Data Modelling Adalah: Definisi, Fungsi, Jenis & Langkahnya

Sobat MinDi pernah mendengar istilah data modeling? Buat Sobat MinDi yang berkecimpung di dunia teknologi atau bisnis, data modeling merupakan konsep penting yang sering dibahas. 

Data modeling adalah proses membuat representasi visual atau logis dari struktur data untuk menggambarkan hubungan dan aliran data dalam suatu sistem atau database.

Dengan data modeling, Sobat MinDi bisa memahami struktur data secara lebih jelas, mengatur informasi dengan lebih baik, dan mempermudah analisis data perusahaan.

Penasaran lebih lanjut mengenai apa itu data modelling? Yuk simak pengertian, fungsi, jenis hingga langkah penerapannya pada artikel ini.

Apa itu Data Modelling?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut tentang data modelling, pertama-tama yuk pahami apa itu data modelling melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari TechTarget, Data modelling adalah proses membuat diagram visual yang menggambarkan struktur data dalam sebuah sistem, termasuk bagaimana data terhubung dan mengalir. 

Data modelling membantu bisnis merancang database baru atau memperbaiki aplikasi lama agar bisa menggunakan data perusahaan dengan lebih efektif. 

Data modelling mirip dengan bagan alir yang menunjukkan jenis data, format, atribut, dan hubungan antar data. Proses data modelling mencakup dokumentasi kebutuhan data dan identifikasi kesalahan sebelum pengembangan dimulai. 

Data modeling dapat dilakukan dari awal atau dengan merekayasa balik struktur (reverse engineering) dari sistem yang sudah ada. Hal ini dilakukan untuk mendokumentasikan struktur basis data relasional sebelumnya. Serta mendefinisikan skema untuk set data mentah yang disimpan dalam data lake atau basis data NoSQL.

Apa Saja Fungsi Data Modelling?

Setelah kita memahami pengertian data modelling, langkah selanjutnya adalah memahami fungsi data modelling dalam proses analisis data perusahaan.

Lantas apa saja fungsi data modelling? Yuk simak selengkapnya berikut ini,

Berikut adalah fungsi dari data modelling dalam berbagai aspek yang dikutip dari IBM:

1. Mengurangi Kesalahan dalam Pengembangan   

Data modelling membantu mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan dalam desain sistem sebelum pengembangan dimulai. Hal ini berarti penggunaan data modelling yang efektif dapat mengurangi risiko kesalahan pada tahap implementasi.

2. Meningkatkan Konsistensi dalam Dokumentasi dan Desain Sistem    

Dengan data modelling, standar dokumentasi dan desain sistem perusahaan menjadi lebih konsisten. Data modelling yang tepat juga membantu memastikan bahwa semua bagian dari sistem perusahaan memiliki struktur yang seragam.

3. Meningkatkan Kinerja Aplikasi dan Basis Data

Data modeling membantu mengoptimalkan struktur data, sehingga aplikasi dan basis data dapat berjalan lebih efisien dan responsif.

4. Mempermudah Pemetaan Data Perusahaan 

Data modeling menyediakan peta yang jelas tentang bagaimana data mengalir dan terhubung dalam perusahaan. Hal ini akan mempermudah proses integrasi dan penggunaan data di seluruh perusahaan.

5. Meningkatkan Komunikasi antara Pengembang dan Tim Business Intelligence

Dengan diagram dan model yang jelas, pengembang dan tim business intelligence dapat lebih mudah berkomunikasi dan memahami kebutuhan satu sama lain. 

Hal ini berarti, penggunaan data modelling yang efektif dapat mengurangi miskomunikasi dan kesalahpahaman antar tim tersebut.

6. Mempermudah Proses Desain Basis Data    

Data modelling memandu proses desain dari tahap konseptual (ide awal), logis (struktur data), hingga fisik (implementasi teknis). Hal ini membuat seluruh proses desain yang berbasis data menjadi lebih cepat dan terstruktur.

Dengan memahami fungsi ini, perusahaan dapat memanfaatkan data modelling untuk memastikan data mereka dikelola dengan efisien dan efektif, serta mendukung tujuan bisnis secara keseluruhan.

Apa Saja Jenis Data Modelling?

Sobat MinDi penasaran mengenai apa saja jenis data modelling yang digunakan dalam proses analisis data perusahaan? Yuk langsung saja simak jenis data model yang perlu Sobat MinDi ketahui berikut ini.

1. Conceptual Data Models (Model Data Konseptual):

Model data konseptual adalah representasi tingkat tinggi yang menggambarkan struktur umum data dalam sebuah sistem. Fokus utamanya adalah pada entitas dan hubungan antar entitas tanpa mempertimbangkan detail teknis. 

Model ini digunakan untuk memahami kebutuhan data bisnis dan untuk berkomunikasi dengan pemangku kepentingan. Contohnya, model data konseptual mungkin menunjukkan entitas seperti "Pelanggan," "Produk," dan "Pesanan," serta hubungan di antara mereka.

