Mengungkap Pemodelan Data dalam Rekayasa Perangkat Lunak

Dipublikasikan oleh Muhammad Ilham Maulana

01 April 2024, 07.28

Sumber: Gambar: Datadeo

Pemodelan data merupakan proses yang sangat penting dalam rekayasa perangkat lunak, sangat penting untuk membuat sistem informasi yang efisien. Mari kita pelajari tinjauan umum tentang aspek penting ini dan pahami signifikansinya dalam organisasi modern.

Apa itu Pemodelan Data?

Pemodelan data memerlukan pembuatan representasi terstruktur dari kebutuhan data yang penting untuk mendukung proses bisnis dalam sistem informasi organisasi. Hal ini melibatkan kolaborasi antara pemodel data, pemangku kepentingan bisnis, dan pengguna sistem potensial untuk memastikan keselarasan dengan kebutuhan bisnis.

Jenis-jenis Model Data:
Seiring perjalanan pemodelan data, ada tiga jenis model data yang berbeda:

  • Model Data Konseptual: Tahap awal ini menangkap spesifikasi yang tidak bergantung pada teknologi, yang berfungsi sebagai dasar untuk mendiskusikan persyaratan dengan para pemangku kepentingan.
  • Model Data Logis: Menerjemahkan model konseptual, tahap ini mendokumentasikan struktur data yang cocok untuk diimplementasikan dalam database. Mungkin diperlukan beberapa model logis untuk satu model konseptual.
  • Model Data Fisik: Pada langkah terakhir ini, model logis berubah menjadi representasi fisik, mengorganisasikan data ke dalam tabel dan menangani pertimbangan akses, kinerja, dan penyimpanan.

Pentingnya Pemodelan Data:
Teknik pemodelan data memastikan konsistensi dan prediktabilitas dalam mengelola sumber daya data. Memfasilitasi:

  • Meningkatkan pemahaman dan pemanfaatan konsep organisasi di antara para pemangku kepentingan.
  • Manajemen sumber daya data yang efisien.
  • Integrasi sistem informasi yang mulus.
  • Merancang basis data dan gudang data untuk repositori data yang kuat.

Fleksibilitas Pemodelan Data:

Pemodelan data tidak terbatas pada proyek atau fase tertentu; pemodelan data berkembang secara terus menerus untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan bisnis. Ini adalah proses yang dinamis, dengan model data dianggap sebagai dokumen hidup yang mengalami revisi dari waktu ke waktu. Menyimpan model-model ini dalam repositori memudahkan pengambilan, perluasan, dan pengeditan.

Jenis-jenis Pemodelan Data:
Ada dua jenis utama pemodelan data yang muncul:

  • Pemodelan Data Strategis: Integral dalam menyusun strategi sistem informasi, pendekatan ini mendefinisikan visi dan arsitektur secara menyeluruh.
  • Pemodelan Data selama Analisis Sistem: Model data logis dibuat selama analisis sistem, membantu dalam pengembangan basis data baru.

Aplikasi Praktis:

Pemodelan data tidak hanya bersifat teoritis; ini adalah alat praktis untuk merinci persyaratan bisnis untuk database tertentu. Sering disebut sebagai pemodelan basis data, model data menemukan implementasi dalam basis data yang sebenarnya.

Topik dari Pemodelan Data 

Pemodelan data berfungsi sebagai elemen dasar dalam bidang rekayasa perangkat lunak, memberikan struktur dan definisi pada data yang sangat luas dalam sistem informasi. Mari selami aspek-aspek utama model data dan signifikansinya dalam kerangka organisasi.

Memahami Model Data:

Model data berfungsi sebagai cetak biru untuk mengatur dan memanfaatkan data dalam sistem informasi. Dengan mengadopsi model data yang konsisten di seluruh sistem, kompatibilitas data yang lancar dapat dicapai, memungkinkan berbagai aplikasi berbagi data dengan mudah. Namun, membangun dan memelihara sistem dan antarmuka dapat menghabiskan banyak sumber daya dan secara tidak sengaja dapat menghambat operasi bisnis jika kualitas model data yang diterapkan di bawah standar.

Skema Konseptual, Logis, dan Fisik:
ANSI menggambarkan tiga tipe utama contoh model data:

  • Skema Konseptual: Mendefinisikan cakupan dan semantik suatu domain, meletakkan dasar untuk mengatur kebutuhan data.
  • Skema Logis: Menjelaskan struktur domain informasi, yang mencakup tabel, kolom, dan kelas berorientasi objek.
  • Skema Fisik: Merinci mekanisme penyimpanan fisik untuk data, termasuk partisi dan tablespace.

Skema ini beroperasi secara independen, sehingga memberikan fleksibilitas dalam beradaptasi terhadap perubahan teknologi tanpa mengganggu model data secara keseluruhan.

Proses Pemodelan Data:

Pemodelan data melengkapi integrasi proses bisnis, yang pada akhirnya berpuncak pada pembuatan basis data. Hal ini melibatkan penyusunan skema konseptual, logis, dan fisik, yang kemudian diterjemahkan melalui Bahasa Definisi Data untuk membuat database. Model data yang diatribusikan sepenuhnya memberikan deskripsi komprehensif untuk setiap entitas, memastikan kejelasan dan koherensi dalam organisasi data.

Metodologi Pemodelan:
Ada dua metodologi pemodelan data yang dominan:

  • Model Bottom-up: Berasal dari upaya rekayasa ulang, model ini sering kali dimulai dengan struktur data yang sudah ada dan mungkin kurang dapat diterapkan di seluruh perusahaan.
  • Model Logis Top-down: Dibuat secara abstrak berdasarkan keahlian materi pelajaran, berfungsi sebagai titik referensi untuk implementasi sistem.

Diagram Hubungan Entitas:
Pemodelan hubungan entitas, yang digambarkan melalui diagram hubungan entitas, menawarkan representasi konseptual dari data terstruktur. Diagram ini membantu dalam desain sistem informasi dengan menggambarkan entitas dan hubungan, memfasilitasi analisis kebutuhan dan desain database.

Merangkul Pemodelan Data Semantik:
Pemodelan data semantik melampaui batasan struktur data logis dengan memberikan pandangan konseptual tentang hubungan data dalam konteks dunia nyata. Dengan mendefinisikan makna dan keterkaitan data secara akurat, model data semantik menjembatani kesenjangan antara simbol yang disimpan dan entitas dunia nyata, sehingga meningkatkan produktivitas dan efektivitas sistem.

Intinya, pemodelan data merupakan pilar penting dalam lanskap rekayasa perangkat lunak, yang memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan potensi penuh dari aset data mereka sambil memastikan koherensi, kompatibilitas, dan kelincahan dalam sistem informasi.


Disadur dari: en.wikipedia.org