Tugas 8 APSI Data Modelling

 Data Modelling Layanan Streaming Netflix

Data modeling adalah proses pembuatan representasi konseptual tentang data dan hubungannya untuk memfasilitasi manajemen dan analisis data yang efektif. Proses ini melibatkan identifikasi dan definisi struktur, batasan, dan aturan yang mengatur bagaimana data akan disimpan, diorganisir, dan digunakan dalam suatu sistem atau aplikasi.

Tujuan dari data modeling adalah untuk memahami kebutuhan bisnis dan mewakili entitas-entitas penting, atribut-atribut, dan hubungan antara entitas-entitas tersebut secara jelas dan konsisten. Dengan menggunakan data modeling, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana data berhubungan satu sama lain, bagaimana data tersebut harus disimpan dan diakses, serta bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

Dalam proses data modeling, terdapat beberapa langkah yang umumnya dilakukan, yaitu:

1. Identifikasi Kebutuhan Bisnis: Memahami kebutuhan bisnis dan tujuan dari data modeling yang akan dilakukan.

2. Pengumpulan Informasi: Mengumpulkan informasi tentang entitas-entitas penting, atribut-atribut, dan hubungan antara entitas-entitas tersebut.

3. Pemodelan Konseptual: Membuat representasi konseptual menggunakan diagram-entity relationship (ERD) atau notasi lainnya. ERD menggambarkan entitas-entitas sebagai kotak, atribut-atribut sebagai oval, dan hubungan antara entitas-entitas sebagai garis-garis.

4. Pemodelan Logikal: Mengubah model konseptual ke dalam model logikal yang lebih terstruktur, seperti model relasional. Model relasional menggunakan tabel dan relasi antar tabel untuk menggambarkan entitas-entitas dan hubungannya.

5. Normalisasi: Menerapkan teknik normalisasi untuk menghilangkan redundansi dan anomali dalam struktur data, sehingga data menjadi lebih efisien dan konsisten.

6. Pemodelan Fisik: Menerjemahkan model logikal ke dalam struktur fisik yang sesuai dengan sistem atau platform yang akan digunakan. Ini melibatkan pemilihan tipe data, indeks, dan konfigurasi penyimpanan lainnya.

Data modeling juga melibatkan penggunaan aturan dan konvensi tertentu, seperti konsistensi nama, notasi, dan konvensi penamaan objek, untuk memastikan bahwa model dapat dengan mudah dipahami dan dikelola oleh pengguna yang berbeda.

Dengan menggunakan data modeling, organisasi dapat mengoptimalkan penggunaan data, meningkatkan kualitas data, mengidentifikasi kebutuhan teknologi yang diperlukan, dan memastikan integritas data dalam sistem mereka.

1. Data Flow Diagram

Diagram aliran data (data flow diagram) adalah alat visual yang digunakan untuk menggambarkan aliran data dalam sistem informasi atau proses bisnis. DFD merupakan komponen penting dalam analisis sistem yang membantu dalam pemahaman, dokumentasi, dan komunikasi tentang bagaimana data bergerak dari satu proses ke proses lainnya, bagaimana data diproses, serta interaksi antara data dan elemen-elemen sistem lainnya.

2. Conceptual Data Model

Conceptual Data Model adalah representasi abstrak dari struktur data dan hubungannya dalam suatu domain bisnis atau sistem informasi. Tujuannya adalah untuk memahami kebutuhan bisnis dan menggambarkan struktur data dengan cara yang jelas, konsisten, dan mudah dipahami oleh pemangku kepentingan yang berbeda.

3. Logical Data Model

Logical Data Model adalah representasi struktur data yang lebih terperinci dan spesifik daripada model data konseptual. Model ini menggambarkan bagaimana data diorganisir, disimpan, dan diakses di dalam sistem atau basis data. Tujuannya adalah untuk menggambarkan struktur data secara independen dari teknologi atau platform yang digunakan.

4. Physical Data Model

Physical Data Model adalah representasi konkret dari struktur data yang terkait dengan implementasi teknis dan platform yang digunakan dalam suatu sistem atau basis data. Model ini menggambarkan cara sebenarnya data disimpan dalam sistem, termasuk tabel, kolom, indeks, relasi fisik antar tabel, dan konfigurasi penyimpanan data.