Apa itu Data Modeling?
Data Modeling (Pemodelan data) adalah proses menciptakan diagram visual yang menyederhanakan sistem perangkat lunak dan elemen data yang dikandungnya. Proses ini menggunakan teks dan simbol untuk merepresentasikan data serta alirannya. Model data memberikan cetak biru bagi bisnis dalam merancang basis data baru atau merekayasa ulang aplikasi warisan (legacy application). Secara keseluruhan, pemodelan data membantu organisasi dalam menggunakan data mereka secara efektif untuk memenuhi kebutuhan bisnis.
Model data dapat dianggap sebagai bagan alur yang mengilustrasikan entitas data, atributnya, dan hubungan antarentitas. Tujuannya adalah untuk menunjukkan jenis data dalam sistem, format serta atributnya, hubungan antara jenis data, dan bagaimana data dapat diatur. Pemodelan data memungkinkan tim manajemen data dan analitik data untuk mendokumentasikan kebutuhan data aplikasi serta mengidentifikasi kesalahan dalam rencana pengembangan sebelum kode ditulis.
Pemodelan data dibuat menggunakan teks, simbol, dan diagram. Proses ini biasanya dibangun berdasarkan kebutuhan bisnis dan aplikasi, serta masukan tambahan dari pengguna akhir dan pemangku kepentingan. Struktur yang dihasilkan kemudian diterjemahkan ke dalam desain basis data. Model data juga diharapkan mengalami perubahan seiring waktu sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Selain itu, model data juga dapat dibuat melalui upaya rekayasa balik (reverse-engineering) yang mengekstraknya dari sistem yang sudah ada. Ini dilakukan untuk mendokumentasikan struktur basis data relasional yang dibangun tanpa pemodelan data sebelumnya dan untuk mendefinisikan skema bagi kumpulan data mentah yang disimpan dalam data lake atau basis data NoSQL guna mendukung aplikasi analitik tertentu.
Mengapa Pemodelan Data Diperlukan?
Pemodelan data adalah disiplin inti dalam manajemen data. Dengan menyediakan representasi visual dari kumpulan data dan konteks bisnisnya, pemodelan data membantu mengidentifikasi kebutuhan informasi untuk berbagai proses bisnis. Pemodelan ini juga menentukan karakteristik elemen data yang digunakan dalam aplikasi dan struktur basis data atau sistem file yang memproses serta mengelola data.
Pemodelan data juga membantu dalam menetapkan definisi data yang seragam dan standar internal data, sering kali terkait dengan program tata kelola data. Selain itu, pemodelan data berperan penting dalam proses arsitektur data, yang mendokumentasikan aset data, memetakan pergerakan data dalam sistem TI, serta menciptakan kerangka manajemen data konseptual.
Jenis-Jenis Model Data
Model data biasanya dikembangkan dalam beberapa tahap dengan tingkat abstraksi yang berbeda:
- Model Data Konseptual: Menggambarkan kebutuhan bisnis dalam bentuk yang lebih umum tanpa mempertimbangkan teknologi atau implementasi basis data tertentu.
- Model Data Logis: Memberikan lebih banyak detail dibanding model konseptual, dengan mendefinisikan entitas, atribut, hubungan, serta aturan data.
- Model Data Fisik: Menerjemahkan model logis ke dalam desain basis data yang spesifik, termasuk tabel, kolom, indeks, dan lainnya.
Teknik Pemodelan Data
Seiring perkembangan teknologi, teknik pemodelan data juga mengalami perubahan. Beberapa pendekatan yang banyak digunakan adalah:
- Pemodelan Data Relasional: Digunakan dalam basis data relasional yang menghubungkan data melalui tabel dan kunci.
- Pemodelan Data Dimensional: Digunakan dalam gudang data untuk optimasi analitik.
- Pemodelan Data Graf: Digunakan dalam basis data graf untuk menangani hubungan yang kompleks.
Perkembangan Terbaru dalam Pemodelan Data
Dengan meningkatnya adopsi teknologi cloud, AI, dan big data, pemodelan data telah berkembang untuk mendukung pendekatan yang lebih fleksibel dan otomatisasi dalam pengelolaan data. Teknologi seperti data fabric dan data mesh semakin populer, memungkinkan organisasi untuk mendistribusikan dan mengelola data secara lebih efektif.
Selain itu, banyak alat pemodelan data yang kini mendukung otomatisasi berbasis AI untuk mempercepat pembuatan model dan mengidentifikasi pola serta anomali dalam data secara real-time.