Data Modeling
DATA MODELING
DEFINISI
Data modelling adalah proses merancang struktur data yang terorganisir dan terstruktur untuk merepresentasikan konsep, informasi, dan hubungan dalam suatu domain bisnis atau sistem. Tujuannya adalah untuk menggambarkan entitas, atribut, dan hubungan antara entitas tersebut dalam suatu format yang dapat dipahami dan digunakan oleh stakeholder terkait.
Dalam data modelling, model data dibuat berdasarkan pemahaman yang mendalam tentang domain bisnis atau sistem yang sedang dianalisis. Model data ini mencakup representasi grafis atau deskripsi teks tentang entitas, atribut, hubungan, dan aturan bisnis yang mengatur data dalam domain tersebut.
JENIS
Ada beberapa jenis model data yang umum digunakan dalam data modelling, termasuk:
1. Conceptual Data Model
CDM adalah singkatan dari Conceptual Data Model (Model Data Konseptual). CDM adalah representasi visual atau deskripsi teks dari entitas bisnis utama, atribut, dan hubungan antar entitas dalam suatu domain bisnis atau sistem. CDM bertujuan untuk memahami dan menggambarkan konsep dan hubungan antar entitas pada tingkat konseptual. Pada tingkat konseptual, CDM tidak terlalu terikat pada detail teknis seperti struktur tabel atau tipe data yang spesifik. Fokus utama CDM adalah memberikan pemahaman yang jelas tentang konsep bisnis dan hubungan antara entitas dalam domain yang sedang dianalisis. CDM biasanya digunakan sebagai titik awal dalam proses data modelling. Dalam tahap ini, entitas bisnis utama diidentifikasi, atribut yang relevan untuk setiap entitas ditentukan, dan hubungan antar entitas didefinisikan. CDM memberikan pemahaman yang luas tentang data dan membantu membangun kesepahaman yang sama antara stakeholder terkait. CDM sering digunakan sebagai dasar untuk mengembangkan model data yang lebih rinci, seperti Logical Data Model (LDM) dan Physical Data Model (PDM). Model-model ini memperluas CDM dengan lebih banyak rincian teknis dan struktur data yang konkret. Dalam praktiknya, CDM biasanya direpresentasikan dalam bentuk diagram Entity-Relationship (ER) atau dalam bentuk deskripsi teks yang memuat entitas, atribut, dan hubungan antar entitas dalam domain bisnis atau sistem yang sedang dianalisis
CDM adalah singkatan dari Conceptual Data Model (Model Data Konseptual). CDM adalah representasi visual atau deskripsi teks dari entitas bisnis utama, atribut, dan hubungan antar entitas dalam suatu domain bisnis atau sistem. CDM bertujuan untuk memahami dan menggambarkan konsep dan hubungan antar entitas pada tingkat konseptual. Pada tingkat konseptual, CDM tidak terlalu terikat pada detail teknis seperti struktur tabel atau tipe data yang spesifik. Fokus utama CDM adalah memberikan pemahaman yang jelas tentang konsep bisnis dan hubungan antara entitas dalam domain yang sedang dianalisis. CDM biasanya digunakan sebagai titik awal dalam proses data modelling. Dalam tahap ini, entitas bisnis utama diidentifikasi, atribut yang relevan untuk setiap entitas ditentukan, dan hubungan antar entitas didefinisikan. CDM memberikan pemahaman yang luas tentang data dan membantu membangun kesepahaman yang sama antara stakeholder terkait. CDM sering digunakan sebagai dasar untuk mengembangkan model data yang lebih rinci, seperti Logical Data Model (LDM) dan Physical Data Model (PDM). Model-model ini memperluas CDM dengan lebih banyak rincian teknis dan struktur data yang konkret. Dalam praktiknya, CDM biasanya direpresentasikan dalam bentuk diagram Entity-Relationship (ER) atau dalam bentuk deskripsi teks yang memuat entitas, atribut, dan hubungan antar entitas dalam domain bisnis atau sistem yang sedang dianalisis
2. Logical Data Model
LDM adalah singkatan dari Logical Data Model (Model Data Logikal). LDM adalah representasi struktur data yang lebih rinci dan terperinci dari suatu sistem atau domain bisnis. Model ini menggambarkan entitas, atribut, hubungan, kunci primer, dan aturan bisnis yang mengatur data dalam sistem tersebut. LDM berfokus pada cara data diorganisasikan, dihubungkan, dan didefinisikan dalam suatu sistem atau basis data. Ini melibatkan konversi dari konsep konseptual yang diwakili dalam CDM menjadi struktur data yang lebih konkret dan teknis. LDM menunjukkan tabel atau entitas, kolom atau atribut, dan relasi antara entitas tersebut. Dalam LDM, entitas utama, atribut, kunci primer, dan hubungan antara entitas didefinisikan dengan lebih rinci. Model ini dapat menggunakan notasi seperti diagram Entity-Relationship (ER) untuk menggambarkan struktur data secara visual. LDM juga dapat diwakili dalam bentuk deskripsi teks yang menguraikan entitas, atribut, dan relasi antar entitas. LDM membantu dalam perancangan basis data yang lebih konkret, termasuk rancangan skema tabel, tipe data, keterbatasan, dan relasi antar tabel. Model ini juga membantu dalam memahami dan memvalidasi kebutuhan data yang didefinisikan dalam CDM. LDM dapat menjadi landasan untuk mengimplementasikan sistem basis data yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Selain LDM, model data yang lebih lanjut seperti Physical Data Model (PDM) dapat dikembangkan untuk menggambarkan struktur data yang lebih spesifik dan teknis, termasuk faktor-faktor fisik seperti indeks, partisi, dan alokasi penyimpanan.
3. Physical Data Model
PDM adalah singkatan dari Physical Data Model (Model Data Fisik). PDM adalah representasi konkret dari struktur data yang digunakan dalam implementasi nyata suatu sistem atau basis data. Model ini mendefinisikan secara rinci elemen-elemen teknis seperti tabel, kolom, tipe data, indeks, kunci asing, dan keterbatasan lainnya yang relevan dengan penyimpanan dan pengelolaan data. PDM memperhatikan aspek fisik dari data, seperti bagaimana data disimpan dalam penyimpanan fisik, bagaimana indeks dibangun, dan bagaimana data diakses dan dimanipulasi dalam lingkungan teknis yang spesifik. Model ini juga mempertimbangkan faktor-faktor performa, keamanan, skalabilitas, dan persyaratan infrastruktur lainnya. PDM memberikan panduan praktis bagi para pengembang dan administrator basis data untuk mengimplementasikan struktur data yang dirancang dalam Logical Data Model (LDM) menjadi basis data yang berfungsi. PDM sering melibatkan pemilihan tipe data yang sesuai, definisi indeks, pembuatan tabel dan kolom, relasi kunci asing, dan konfigurasi lainnya yang relevan dengan pengelolaan data. Model PDM dapat diwakili dalam bentuk diagram database yang menunjukkan tabel dan hubungan antar tabel, serta dalam bentuk deskripsi teks yang menggambarkan struktur data secara rinci. PDM memberikan panduan kepada tim pengembang dan administrator basis data dalam mengimplementasikan desain basis data yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan sistem. PDM biasanya merupakan tahap akhir dalam proses data modelling sebelum implementasi basis data yang konkret. Dengan menggunakan PDM, tim pengembang dapat membangun basis data yang sesuai dengan spesifikasi dan persyaratan yang telah ditetapkan dalam model-model sebelumnya seperti CDM dan LDM.
Data modelling membantu dalam mengorganisir data dengan cara yang terstruktur, efisien, dan mudah dimengerti. Hal ini memfasilitasi analisis bisnis, pengembangan sistem, perancangan basis data, dan komunikasi yang efektif antara pemangku kepentingan yang terlibat dalam proyek tersebut.
STUDY KASUS
Membuat sebuah data modelling dari aplikasi Netflix.
Netflix adalah platform layanan streaming yang populer di seluruh dunia. Didirikan pada tahun 1997, Netflix menawarkan berbagai konten seperti film, serial TV, dokumenter, dan program lainnya yang dapat ditonton secara online melalui internet. Dengan keanggotaan berlangganan bulanan, pengguna dapat mengakses ribuan judul konten yang dapat di-streaming dengan mudah melalui berbagai perangkat, termasuk TV, ponsel pintar, tablet, dan komputer. Netflix dikenal dengan produksi kontennya sendiri, termasuk serial dan film orisinal yang meraih popularitas yang besar. Platform ini juga menyediakan fitur personalisasi dan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna, sehingga memberikan pengalaman menonton yang disesuaikan dan memuaskan.
Dalam tugas membuat data modelling untuk Netflix, penting untuk memahami struktur data yang terlibat dalam platform layanan streaming ini. Model data akan menggambarkan hubungan antara entitas-entitas tersebut, seperti hubungan antara pengguna dengan profilnya, pengguna dengan daftar tontonan, pengguna dengan ulasan, dan sebagainya. Data modelling akan membantu dalam memvisualisasikan dan merancang struktur data yang diperlukan untuk mengorganisasikan informasi pengguna, konten, dan interaksi dalam platform Netflix.
CDM
.png)
PDM
Komentar
Posting Komentar