Anda memerlukan pemodelan data untuk menghemat banyak uang, jam kerja, dan masalah bagi diri Anda atau organisasi Anda. Baca terus untuk mengetahui bagaimana model data melakukan keajaibannya.
Pemodelan data adalah proses membuat tampilan konseptual dari informasi yang dikandung atau seharusnya dikandung oleh database. Sebagai hasil dari proses ini, model data dibuat, memberikan bentuk ke objek data (semua entitas yang informasinya akan disimpan), asosiasi atau hubungan di antara mereka, dan aturan atau batasan yang mengatur informasi yang masuk ke database. .
Sangat bagus, tetapi apakah benar-benar perlu bekerja dengan model data? Tidak bisakah kita melewatkan langkah ini, menghemat waktu, dan langsung membuat objek di database? Kursus dalam pemodelan basis data akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, tetapi jika Anda menginginkan ringkasan, saya akan memberi Anda cukup alasan untuk memiliki model data kapan pun Anda perlu bekerja dengan informasi yang disimpan dalam basis data. Pada saat Anda selesai membaca artikel ini, Anda akan setuju dengan saya bahwa bekerja dengan database tanpa model yang tepat sama dengan membangun rumah – atau bahkan gedung pencakar langit – tanpa fondasi yang tepat.
Mari kita mulai dengan mempertimbangkan dua konteks di mana pemodelan data terutama dilakukan:
- Pemodelan strategis, yang dilakukan sebagai bagian dari strategi sistem informasi umum dalam suatu organisasi.
- Desain database, yang merupakan bagian dari fase desain dalam proses pengembangan perangkat lunak.
Dalam kedua situasi tersebut, ada banyak alasan untuk melakukan pemodelan data. Pertama, kita akan melihat yang berkaitan dengan strategi sistem informasi, kemudian yang terkait dengan pengembangan perangkat lunak.
Kualitas Informasi Lebih Tinggi
Model data sangat penting dalam memberikan kejelasan dan konsistensi dalam metadata , definisi objek yang membentuk database. Ini berkontribusi pada peningkatan kualitas informasi. Misalnya, model data dapat memastikan bahwa format yang benar digunakan untuk elemen data seperti nomor telepon dan kode pos, dan dalam database tempat data pelanggan disimpan, dapat memastikan bahwa setiap pelanggan memiliki setidaknya satu alamat.
Anda juga dapat memastikan kualitas informasi yang disimpan dalam database dengan menerapkan aturan sehingga hanya data yang valid yang masuk ke tabel. Untuk melakukannya saat mendesain model data, Anda menetapkan domain nilai untuk setiap bidang dan membedakan bidang yang harus memiliki nilai dari bidang yang dapat dibiarkan kosong.
Definisi model data memastikan kepatuhan data terhadap peraturan bisnis. Misalnya, Anda mungkin ingin memaksa setiap klien untuk memiliki alamat dengan format kode pos yang benar, atau setiap alamat dikaitkan dengan kota dan setiap kota dengan negara bagian.
Kualitas informasi juga ditingkatkan dengan memberlakukan pembatasan yang memastikan integritas referensial dan mempertahankan kardinalitas yang dimaksudkan dalam hubungan antar entitas. Pembatasan tersebut hanya dapat diturunkan dari model data yang tepat.
Penggunaan Kembali Aset Data
Saat mengembangkan sistem baru atau menambahkan fungsionalitas baru ke sistem yang sudah ada, biasanya beberapa entitas data yang dibutuhkan oleh pengembangan baru sudah ada dalam database dan oleh karena itu dapat digunakan kembali. Satu-satunya cara untuk mengetahui entitas mana yang sudah ada adalah dengan menelusuri model data terkini yang cukup menggambarkan struktur database yang digunakan oleh organisasi.
Model data konseptual, logis, dan fisik harus dipertahankan untuk memberikan tampilan dengan tingkat abstraksi yang berbeda agar Anda dapat mendeteksi aset data yang dapat digunakan kembali dengan mudah. Anda dapat memanfaatkan alat desain khusus, seperti platform Vertabelo, untuk memfasilitasi pembuatan berbagai jenis model data dan bahkan untuk mendapatkan satu dari yang lain.
Praktik yang baik ini menghindari pembuatan data yang berlebihan dalam skema yang berbeda, yang cepat atau lambat akan menyebabkan informasi yang tidak konsisten (lebih lanjut tentang ini di bawah).
Migrasi ke Lingkungan Cloud
Dengan infrastruktur atau database DaaS (Data sebagai Layanan) di cloud, persyaratan tertentu, seperti privasi database , skalabilitas dinamis , dan efisiensi dalam mengelola banyak penyewa , menjadi lebih kritis.
