Pemodelan Data

apa itu pemodelan data?

Pemodelan data adalah proses pembuatan representasi visual, atau cetak biru, yang mendefinisikan pengumpulan informasi dan sistem manajemen dari berbagai organisasi. Cetak biru, atau model data ini, membantu berbagai pemangku kepentingan seperti analis, ilmuwan, dan insinyur data membuat tampilan terpadu dari data organisasi. Model menjelaskan data yang dikumpulkan oleh bisnis, hubungan antara berbagai kumpulan data, dan metode yang digunakan untuk menyimpan dan menganalisis data.

Mengapa pemodelan data penting?

Saat ini, organisasi mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber. Namun, data mentah saja tidak cukup. Anda perlu menganalisis data untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk memandu Anda dalam membuat keputusan bisnis yang menguntungkan. Analis data yang akurat membutuhkan pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data yang efisien. Ada berbagai teknologi basis data dan alat manipulasi data, dan kumpulan data yang berbeda memerlukan alat yang berbeda untuk analisis yang efektif.

Pemodelan data memiliki keuntungan sebagai berikut:

- Mengurangi kesalahan dalam pengembangan perangkat lunak basis data - Memfasilitasi kecepatan dan efisiensi dalam desain dan pembuatan database - Ciptakan konsistensi dalam dokumentasi data dan desain sistem di seluruh organisasi - Memfasilitasi komunikasi antara insinyur data dan tim intelijen bisnis

Apa saja jenis model data? Pemodelan data biasanya dimulai dengan merepresentasikan data secara konseptual, dan kemudian merepresentasikannya kembali dalam konteks teknologi yang dipilih. Analis dan pemangku kepentingan membuat beberapa tipe model data yang berbeda selama fase desain data. Berikut ini adalah tiga jenis utama model data: A.model data konseptual

Model data konseptual memberikan gambaran keseluruhan dari data. Model data menjelaskan hal berikut: >data dalam sistem >Kondisi atau kendala pada atribut data dan data >Aturan Bisnis Terkait Data >Cara terbaik untuk mengatur data Anda >Persyaratan Keamanan dan Integritas Data

model contoh data konseptual contohnya, contoh data konseptual buat dealer mobil mungkin membagikan entitas data seperti ini: 1. Entitas Showroom yang merepresentasikan berita tentang berbagai toko yang dimiliki sang dealer 2. Entitas kendaraan beroda empat yang merepresentasikan beberapa kendaraan beroda empat yg ketika ini tersedia pada dealer 3. Entitas Pelanggan yg merepresentasikan seluruh pelanggan yang telah melakukan pembelian di dealer 4. Entitas Penjual yang merepresentasikan gosip ihwal penjualan sebenarnya 5.Entitas tenaga Penjualan yg merepresentasikan berita wacana seluruh energi penjualan yang bekerja pada dealer

contoh konseptual ini jua akan meliputi persyaratan bisnis, mirip berikut:

Setiap kendaraan beroda empat harus dimiliki oleh showroom tertentu.

Setiap penjualan harus memiliki setidaknya satu energi penjualan serta satu pelanggan yg terkait dengannya.

Setiap kendaraan beroda empat harus mempunyai nama merek serta angka produk.

Setiap pelanggan harus menyampaikan angka ponsel dan alamat email mereka.

dengan demikian, model konseptual berperan menjadi jembatan antara aturan usaha dan sistem manajemen basis data fisik yg mendasarinya (DBMS). contoh data konseptual pula disebut menjadi contoh domain.

Model Data Logis

model data logis memetakan kelas data konseptual ke dalam struktur data teknis. model data logis menyampaikan lebih poly detail tentang konsep data dan korelasi data kompleks yg diidentifikasi pada contoh data konseptual, mirip berikut:

Jenis data dari aneka macam atribut (contohnya, string atau angka)

1. hubungan antara entitas data

2. Atribut primer atau bidang kunci pada data

Model Daya Fisik

model data fisik memetakan model data logis ke dalam teknologi DBMS tertentu dan menggunakan terminologi software. misalnya, model data fisik memberikan lebih jelasnya perihal hal-hal berikut:

Jenis bidang data mirip yg ditunjukkan pada DBMS

hubungan data mirip yg ditunjukkan pada DBMS

detail tambahan, seperti penyetelan performa

Perekayasa data membentuk model fisik sebelum implementasi desain final. Perekayasa data jua mengikuti teknik pemodelan data formal buat memastikan bahwa mereka telah meliputi seluruh aspek desain.

