8 Contoh Mapping Data dalam Aplikasinya, Yuk Pelajari!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

28 February 2024

•

372

Mapping data adalah proses yang bisa mempermudah pengolahan dan pemanfaatan data secara efektif. Pasalnya, mapping data memungkinkan analis mengubungkan elemen data dari satu dataset ke lainnya. Dalam aplikasinya, contoh mapping data pun beragam.

Mulai dari transformasi data hingga pemetaan kunci-value. Tertarik untuk melihat contoh mapping data? Baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Mapping Data?

Data mapping adalah proses penting dalam pengelolaan dan analisis data. Pada tahapannya, elemen data dari satu data set diidentifikasi dan dipetakan dengan elemen data relevan dari sumber lainnya.

Tujuan utama dari proses ini adalah untuk memastikan bahwa data yang ditransfer antar sistem tetap konsisten, akurat, dan utuh. Mapping data melibatkan proses identifikasi hubungan antar data yang mencakup struktur, atribut, dan tipenya.

Selain itu, mapping data juga sangat penting dalam berbagai proses teknologi informasi. Hal ini juga mencakup migrasi data antar database, integrasi aplikasi bisnis, serta operasi ekstrasi, transformasi, dan pemuatan data (ETL).

Secara keseluruhan, mapping data memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan data mereka secara efektif. Ini bermanfaat untuk mengambil keputusan yang berdasarkan data.

Contoh Mapping Data dalam Aplikasinya

Seperti yang sudah diketahui, mapping data adalah proses mengubungkan elemen data dari satu data set ke yang lainnya. Dalam aplikasinya, ada beberapa contoh mapping data yang termasuk:

1. Transformasi Data

Contoh mapping data pertama adalah transformasi data. Ini merupakan proses mengubah data dari format atau struktur asal ke yang baru. Tujuannya adalah untuk memenuhi kebutuhan analisis atau operasional bisnis.

Tindakan transformasi data bisa meliputi konversi tipe data, penggabungan kolom, pemisahan string, dan revisi format tanggal.

Contoh penerapannya bisa dilihat dalam kasus perusahaan yang ingin menganalisis data penjualan dari sistem POS berbeda. Data ini berformat CSV dan Excel dengan struktur kolom yang beragam.

Proses transformasi data dilakukan untuk mengubah semua file tersebut ke format JSON yang seragam. Tujuannya adalah untuk memudahkan analisis agregat penjualan.

Baca Juga: Mengapa Contoh Data Penjualan Produk Penting dalam Analisis Bisnis?

2. Integrasi Data

Contoh mapping data berikutnya adalah integrasi data. Ini melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber. Tujuannya adalah untuk menghasilkan satu data set yang kohesif dan komprehensif.

Tindakan integrasi data seringkali memerlukan pemetaan, deduplikasi, dan penyelesaian konflik data. Contohnya adalah mengintegrasikan data penjualan dari berbagai toko online untuk analisis sentral.

3. Pemetaan Database

Selanjutnya, contoh mapping data adalah pemetaan database. Ini dilakukan dengan memetakan skema dari satu database ke yang lainnya. Ini sering kali berlaku dalam konteks migrasi data.

Tindakan pemetaan database melibatkan identifikasi relasi antar tabel, kunci asing, dan tipe data. Tujuannya adalah untuk memastikan data dipindahkan dengan akurat. Contohnya adalah migrasi dari sistem database MySQL ke PostgreSQL.

4. Normalisasi Data

Lalu, contoh mapping data adalah normalisasi data. Contoh ini merupakan proses standardisasi dan pembersihan data untuk mengurangi duplikasi dan meningkatkan konsistensi dalam penyimpanan.

Tindakan dalam normalisasi data mencakup standardisasi format data atau konsolidasi variasi data serupa. Misalnya, mengubah semua tanggal ke format standar ISO.

5. ETL (Extract, Transform, Load)

Kemudian, contoh mapping data adalah ETL (Extract, Transform, Load). Prosesnya melibatkan mapping data sebagai bagian dari langkah transformasi.

Lebih tepatnya, ETL adalah proses di mana data diekstrak, ditransformasi, dan dimuat ke tujuan database atau data warehouse. Tindakannya mencakup pembersihan, agregasi, dan pemetaan data.

Contohnya adalah data penjualan yang diesktrak, ditransformasi, dan dimuat ke dalam gudang data. Tujuan ETL ini adalah untuk analisis tren penjualan dan perencanaan inventaris.

6. Mapping Data Geospasial

Contoh mapping data selanjutnya adalah geospasial yang melibatkan penggunaan data lokasi. Tujuannya adalah untuk memetakan informasi ke posisi geografis.

Tindakan ini sering digunakan dalam GIS (Geographic Information System) untuk analisis dan visualisasi data ruang. Misalnya, pemerintah kota menggunakan mapping data geospasial untuk analisis pola lalu lintas dan kecelakaan.

7. Pemetaan Objek-Relasional (ORM)

Contoh mapping data berikutnya adalah objek-relasional (ORM). Ini merupakan teknik pemrograman yang memungkinkan pemetaan basis data relasional ke konsep pemrograman berorientasi objek.

Tindakan ORM melibatkan definisi kelas dalam kode yang merepresentasikan tabel database. Tujuannya adalah untuk memudahkan manipulasi data.

Contohnya, model ORM yang digunakan untuk merepresentasikan entitas seperti User, Product, dan Order di dalam aplikasi web e-commerce.

8. Pemetaan Kunci-Value

Contoh mapping data terakhir adalah pemetaan kunci-value. Pemetaan ini adalah metode penyimpanan data yang memungkinkan pengambilan nilai berdasarkan kunci unik. Ini sering digunakan dalam struktur data seperti dictionary atau hash map.

Itulah beberapa contoh mapping data. Dari contoh di atas, dapat disimpulkan bahwa mapping data bisa bermanfaat di beragam bidang.

Terkait data, MinDi punya rekomendasi untuk kamu yang tertarik bekerja di industri data science. Bagi yang tertarik, kamu bisa ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science.

Mulai dari teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi di sini! Di samping itu, kamu yang beralih karir dan mulai dari nol pun juga bisa mengikuti kelas tanpa kesusahan.

Sebab, pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly. So, nggak perlu tunggu lama lagi! Yuk, daftar dan kembangkan keahlianmu di data science bareng Dibimbing.id!