Data Modeling: Pengertian, Tujuan, Manfaat, dan Jenisnya

Table of Contents

Data Modeling (Pemodelan Data)

Pengertian Data Modeling

Data modeling (pemodelan data) adalah proses menghasilkan skema deskriptif, hubungan antara berbagai jenis informasi untuk disimpan di dalam database. Data modeling memiliki tujuan utama di antaranya untuk menciptakan metode penyimpanan informasi yang paling efisien sambil memberikan akses dan pelaporan yang komprehensif.

Kemampuan untuk berpikir jernih dan sistematis tentang titik-titik data utama yang akan disimpan dan diambil kembali, serta bagaimana seharusnya dikelompokkan dan dihubungkan, akan sangat dibutuhkan dalam proses data modeling. Data modeling merupakan keterampilan penting bagi ilmuwan, baik Anda yang sedang melakukan desain penelitian atau merancang repositori data untuk bisnis baru Anda.

Tujuan Data Modeling

Selain tujuan utama data modeling di atas, data modeling merupakan proses mengubah data menjadi informasi. Informasi apa pun tidak akan bernilai jika tidak disajikan dalam format yang dapat dipahami pengguna bisnis. Maka dari itu, data modeling akan membantu menerjemahkan kebutuhan pengguna bisnis ke dalam model data yang dapat digunakan untuk mendukung proses bisnis dan skala analitik.

Hasil data modeling harus bisa menjawab pertanyaan berikut di antaranya,
1. Apa proses bisnis Anda?
2. Bagaimana Anda dapat menyusun informasi bisnis?
3. Jenis informasi apa yang Anda gunakan dalam proses ini?
4. Jenis informasi apa yang Anda simpan?
5. Dari mana asal informasi tersebut?

Manfaat Data Modeling

Data modeling adalah tahap yang penting dari setiap pembuatan software atau aplikasi. Hal itu dikarenakan proses data modeling akan membantu untuk memperoleh gagasan yang jelas tentang seperti apa database Anda dan bagaimana aplikasi Anda akan dibangun di atasnya.

Data modeling memungkinkan untuk mengidentifikasikan kemungkinan hubungan antara setiap data yang berbeda dan akan menentukan jenis query apa yang dapat dijalankan terhadap data tersebut. Data modeling akan mendukung business architecture yang menyelaraskan tujuan bisnis dengan tujuan teknologi.

Hasil data modeling juga akan membantu mendefinisikan elemen lain dari business architecture seperti tata kelola data, intelijen bisnis, dan arsitektur aplikasi. Dengan begitu, Anda bisa memahami dan memenuhi kebutuhan pengguna Anda nanti.

Untuk detailnya berikut beberapa manfaat data modeling di antaranya,
1. Untuk manajemen data
Bersumber dari Datafloq, manfaat dari penggunaan data modeling adalah mempermudah tim untuk mengakses beberapa data yang dimiliki. Hal ini karena Anda mengetahui di mana suatu data disimpan, sehingga akan lebih mudah untuk mengaksesnya pada waktu tertentu.

2. Dapat menurunkan biaya
Meskipun bukan hal yang mudah, data modeling dapat membuat perusahaan lebih menghemat biaya. Bersumber dari Cloverdx, penggunaan data modeling dapat menurunkan biaya dalam bidang IT khususnya pemrograman sebesar 75%.

Pasalnya, data modeling dapat mengetahui error yang terjadi lebih awal saat masih mudah untuk memperbaikinya. Akan lebih sulit dan membutuhkan biaya lebih untuk memperbaiki error saat software sudah dalam proses penulisan, atau sudah digunakan oleh users.

3. Mengurangi kerumitan dan risiko
Manfaat lain dari data modeling adalah mengurangi kerumitan dan risiko. Dengan berkembangnya perusahaan, tentu data yang dimiliki akan semakin banyak dan cukup rumit untuk diakses. Risiko dari banyaknya data yang dimiliki adalah sulitnya integrasi antartim.

Melalui data modeling, perusahaan akan mengurangi kerumitan tersebut. Hal ini memungkinkan bisnis untuk dapat berkembang, namun tetap terintegrasi dengan baik satu sama lain melalui adanya data modeling.

