Technology

Data Modeling: Definisi, Manfaat, Tujuan, Jenis, dan Pentingnya Data Modeling

Published on
Min read
8 min read
time-icon
Fakhrizal Muttaqien

I'm a writer with experience in content writing, copywriting, and script writing. I'm used to writing articles on blogs or websites, social media, and video content for Youtube and TikTok.

pexels-alphatradezone-5833758.jpg

Data merupakan hal yang penting dalam bisnis. Melalui pengolahan data, kamu bisa mendapatkan berbagai informasi penting yang dapat mempengaruhi arah bisnis. Namun, untuk mendapatkan informasi berharga dari data, kamu harus melalui berbagai proses pengolahan data, salah satunya adalah tahap data modeling.

Proses data modeling dapat membantumu untuk menemukan hubungan berbagai elemen data berbeda untuk mengetahui informasi yang dibutuhkan. Lalu, apa saja manfaat data modeling? Pada artikel kali ini akan dibahas mulai dari definisi, manfaat, tujuan, jenis-jenis, hingga pentingnya data modeling. Jadi, simak pembahasannya berikut ini.

Apa itu data modeling?

ilustrasi data modeling di laptop
Data modeling adalah proses untuk menentukan struktur database (sumber: pexels)

Data modeling merupakan proses membuat diagram sederhana dari sistem software dan elemen data yang ada di dalamnya menggunakan teks dan simbol. Hasil data modeling akan menyediakan blueprint untuk merancang database baru atau merekayasa ulang aplikasi. Secara keseluruhan, data modeling dapat membantu organisasi menggunakan datanya secara efektif untuk memenuhi kebutuhan bisnis.

Data modeling merupakan proses untuk menentukan struktur database. Teknik ini dapat digunakan untuk membuat database dari awal, mulai dari database yang sederhana, seperti tempat menyimpan informasi tentang pelanggan dan produk, hingga database yang lebih rumit, seperti sistem untuk melacak tren penjualan di seluruh jaringan toko global.

Proses data modeling dilakukan untuk membuat struktur database baru. Dimulai dengan membuat diagram tentang bagaimana data akan mengalir masuk dan keluar dari database. Diagram alir tersebut digunakan untuk mendefinisikan karakteristik format data, struktur, dan fungsi penanganan basis data untuk mendukung kebutuhan aliran data secara efisien. Setelah database dibangun, model data tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan informasi baru.

Baca juga: Ini perbedaan analisis dan visualisasi data yang perlu kamu tahu

Manfaat data modeling

ilustrasi coding untuk data modeling
Salah satu manfaat data modeling adalah untuk menghemat waktu pengembangan aplikasi (sumber: pexels)

Ada berbagai manfaat yang bisa didapat dengan melakukan data modeling ini. Di antara manfaat tersebut adalah sebagai berikut.

1. Aplikasi berkualitas tinggi

Manfaat paling nyata dari data modeling adalah menghasilkan aplikasi berkualitas tinggi dan kemungkinan untuk crash lebih rendah, serta lebih mudah untuk dipertahankan. Jika proses data modeling tidak dilakukan, beberapa kemungkinan yang akan terjadi adalah sebagai berikut.

  • Input dari pengguna masih mentah
  • Data mentah tersebut harus dimanipulasi dengan kode
  • Kode tersebut kaku dan akan berantakan jika diubah atau ditambahkan fitur baru

2. Menghemat biaya dan waktu pengembangan aplikasi

Data modeling memiliki dampak yang besar pada biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi baru. Data modeling dapat membantumu untuk memperbarui aplikasi dengan mudah. Saat membangun aplikasi, jika kamu harus menambahkan tabel atau memodifikasi tabel yang sudah ada, kamu cukup menambahkannya ke model data dan memperbarui aplikasi yang ada. Sementara, jika kamu tidak memiliki data model, kamu harus mengumpulkan data dan mengkodekan struktur database secara manual. Belum lagi jika ingin menambahkan data baru pada aplikasi, kamu harus memperbarui database dan kodenya secara manual. Hal itu bisa memakan waktu yang lebih lama dan biaya yang cukup mahal.

3. Deteksi dini masalah dan kesalahan data

Dalam banyak kasus, masalah data dan kesalahan tidak terdeteksi hingga proses benar-benar di-running. Misalnya, ada pengguna yang melakukan pembelian melalui aplikasimu, lalu mendapat pesan kesalahan yang mengatakan “bad data”, padahal saat pengujian, kesalahan tersebut tidak ada. Dengan melakukan data modeling, hal tersebut dapat diatasi sejak dini. Data modeling dapat membangun pandangan yang akurat tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan bisnismu, seperti bagian mana yang sering mereka akses. Hal tersebut dapat memberikan informasi penting tentang di mana ada masalah dan cara terbaik untuk melakukan koreksi.

4. Kinerja aplikasi lebih cepat

Data modeling dapat membuat aplikasimu berjalan lebih cepat dan efisien. Proses tersebut adalah kunci kinerja aplikasi, karena menyediakan plan tentang bagaimana aplikasi harus menangani data. Hal itu dikarenakan, dengan data modeling, pengembang mengetahui jenis data yang diharapkan, bagaimana data akan digunakan, dan di mana data disimpan, sehingga mereka dapat menulis fungsi untuk mengambil data dengan cepat dan mudah.

