data sehingga membantu bisnis terus berkembang, sembari tetap terintegrasi satu sama lain melalui penerapannya.

2. Membantu proses manajemen data

Dengan menggunakan data modeling, akan lebih mudah bagi tim untuk mengakses sejumlah data yang dimiliki perusahaan. Itu karena memungkinkan Anda mengetahui lokasi penyimpanan data. Tanpa perlu waktu lama, Anda bisa menemukan data yang diinginkan, sehingga proses mengakses data jadi lebih cepat dan mudah.

3. Menghemat biaya 

Penggunaan data modeling dapat menurunkan biaya. Dalam bidang IT, khususnya pemrograman, penggunaannya dapat menurunkan biaya sebesar 75%. Alasannya karena mampu mendeteksi error yang terjadi pada tahap awal ketika masih mudah untuk memperbaikinya. Perusahaan akan terpaksa mengeluarkan biaya lebih besar apabila harus memperbaiki error saat software sudah dalam proses penulisan atau sudah dipakai oleh users.

4. Meningkatkan komunikasi dan kolaborasi

Dengan menggunakannya, komunikasi antara tim IT dengan staf non teknis akan menjadi lebih mudah. Sebab, data modeling mampu menjelaskan perkembangan bisnis dan penggunaan data dalam bisnis dengan cara yang mudah dipahami. Jika komunikasi dan kolaborasi meningkat, besar kemungkinan perusahaan akan lebih berkembang pesat.

Jenis-Jenis Data Modeling

Dalam penerapannya, data modeling terdiri dari beberapa jenis, yakni:

1. Jenis Konseptual

Jenis ini menggambarkan penggunaan sebenarnya, sehingga mendefinisikan apa yang ada di dalam sebuah sistem. Data modeling jenis konseptual pada umumnya dibuat oleh pemangku kepentingan bisnis dan arsitektur data dengan tujuan mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep serta aturan bisnis.

2. Jenis Logical

Jenis ini digunakan oleh business analyst dan arsitek data untuk menentukan bagaimana sistem harus dilaksanakan, terlepas dari database management system (DBMS). Data modeling jenis logical bertujuan mengembangkan peta teknis peraturan dan struktur data. 

3. Jenis Fisik

Jenis ini biasanya dibuat oleh developer. Fungsinya adalah untuk menggambarkan implementasi proses sistem menggunakan sistem DBMS tertentu. 

Kesimpulan 

Data modeling membantu pengolahan data dengan cara yang sangat konseptual. Prosesnya menghasilkan diagram untuk menunjukkan hubungan antara beragam informasi yang akan disimpan dalam database, sehingga menjadi salah satu skill penting untuk setiap data scientist. Data modeling sangat berguna bagi data scientists yang sedang merancang penyimpanan data baru atau melakukan desain penelitian.

Jika Anda serius ingin menjadi data scientist, segeralah bergabung dengan kelas data science dari Algoritma Data Science School. Kelas data science yang disediakan oleh Algoritma semuanya bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya