Apa itu Data Modeling ?

Data modeling baru-baru ini muncul sebagai salah satu keterampilan terbaik yang harus dimiliki dalam industri data science yang sangat kompetitif untuk pembuatan database. Para data scientist telah mengakui perlunya Data modeling dalam analisis data, karena merupakan fondasi untuk mengumpulkan data yang bersih dan dapat ditafsirkan sehingga dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan.

Apa itu Data Modeling ?

Data modeling mengevaluasi dan mengukur bagaimana organisasi mengelola aliran data masuk dan keluar dari sistem manajemen database. Karena bertanggung jawab untuk membuat ruang yang diperlukan untuk data Kita, Data modeling adalah salah satu bagian terpenting dari proyek Big Data. Data modeling menyusun ruang untuk data Kita, dan menjaga faktor-faktor yang terkait dengan lingkungan tempat data Kita tinggal. Singkatnya, Data modeling adalah pengelolaan data dalam suatu organisasi.

Data modeling juga menentukan bagaimana data harus diperlakukan, bagaimana neuron data terhubung satu sama lain dan menentukan bagaimana data dihasilkan, dan cerita apa yang akan diceritakan data tersebut ke masa depan.

Mempertimbangkan dampaknya terhadap suatu organisasi, keputusan mengenai Data modeling perlu dibuat sejak dini dalam proses pengumpulan data. Organisasi memiliki keputusan sendiri untuk memutuskan cerita apa yang akan diceritakan setiap kumpulan data, dan agar data menceritakan kisah yang sempurna, perlu dimodelkan dengan sempurna.

Banyak aplikasi perangkat lunak memanfaatkan proses Data modeling untuk memberikan pengalaman pelanggan yang paling terbaik. Dengan perubahan budaya dunia, sangat penting bahwa data yang Kita pegang harus diubah dengan cara yang paling sesuai dengan kebutuhan pelanggan akhir. Memastikan pengalaman pelanggan yang sempurna adalah sesuatu yang sedang dikerjakan oleh banyak organisasi, dan pengalaman ini hanya dapat dicapai melalui penggunaan strategi Data modeling yang sempurna.

Proses Data Modeling

Data modeling berfungsi sebagai sarana untuk melengkapi pemodelan bisnis dan bekerja untuk menghasilkan database yang handal dan memadai. Proses untuk merancang database mencakup produksi tiga skema Utama yaitu : konseptual, logis, dan fisik. Data Definition Language digunakan untuk mengonversi skema ini menjadi database aktif. Model data ini memiliki attribute sepenuhnya dan mencakup semua aspek utama termasuk deskripsi terperinci untuk setiap entitas yang terkandung di dalamnya.

Meskipun model data dapat dibuat melalui penggunaan berbagai metode, ada dua metodologi yang menghasilkan model terbaik. Ini dikenal sebagai proses Data modeling bottom-up dan top-down.

• Model Bottom-up : Model bottom-up, juga dikenal sebagai model integrasi, dibuat melalui upaya rekayasa ulang. Metode ini biasanya dimulai dengan formulir struktur yang ada untuk data dan laporan yang mendasarinya. Model ini mungkin tidak layak untuk berbagi data, mengingat bahwa mereka dibangun tanpa referensi khusus ke semua departemen / bagian organisasi lainnya.
• Model Data Top-down : Model data top-down dibuat melalui metodologi abstrak, dengan mengumpulkan informasi dari orang-orang yang memiliki keahlian yang cukup di bidang subjek. Sistem untuk model data ini mungkin tidak diterapkan di semua entitas, tetapi model ini berfungsi sebagai template atau titik referensi yang terbaik.

Skill yang Dibutuhkan Menjadi Data Modeler

Keterampilan yang diperlukan untuk Data modeling sangat berbeda dari keterampilan yang diperlukan untuk pemrograman dan administrasi sistem. Sementara programmer dan administrator diharuskan memiliki keahlian yang cukup di front teknis, data modeler dituntut untuk lebih tepat pada sisi logis dari berbagai hal. Keterampilan yang diperlukan untuk Data modeling meliputi :

• Konseptual Desain
• Berpikir Abstrak
• Komunikasi User
• Internal Komunikasi

Berdasarkan persyaratan ini, seseorang yang tidak memiliki perangkat lunak dan pengetahuan sistem yang baik, tetapi memiliki kemampuan yang handal untuk berpikir secara konseptual dan abstrak, akan dianggap sempurna sebagai data modeler.

Keterampilan komunikasi sangat penting untuk semua data modeler. Organisasi mencari keterampilan komunikasi yang kuat dalam data modeler karena pemodel diharuskan untuk menerjemahkan dan menyeimbangkan semua persyaratan pengguna. Selain itu, mereka juga diharuskan untuk mendokumentasikan hasil akhir dalam perspektif yang mudah dipahami bagi semua pengguna.

Banyak perekrut yang mencari data modeler menginginkan kandidat dengan gelar sarjana, lebih disukai, dalam ilmu informasi, matematika terapan, atau studi komputer. Derajat ini dianggap sempurna untuk Data modeling, dan kandidat dianggap cocok dalam banyak kasus. Namun, beberapa pemberi kerja mungkin juga ingin mencari data modeler dengan beberapa kursus dalam manajemen sistem informasi atau manajemen bisnis. Data modeler juga harus terampil dalam administrasi database dan harus tahu cara melihat database dan memikirkan hasil yang masuk akal untuk komplikasi data yang berbeda.

Berikut adalah 9 skill yang ditumbuhkan apabila menjadi seorang data modeling yaitu :

• Logika digital : Logika digital juga dikenal sebagai logika boolean, dan itu adalah dasar untuk semua sistem komputer modern dan bahasa pemrograman. Ini adalah sistem yang menyederhanakan masalah rumit menjadi nilai “ya / tidak”, “benar / salah” atau “1/0” yang ditempatkan ke dalam persamaan untuk menghasilkan operasi input dan output. Sebagai konsep mendasar di balik pengkodean, penting untuk memiliki keterampilan ini untuk membersihkan dan mengatur sekumpulan data yang tidak terstruktur.

• Arsitektur dan organisasi komputer : Keterampilan ini dibangun pada keterampilan logika digital pertama sebelumnya. Logika, arsitektur, dan organisasi semuanya saling terkait, dan pemahaman yang baik diperlukan dari semua ini untuk mengoptimalkan kinerja. Arsitektur komputer adalah seperangkat aturan logis yang memungkinkan programmer untuk menghubungkan antara perangkat keras dan perangkat lunak, dan bagaimana fungsinya secara internal dan diimplementasikan. Organisasi komputer adalah ekspresi arsitekturnya, dan bagaimana sistem itu sendiri terstruktur. Pemahaman yang solid tentang arsitektur dan organisasi komputer akan memungkinkan Kita memaksimalkan efisiensi saat bekerja dengan data.

• Representasi data : Representasi data melibatkan memecah informasi yang rumit menjadi bit yang lebih sederhana, seperti dikodekan menjadi angka. Ini memungkinkan pengumpulan, manipulasi, dan analisis data yang lebih mudah, sehingga dapat menghemat waktu dan uang secara maksimal.

• Arsitektur memori : Setelah Kita memahami cara terbaik merepresentasi dan memberi kode data, maka penting untuk dapat menyimpannya agar bisa diambil kembali di masa mendatang. Arsitektur memori menyangkut bagaimana digit biner disimpan dalam sel komputer, serta penyimpanan data yang lebih rumit dalam program spreadsheet dan database. Bagian terpenting dari arsitektur memori adalah dapat menemukan metode yang paling baik menggabungkan kecepatan, daya tahan, kehandalan, dan efektivitas biaya sambil tidak mengorbankan integritas data.

• Familiar dengan berbagai tools pemodelan yang saat ini ada di dalam organisasi : Daftar tools yang ada untuk membantu dalam Data modeling sangat luas, namun ada beberapa tools terbaik untuk data modeling termasuk PowerDesigner, Enterprise Architect, dan Erwin. Organisasi menggunakan tools-tools ini untuk menyusun dan mendefinisikan data untuk hasil yang optimal. Apabila kita telah familiar dengan tools-tools ini maka akan dapat membantu dalam menghemat waktu pelatihan secara maksimal pada pekerjaan dan memungkinkan Kita untuk lebih efisien dapat menganalisis kumpulan data Kita.

• Beradaptasi dengan metode pemodelan baru : Data modeling akan terus berkembang. Perbedaan infrastruktur, sumber data, dan model kemungkinan akan menjadi lebih rumit di tahun-tahun mendatang. Kemampuan untuk dengan cepat belajar dan menyesuaikan metode pemodelan dari studi kasus atau pendekatan terbukti lainnya adalah keterampilan penting bagi Data modeling untuk tetap up to date.

• Bahasa SQL dan implementasinya : SQL adalah singkatan dari ” structured query language ” dan sangat penting ketika menjadi modeler data, karena ini adalah bahasa pemrograman standar untuk memanipulasi, mengelola, dan mengakses data yang disimpan dalam database relasional. Kemudahan pengembangan dan portabilitasnya membantu menjadikannya sebagai bahasa yang hampir universal untuk mengkueri database. Singkatnya, tanpa fondasi di SQL, tidak mungkin menjadi data modeler.

• Pengalaman yang cukup menggunakan sistem database : Relational Database Management Systems (RDBMS) yang memiliki kemampuan penanganan big data, seperti kemampuan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat. Pengalaman dengan ini benar-benar diperlukan untuk mengelola lingkungan data yang kompleks.

• Keterampilan komunikasi baik akan membantu Kita dalam beradaptasi di organisasi dengan hierarki yang rumit : Data modeling bukan hanya tentang memiliki keterampilan teknis. Kita juga harus dapat mengkomunikasikan pengetahuan Kita tentang data teknis yang rumit sedemikian rupa sehingga mereka yang berada dalam peran data non-teknis juga akan dapat memahami. Data modeler harus dapat berkomunikasi dengan semua tingkatan bisnis untuk membantu menerapkan perubahan yang terinformasi dengan baik dan mempromosikan pertumbuhan. Ini bisa sangat menantang, tetapi penting untuk dapat berhubungan dan memberi tahu semua orang sambil memahami nuansa politik bisnis.