Model data adalah alat yang sangat berharga untuk memenuhi persyaratan ini, karena mereka memfasilitasi verifikasi bahwa desain skema sesuai dengan mereka. Pada gilirannya, mereka memungkinkan Anda untuk menentukan partisi skema dan persyaratan penyimpanannya, yang penting untuk mengukur dengan tepat tingkat layanan yang diperlukan dan pertumbuhan penyimpanan yang diharapkan ketika database berada di cloud pribadi atau publik.
Artefak desain database seperti diagram ER adalah alat pilihan saat mempersiapkan migrasi ke lingkungan cloud. Panduan tentang cara menggunakan diagram ER dapat memberi Anda gambaran sekilas tentang kegunaannya dalam migrasi database.
Pemodelan Database untuk Big Data dan NoSQL
Basis data non-relasional, seperti NoSQL dan skema dimensi, dapat memaksa kita untuk mengesampingkan (setidaknya untuk sesaat) pola pikir relasional tradisional kita. Namun bukan berarti kita bisa melakukannya tanpa model data. Sebaliknya, pemodelan data menjadi lebih penting.
Saat Anda perlu bekerja dengan Big Data, Anda biasanya menghadapi silo besar informasi yang harus dipecah, disempurnakan, dan disusun sedemikian rupa sehingga Anda atau analis data bisa mendapatkan wawasan strategis darinya. Diperlukan desain skema yang cermat, baik untuk penyimpanan informasi atau gudang data yang disempurnakan maupun untuk penyimpanan staging yang digunakan untuk pembersihan data dan proses penataan data.
Ada kesalahpahaman, terutama oleh programmer, bahwa database NoSQL tidak menggunakan skema dan oleh karena itu mereka tidak memerlukan model data. Tidak ada yang bisa lebih jauh dari kebenaran. Karena teknologi NoSQL tidak menyediakan cara standar untuk melihat metadata (sesuatu yang dilakukan setiap RDBMS), model data menjadi penting dalam memungkinkan orang menggunakan dan berbagi informasi yang disimpan dalam database.
Merger dan Akuisisi
Setiap merger antara dua organisasi menimbulkan tantangan besar bagi departemen TI masing-masing. Bagian penting dari tantangan ini adalah dalam konsolidasi database. Jika kedua organisasi memiliki model data terbaru, konsolidasi ini dapat dilakukan dalam model alih-alih langsung di database, secara substansial mengurangi upaya yang ditujukan untuk tugas tersebut.
Sejauh ini, kita telah melihat manfaat dari pemodelan data yang terkait dengan perencanaan strategis TI suatu organisasi. Jika alasan ini tidak cukup untuk meyakinkan Anda tentang pentingnya pemodelan data, mari kita lihat juga manfaatnya bagi pengembangan perangkat lunak.
Pengurangan Biaya Pengembangan
Pada tahap awal proyek pembangunan ketika anggaran sedang dianalisis, kebutuhan untuk berusaha membangun model data mungkin dipertanyakan. Jika pemimpin dan manajer proyek cukup pintar, mereka akan membandingkan biaya untuk membangun dan memelihara model data dengan biaya yang akan dihemat dan memutuskan untuk membangun model.
Pemodelan data hanya 10% anggaran proyek pengembangan dan berpotensi mengurangi biaya proyek aktual hingga kurang dari sepertiga.
Simak saja berikut ini. Dalam kebanyakan kasus, biaya pemodelan data (yaitu, biaya upaya yang diperlukan untuk membangun dan memelihara model) kurang dari 10% dari total anggaran untuk proyek perangkat lunak. Sebagai perbandingan, penghematan biaya yang terkait dengan penggunaan model data hingga 70%, semua dari pengurangan jam untuk pengkodean dan pemeliharaan.
Jadi, dalam pengembangan perangkat lunak, alasan pertama dan terpenting untuk melakukan pemodelan data adalah ROI (pengembalian investasi) yang tidak perlu dipertanyakan lagi, yang harus dipertimbangkan oleh para pemimpin proyek pada tahap awal setiap proyek.
Definisi Persyaratan yang Lebih Baik
Dalam pengembangan perangkat lunak, Anda dapat menjamin pemahaman yang lebih baik tentang sistem yang akan dikembangkan jika aktivitas pemodelan data dilakukan secara paralel dengan pengumpulan persyaratan. Persyaratannya akan lebih lengkap dan benar.
Pemodelan data membantu mengungkap aturan bisnis dan mengajukan pertanyaan selama rekayasa persyaratan, sambil memastikan integritas data. Ini lebih efektif daripada aktivitas pemodelan proses seperti desain kasus penggunaan atau desain alur kerja, dan jelas lebih ekspresif dan kurang bertele-tele daripada deskripsi prosa aturan bisnis.