Hal ini sangat berbeda dengan hanya menggunakan tabel untuk menyimpan data secara tidak terorganisir. Pengembang harus menghabiskan waktu menulis query SQL yang kompleks untuk mencari data yang diinginkan. Sementara jika menggunakan tabel terstruktur, mesin database sudah tahu bagaimana menemukan informasi, sehingga kinerja aplikasi mampu menangani data dalam jumlah besar, tanpa melambat.

5. Dokumentasi yang lebih baik untuk pemeliharaan jangka panjang

Data modeling dapat membantu mendefinisikan proses bisnis dan hubungan timbal baliknya. Jika semua data yang terkait dengan proses bisnis didefinisikan di satu tempat, akan menjadi lebih mudah untuk dipahami dan dipelihara dalam jangka panjang. Data modeling juga dapat membantu dalam mendokumentasikan kebutuhan bisnis dan desain aplikasi. Persyaratan dan desain dapat dikomunikasikan dengan lebih baik jika ada satu sumber untuk mereka. Selain itu, perubahan yang terjadi karena persyaratan baru, peningkatan, atau perbaikan bug dapat dengan mudah diidentifikasi dan diimplementasikan.

Baca juga: SQL: Pengertian, Manfaat, hingga 5 Daftar Pekerjaan yang Memerlukan Skill SQL

Tujuan data modeling

ilustrasi seorang wanita sedang melihat hasil data modeling
Tujuan data modeling adalah untuk membuat database (sumber: pexels)

Tujuan utama dalam data modeling adalah untuk membuat database, mengisi gudang data, mengelola data untuk pemrosesan analitis, dan mengimplementasikan aplikasi yang memungkinkan pengguna mengakses informasi yang berharga. Selain itu, data modeling adalah 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.

  • Apa proses bisnismu?
  • Bagaimana kamu dapat menyusun informasi bisnis?
  • Jenis informasi apa yang kamu gunakan dalam proses ini?
  • Jenis informasi apa yang kamu simpan?
  • Dari mana asal informasi tersebut?

Baca juga: Memahami data warehouse dan manfaatnya

Jenis-jenis data modeling

ilustasi grafik di hp
Terdapat banyak data modeling yang dapat digunakan (sumber: pexels)

Ada banyak cara pada proses data modeling, di antaranya model hirarkis, relasional, unified modeling language (UML), entity-relationship, object-oriented, dan dimensi. Berikut ini penjelasannya satu per satu.

1. Model data hirarki

Model data hirarki merupakan struktur untuk mengatur data ke dalam hirarki 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 hirarki 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 datamu dengan cara yang terorganisir. Model ER memecah data menjadi kategori berikut.

  • Entitas, yaitu objek, tindakan, atau konsep yang sedang dikerjakan. Misalnya, pelanggan, produk, dan penjualan.
  • Hubungan, yaitu hubungan antara entitas. Seperti hubungan satu entitas dengan satu entitas atau hubungan satu entitas dengan banyak entitas.
  • Atribut, data yang menggambarkan suatu entitas atau hubungan. Misalnya, nama suatu produk adalah atribut dari produk tersebut.

Diagram ER memberikan representasi visual tentang bagaimana datamu 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 memungkinkanmu 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 kamu menggunakan model ER, untuk menggambarkan pelanggan tersebut, setiap atribuat 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.

Baca juga: Mengenal Profesi Bussiness Intelligence dan Perannya dalam Sebuah Perusahaan

Pentingnya data modeling

ilustrasi beberapa orang berdiskusi tentang data modeling
Data modeling penting dalam setiap pembuatan software atau aplikasi (sumber: pexels)

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

Data modeling memungkinkanmu 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, kamu bisa memahami dan memenuhi kebutuhan penggunamu nanti.

Baca juga: Apa itu model bisnis? Berikut pengertian, manfaat, dan 10 jenisnya

Itulah pembahasan tentang data modeling, dari mulai definisi, manfaat, tujuan, jenis, hingga pentingnya data modeling. Jika kamu tertarik dengan dunia data science, proses data modeling ini harus bisa kamu lakukan agar memiliki skill data scientist yang lengkap.

Selain itu, jika kamu tertarik menjadi data scientist, kamu bisa daftar sebagai talent EKRUT dan terhubung dengan banyak perusahaan yang membutuhkan jasamu. Jadi, sign up EKRUT sekarang! Dapatkan juga berbagai informasi tentang karier di EKRUT Media dan tayangan menarik lainnya di YouTube Official EKRUT.

Sumber:

  • sap.com
  • techtarget.com
  • zucisystems.com
0

Tags

Share

Apakah Kamu Sedang Mencari Pekerjaan?

    Already have an account? Login

    Artikel Terkait

    cover_(2).jpg

    Technology

    30 Contoh Slogan Unik dan Menarik Serta Cara Membuatnya

    Detty Risetya

    13 February 2023
    4 min read
    H1_jadwal_fyp_tiktok.jpg

    Technology

    Jadwal FYP TikTok 2022: Jam Terbaik untuk Upload Video

    Nurina Ulfah

    16 January 2023
    5 min read
    0-cara-cek-nomor-indosat.jpg

    Technology

    5 Cara Cek Nomor Indosat dengan Mudah dan Cepat 2022

    Arin Khurota

    19 December 2022
    5 min read

    Video