Jenis teknik pemodelan data

a. pemodelan data hierarkis

Di pemodelan data hierarki, Anda dapat merepresentasikan hubungan antara berbagai elemen data dalam format seperti pohon.

b. pemodelan Data Grafik

Model data grafik merepresentasikan hubungan data yang memperlakukan entitas secara sama. Entitas dapat terhubung satu sama lain dalam hubungan satu-ke-banyak atau banyak-ke-banyak tanpa konsep induk atau turunan.

c. Pemodelan Data Relasional

Pemodelan data relasional merupakan pendekatan pemodelan populer yang memvisualisasikan kelas data sebagai tabel. Tabel data yang berbeda digabungkan atau dihubungkan dengan menggunakan kunci yang merepresentasikan hubungan entitas dunia nyata. Anda juga dapat menggunakan teknologi basis data relasional untuk menyimpan data terstruktur, dan model data relasional merupakan metode yang sangat berguna untuk merepresentasikan struktur basis data relasional Anda.

proses pemodelan data

Proses pemodelan data mengikuti urutan langkah yang wajib Anda jalankan secara berulang-ulang hingga Anda dapat menghasilkan contoh data komprehensif. pada semua organisasi, banyak sekali pemangku kepentingan bergabung buat membuat tampilan data yg lengkap. Meskipun langkahnya bervariasi dari jenis pemodelan data, ini dia artinya gambaran umumnya.

Langkah 1: Identifikasi entitas serta properti mereka

Identifikasi semua entitas pada model data Anda. Setiap entitas harus dibedakan asal seluruh entitas lain secara logis dan dapat merepresentasikan orang, kawasan, benda, konsep, atau insiden. Setiap entitas berbeda sebab mempunyai satu atau lebih properti unik. Anda dapat menduga entitas menjadi istilah benda dan atribut sebagai adjektiva pada contoh data Anda.

Langkah dua: Identifikasi korelasi antara entitas

korelasi antara entitas yang tidak selaras merupakan inti berasal pemodelan data. aturan bisnis awalnya menentukan hubungan ini di tingkat konseptual. Anda dapat menganggap hubungan itu sebagai istilah kerja pada contoh data Anda. contohnya, tenaga penjualan menjual poly kendaraan beroda empat, atau showroom mempekerjakan poly tenaga penjualan.

Langkah tiga: Identifikasi teknik pemodelan data

sehabis Anda memahami entitas dan hubungan mereka secara konseptual, Anda bisa menentukan teknik pemodelan data yang paling cocok buat kasus penggunaan Anda. contohnya, Anda mungkin memakai pemodelan data relasional untuk data terstruktur, tetapi memakai pemodelan data dimensional buat data yg tidak terstruktur.

Langkah 4: Optimalkan serta ulangi

Anda bisa mengoptimalkan contoh data Anda lebih lanjut supaya sinkron dengan teknologi serta persyaratan performa Anda. misalnya, Jika Anda berencana untuk menggunakan Amazon Aurora serta bahasa kueri terstruktur (SQL), Anda akan memasukkan entitas Anda secara pribadi ke pada tabel serta memilih korelasi tertentu menggunakan memakai kunci asing. sebaliknya, Jika Anda menentukan memakai Amazon DynamoDB, Anda harus memikirkan pola akses sebelum Anda memodelkan tabel Anda. karena DynamoDB memprioritaskan kecepatan, pertama-tama Anda harus menentukan cara Anda mengakses data lalu memodelkan data dalam bentuk yg ingin diakses.

Bagaimana AWS bisa membantu pemodelan data?

Basis data AWS meliputi lebih dari 15 mesin basis data buat mendukung beragam model data. contohnya, Anda dapat memakai Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) buat mengimplementasikan contoh data relasional serta Amazon Neptune buat mengimplementasikan contoh data grafik.

Anda juga dapat menggunakan AWS Amplify DataStore buat pemodelan data yang lebih cepat dan simpel guna menciptakan aplikasi seluler serta web. Layanan ini memiliki tampilan antarmuka visual dan berbasis kode untuk memilih model data Anda dengan hubungan, yg akan mempercepat pengembangan software Anda.

Mulai pemodelan data pada AWS dengan membuat akun sekarang juga.