Pengembangan Lebih Cepat
Ketika pengembang memiliki model data yang tepat, mereka dapat melakukan pekerjaan mereka dengan lebih sedikit kesalahan. Alat pemodelan data secara otomatis menghasilkan dan memelihara skema basis data, membuat skrip bahasa definisi data (DDL) yang seringkali terlalu panjang, rumit, dan berantakan untuk dibuat oleh pengembang secara manual.
Pada gilirannya, alat tersebut mendorong kolaborasi dengan memungkinkan model dibagikan di antara pengembang. Saat perubahan diperlukan, Anda dapat membuatnya dalam model data, memastikan bahwa semua pengembang akan diberi tahu dan bahwa perubahan itu akan diterapkan ke database tanpa merusak apa pun.
Semua ini memungkinkan sistem dikirimkan lebih cepat dan dengan lebih sedikit bug.
Meningkatkan Metodologi Agile
Metodologi tangkas bertujuan untuk mempercepat proses pengembangan dengan memfokuskan upaya pada pengiriman perangkat lunak yang berfungsi dan menghindari birokrasi, dokumentasi yang berlebihan, dan fase yang dijalankan satu demi satu.
Pemodelan basis data menghadapi tantangan yang signifikan ketika bekerja di lingkungan yang tangkas, karena perancang harus dapat mengerjakan "gambaran besar", sementara pengembang hanya memerlukan objek data yang diperlukan untuk setiap cerita pengguna. Untuk mencapai konsensus antara pemodel dan pengembang data, metodologi tangkas menggunakan teknik seperti kotak pasir dan bercabang .
Kotak pasir adalah lingkungan kerja setiap pengembang. Perancang dapat bekerja dengan cabang model data utama di kotak pasir setiap pengembang, yang akan memberikan umpan balik untuk menyempurnakannya. Di akhir setiap tahap (atau sprint), perancang basis data menggabungkan cabang-cabang yang berbeda untuk menjaga model lengkap tetap diperbarui.
Anda mungkin berpikir bahwa pemodelan data memperlambat tim yang gesit dan pengembang harus menunggu hingga model siap untuk memulai pekerjaan mereka. Namun pada kenyataannya, menggunakan teknik seperti sandboxing dan branching mempertahankan prinsip kelincahan dan mencapai peningkatan kecepatan yang disebutkan di atas pada saat yang bersamaan.
Bagaimana jika Saya Tidak Menggunakan Model Data?
Anda mungkin berpikir bahwa Anda masih dapat bertahan tanpa manfaat dari model data yang disebutkan sejauh ini untuk menghemat waktu. Namun jika Anda memutuskan untuk tidak memodelkan data, Anda berisiko mengalami masalah serius seperti:
- Redundansi yang tidak perlu:Karena tidak ada model untuk melihat objek data dengan jelas, versi yang berbeda dari objek yang sama akan muncul dengan informasi yang berbeda. Misalnya, sistem persediaan dapat melaporkan bahwa 500 unit barang terjual pada bulan lalu, sedangkan sistem logistik dapat melaporkan bahwa 1000 unit barang yang sama dikirim pada periode yang sama. Yang mana yang benar? Siapa tahu.
- Aplikasi lambat:Tidak adanya model data membuat tugas pengoptimalan menjadi sulit, yang mengurangi responsivitas aplikasi.
- Ketidakmampuan untuk memenuhi standar kualitas:Jika tidak ada model data, database Anda tidak akan didokumentasikan, yang wajib dalam skenario seperti migrasi database.
- Kualitas perangkat lunak yang buruk:Persyaratan pengembangan perangkat lunak akan buruk, dan pengguna tidak akan memiliki aplikasi yang mereka butuhkan atau inginkan.
- Biaya pengembangan lebih tinggi:Saya telah menyebutkan penghematan biaya signifikan yang dapat dicapai dalam proyek pengembangan dengan menggunakan model data. Jika Anda memilih untuk tidak menggunakannya, Anda harus memutuskan siapa yang membayar biaya pengembangan dan pemeliharaan tambahan. Dan siapa yang akan membuat alasan ketika tenggat waktu tidak terpenuhi.
Masih Belum Yakin?
Jika apa yang Anda baca sejauh ini tidak cukup untuk meyakinkan Anda tentang pentingnya pemodelan data, ingatlah bahwa data menjadi aset yang semakin berharga untuk semua jenis organisasi. Membuat model struktur untuk memanfaatkan informasi memiliki relevansi yang belum pernah ada sebelumnya.
Pertimbangkan ini:selama demam emas, orang-orang yang menghasilkan uang paling banyak bukanlah mereka yang menggali bongkahan emas, melainkan mereka yang menyediakan alat untuk mengekstraksi emas. Pada tahun 2021, bongkahan emas hadir dalam bentuk informasi yang berwawasan luas, dan para penambang yang mengekstraksi bahan berharga tersebut perlu diberikan model data.