1. Logical Data Models (Model Data Logis)

 Model data logis lebih rinci dibandingkan dengan model konseptual dan mencakup atribut dan kunci utama dari setiap entitas. Model ini menggambarkan struktur data dengan lebih detail tanpa mempedulikan bagaimana data akan diimplementasikan secara fisik. 

Model data logis digunakan untuk memastikan bahwa semua kebutuhan data telah diidentifikasi dan hubungan antar data telah diatur dengan baik. Contohnya, model data logis mungkin mencakup atribut seperti "Nama Pelanggan," "ID Produk," dan "Tanggal Pesanan," serta tipe data untuk masing-masing atribut.

1. Physical Data Models (Model Data Fisik)

Model data fisik adalah representasi paling rinci yang menggambarkan bagaimana data akan disimpan dan diakses di dalam sistem basis data. Model ini mencakup tabel, kolom, indeks, dan hubungan fisik antara tabel. 

Model data fisik mempertimbangkan aspek teknis seperti kinerja, kapasitas penyimpanan, dan keamanan data. Contohnya, model data fisik akan menunjukkan skema basis data yang lengkap dengan definisi tabel, tipe kolom, dan indeks yang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja query.

Dengan menggunakan ketiga jenis data modeling ini, perusahaan dapat merancang dan mengelola data mereka secara efektif dari tahap konseptual hingga implementasi teknis.

5 Jenis Teknik Data Modelling yang Perlu dipahami

Sobat MinDi penasaran apa saja teknik yang digunakan dalam proses data modelling? Jika iya, yuk simak beberapa jenis teknik data modelling yang umum digunakan berikut ini.

1. Hierarchical Data Models (Model Data Hierarkis)

Model data hierarkis menyusun data dalam struktur berbentuk pohon, di mana setiap data memiliki satu induk dan dapat memiliki beberapa anak. 

Data diorganisasikan dalam tingkat hierarki, dengan entitas yang lebih tinggi berada di puncak dan entitas yang lebih rendah di bawahnya. Teknik ini cocok untuk data yang memiliki hubungan satu-ke-banyak yang jelas. Contohnya, struktur folder dalam sistem file adalah gambaran model hierarkis.

2. Relational Data Models (Model Data Relasional)

Model data relasional menggunakan tabel untuk merepresentasikan data dan hubungan antar data. Setiap tabel memiliki baris (record) dan kolom (field), di mana kolom menyimpan atribut dan baris menyimpan entri data. 

Relasi antar tabel dikelola melalui kunci primer dan kunci asing. Model ini sangat populer dan digunakan secara luas dalam sistem manajemen basis data relasional seperti MySQL, PostgreSQL, dan Oracle. Contohnya, tabel "Pelanggan" dan "Pesanan" dapat dihubungkan melalui kolom "ID Pelanggan".

3. Entity-Relationship (ER) Data Models (Model Data ER)

Model data ER menggunakan diagram untuk merepresentasikan entitas, atribut, dan hubungan antar entitas. Teknik ini memfokuskan pada penggambaran hubungan antar entitas dalam sistem. 

Diagram ER terdiri dari entitas (yang merepresentasikan objek nyata atau konsep), atribut (yang mendeskripsikan karakteristik entitas), dan hubungan (yang menunjukkan bagaimana entitas terkait satu sama lain). 

Contohnya, entitas "Mahasiswa" dan "Kursus" dapat dihubungkan dengan hubungan "Mendaftar".

4. Object-Oriented Data Models (Model Data Berorientasi Objek)

Model data berorientasi objek menggabungkan konsep dari pemrograman berorientasi objek dengan data modeling. Dalam model ini, data diatur dalam objek, yang merupakan instance dari kelas. 

Setiap objek memiliki atribut (data) dan metode (fungsi). Teknik ini memudahkan integrasi dengan bahasa pemrograman berorientasi objek seperti Java atau C++. Contohnya, kelas "Mobil" bisa memiliki atribut seperti "Merk" dan "Model", serta metode seperti "Jalankan".

5. Dimensional Data Models (Model Data Dimensional)

Model data dimensional digunakan terutama dalam sistem data warehouse dan analisis bisnis. Teknik ini mengatur data dalam bentuk kubus multidimensi, di mana data dikelompokkan berdasarkan dimensi dan fakta. 

Dimensi adalah kategori seperti waktu, lokasi, atau produk, sedangkan fakta adalah data numerik yang dapat diukur. Model ini mendukung analisis data yang cepat dan efisien, seperti laporan OLAP (Online Analytical Processing). Contohnya, kubus data penjualan bisa memiliki dimensi "Waktu", "Produk", dan "Wilayah", serta fakta "Jumlah Penjualan".

Dengan menggunakan teknik-teknik data modeling ini, perusahaan dapat memilih pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan data mereka, sehingga pengelolaan dan analisis data lebih efektif.

Baca Juga: Perbedaan Data Warehouse & Data Mart: Simak ya!

6 Langkah Penerapan Data Modelling dengan Tepat & Efektif

Sobat MinDi ingin mulai menerapkan data modelling dalam proses analisis data perusahaan? Bingung harus mulai darimana? Yuk simak 6 langkah penerapan data modelling yang tepat dan efektif berikut ini.