4. Meningkatkan kolaborasi
Penggunaan data modeling akan mempermudah komunikasi antara tim IT dengan staf nonteknis. Hal ini dikarenakan data modeling dapat menjelaskan mengenai perkembangan bisnis dan penggunaan data dalam bisnis tersebut dengan cara yang mudah dipahami.

Jenis Data Modeling

Terdapat banyak cara pada proses data modeling, di antaranya model hierarkis, relasional, unified modeling language (UML), entity-relationship, object-oriented, dan dimensi.
1. Model data hierarki
Model data hierarki merupakan struktur untuk mengatur data ke dalam hierarki seperti pohon atau dikenal juga sebagai hubungan induk-anak. Pada model ini, setiap catatan diidentifikasi secara unik oleh kata kunci yang merupakan nilai yang sama untuk setiap catatan pada tingkat hierarki yang sama.

Misalnya untuk pesanan penjualan, meskipun memiliki banyak item penjualan, tetapi setiap item penjualan hanya dapat dikaitkan dengan satu pesanan penjualan. Maka dari itu, pesanan penjualan menjadi entitas induk dan item penjualan adalah entitas anak.

2. Model data relasional
Model data relasional merupakan model data yang berisi node yang terkait satu sama lain melalui link berisi data relasional. Model ini biasanya digunakan untuk membuat database untuk menyimpan dan mengambil informasi dengan cepat dan mudah.

Model data ini akan menyimpan jenis data dalam satu tabel dengan setiap kolom mewakili bagian informasi yang unik tentang entitas. Misalnya tabel untuk menyimpan informasi tentang orang. Tabel tersebut akan memiliki kolom untuk nama depan, nama belakang, nomor jaminan sosial, tanggal lahir, dan lain-lain.

3. Model data Entity-Relationship (ER)
Model data Entity-Relationship (ER) merupakan metode untuk merepresentasikan data dengan cara yang terorganisir. Model ER memecah data menjadi kategori berikut di antaranya,
a. Entitas, yaitu objek, tindakan, atau konsep yang sedang dikerjakan. Misalnya, pelanggan, produk, dan penjualan.
b. Hubungan, yaitu hubungan antara entitas. Seperti hubungan satu entitas dengan satu entitas atau hubungan satu entitas dengan banyak entitas.
c. Atribut, data yang menggambarkan suatu entitas atau hubungan. Misalnya, nama suatu produk adalah atribut dari produk tersebut.

Diagram ER memberikan representasi visual tentang bagaimana data terkait dan proses apa yang perlu didukung oleh database. Hal itu juga menunjukkan bagaimana berbagai jenis data ini terkait satu sama lain. Dengan diagram ER memungkinkan untuk mengomunikasikan informasi kompleks dengan jelas dan cepat.

4. Model data object-oriented
Model data object-oriented merupakan model data konseptual yang menggunakan objek untuk menggambarkan dan mendefinisikan informasi. Berbeda dengan model ER yang menggambarkan informasi sebagai entitas yang saling terkait oleh hubungan.

Objek yang dimaksud adalah item dunia nyata yang terdiri dari beberapa atribut. Misalnya, pelanggan memiliki nama, alamat, nomor telepon, alamat email, dan lain-lain. Jika Anda menggunakan model ER, untuk menggambarkan pelanggan tersebut, setiap atribut akan disimpan dalam tabel terpisah dengan hubungan yang ditentukan di antara tabel.

5. Model data dimensional
Model data dimensional merupakan dasar dari sistem business intelligence (BI) dan online analytical processing (OLAP). Model ini biasanya diimplementasikan untuk gudang data yang berisi data transaksional histori. Namun, model ini juga bisa diterapkan ke kumpulan data yang lebih kecil.

Tujuan utama dari model dimensional adalah untuk membantu pengguna menemukan jawaban atas pertanyaan mereka tentang prakiraan bisnis, tren konsumsi, dan pertanyaan lainnya dengan cepat. Pemodelan dimensional ini menyediakan metode terorganisir untuk pelaporan intelijen bisnis, sehingga memungkinkan untuk berbagi informasi di berbagai departemen dalam suatu organisasi untuk kolaborasi dan pengambilan keputusan yang efektif.

Dari berbagai sumber

Download