1. Mengidentifikasi Entitas

Langkah pertama dalam data modeling adalah mengidentifikasi entitas yang relevan dengan sistem atau bisnis. Entitas adalah objek nyata atau konsep yang memiliki data penting. 

Contoh entitas bisa berupa "Pelanggan," "Produk," atau "Pesanan." Fokus pada menemukan semua entitas yang akan menjadi bagian dari model data.

2. Mengidentifikasi Properti Kunci dari Setiap Entitas

Setelah entitas diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah menentukan properti kunci atau atribut dari masing-masing entitas.

Atribut adalah karakteristik yang mendeskripsikan entitas tersebut. Misalnya, entitas "Pelanggan" mungkin memiliki atribut seperti "Nama," "Alamat," dan "Nomor Telepon."

3. Mengidentifikasi Hubungan Antar Entitas

Langkah ketiga adalah mengidentifikasi bagaimana entitas-entitas tersebut saling berhubungan. 

Hubungan ini menggambarkan cara entitas berinteraksi satu sama lain, seperti "Pelanggan melakukan Pesanan" atau "Produk dijual dalam Pesanan." Hubungan ini penting untuk memahami aliran data dan keterkaitan dalam sistem.

4. Memetakan Atribut ke Entitas Secara Lengkap

Pada langkah ini, pastikan bahwa semua atribut yang relevan telah dipetakan ke entitas yang tepat. Setiap entitas harus memiliki daftar lengkap atribut yang mendeskripsikannya. Misalnya, entitas "Produk" mungkin memiliki atribut seperti "Nama Produk," "Harga," dan "Stok."

5. Menetapkan Kunci dan Memutuskan Tingkat Normalisasi

Langkah selanjutnya adalah menentukan kunci utama (primary key) untuk setiap entitas yang akan digunakan untuk mengidentifikasi entitas secara unik. Selain itu, pertimbangkan tingkat normalisasi yang sesuai untuk mengurangi redudansi data sambil tetap memenuhi kebutuhan kinerja. 

Normalisasi membantu mengelompokkan data dengan cara yang mengurangi duplikasi, tetapi terlalu banyak normalisasi bisa mengurangi kinerja.

6. Menyelesaikan dan Memvalidasi Model Data

Langkah terakhir adalah menyelesaikan model data dengan memastikan bahwa semua entitas, atribut, hubungan, dan kunci telah ditentukan dengan benar. Model data kemudian divalidasi dengan para pemangku kepentingan untuk memastikan bahwa model tersebut memenuhi kebutuhan bisnis dan teknis. 

Umpan balik dari pengguna akhir dan pengembang sangat penting untuk memvalidasi bahwa model data akurat dan siap digunakan dalam implementasi.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, perusahaan dapat membuat data modelling yang komprehensif dan efektif, sehingga semua aspek data dapat didokumentasikan dengan baik sebelum implementasi teknis dimulai.

Baca Juga: Mengenal Contoh ETL dalam Data Warehouse dan Manfaatnya!

Contoh Penerapan Data Modelling dalam Perusahaan

Sobat MinDi penasaran mengenai bagaimana contoh penerapan data modelling dalam analisis data perusahaan? Yuk simak contoh lengkapnya berikut ini.

Contoh penerapan data modeling dalam sebuah perusahaan ritel adalah saat mereka ingin meningkatkan sistem manajemen inventaris. 

Pertama, mereka mengidentifikasi entitas seperti "Pelanggan," "Produk," "Pesanan," dan "Pemasok," serta menentukan atribut kunci untuk masing-masing entitas, seperti "Nama," "Harga," dan "Stok" untuk entitas "Produk." Selanjutnya, mereka mengidentifikasi hubungan antar entitas, seperti "Pelanggan melakukan Pesanan" dan "Produk disuplai oleh Pemasok."

Kemudian, perusahaan menetapkan kunci utama untuk setiap entitas, misalnya "ID Pelanggan" untuk entitas "Pelanggan." Mereka memutuskan tingkat normalisasi yang tepat untuk mengurangi redundansi data sambil mempertahankan kinerja sistem yang optimal. 

Setelah itu, model data ini divalidasi dengan melibatkan pemangku kepentingan untuk memastikan akurasi dan kesesuaian dengan kebutuhan bisnis. 

Model data yang divalidasi ini kemudian digunakan untuk mengembangkan atau memperbarui sistem manajemen inventaris, meningkatkan efisiensi dan kemampuan analitik perusahaan.

Ingin Belajar Data Modelling Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai data modelling, mulai dari pengertian, jenis, teknik data, hingga langkah penerapannya. Jika Sobat MinDi sedang mempelajari analisis data perusahaan, wajib untuk membaca artikel ini sampai akhir.

Kesimpulannya, Data modeling adalah proses penting untuk merancang dan mengelola struktur data yang efisien, sehingga perusahaan dapat mengoptimalkan pengelolaan dan analisis data mereka.

Ingin belajar data modelling lebih lanjut? Atau tertarik switch career sebagai data engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is data modeling? - IBM - Buka
2. What is data modelling? - TechTarget - Buka