DATA MODELING

Pemodelan Data dalam rekayasa perangkat lunak adalah proses untuk menciptakan sebuah model data dengan menerapkan model deskripsi data resmi menggunakan teknik pemodelan data.

Proses pemodelan data. Angka tersebut menggambarkan cara model data yang dikembangkan dan digunakan saat ini. Sebuah model data konseptual dikembangkan berdasarkan data persyaratan untuk aplikasi yang sedang dikembangkan, mungkin dalam konteks suatu model kegiatan . Data model biasanya akan terdiri dari tipe entitas, atribut, hubungan, aturan integritas, dan definisi objek tersebut. Ini kemudian digunakan sebagai titik awal untuk atau database desain interface.

Pemodelan data adalah metode yang digunakan untuk mendefinisikan dan menganalisis data persyaratan yang diperlukan untuk mendukung proses bisnis organisasi. Persyaratan data dicatat sebagai model data konseptual dengan terkait definisi data. Realisasi penerapan model konseptual yang disebut model data logis. Untuk menerapkan salah satu model konseptual data mungkin memerlukan beberapa model data logis. pemodelan data tidak hanya mendefinisikan elemen data, tapi struktur dan hubungan antara teknik pemodelan data dan metodologi yang digunakan untuk data model secara konsisten, dapat diprediksi secara standar untuk mengelolanya sebagai sumber daya. Penggunaan standar pemodelan data sangat disarankan untuk semua proyek yang membutuhkan standar sarana untuk mendefinisikan dan menganalisis data dalam sebuah organisasi, misalnya, menggunakan pemodelan data:

untuk mengelola data sebagai sumber daya; untuk integrasi sistem informasi; untuk merancang database / data warehouse (alias repositori data)

Pemodelan data dapat dilakukan selama berbagai jenis proyek dan dalam beberapa fase proyek. Data model progresif, tidak hanya seperti model data akhir untuk bisnis atau aplikasi. Sebaliknya model data harus dianggap sebagai dokumen hidup yang akan berubah

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 1

sebagai respons terhadap perubahan bisnis. Model Data idealnya harus disimpan dalam repositori sehingga mereka dapat diambil, diperluas, dan diedit dari waktu ke waktu.

Ada dua jenis pemodelan data, yaitu :

Data Strategis pemodelan: Ini adalah bagian dari penciptaan suatu sistem strategi informasi, yang mendefinisikan suatu visi keseluruhan dan arsitektur sistem informasi didefinisikan. rekayasa Informasi adalah suatu metodologi yang mencakup pendekatan ini.

Pemodelan data selama analisis sistem: Dalam analisis sistem model data logis diciptakan sebagai bagian dari pengembangan database baru.

Pemodelan Data juga merupakan teknik untuk rincian bisnis persyaratan untuk suatu database. Kadang-kadang disebut pemodelan database karena model data pada akhirnya diimplementasikan dalam database.

Data model

Bagaimana model data memberikan manfaat.

Data model dukungan data dan sistem komputer dengan memberikan definisi dan format data. Jika hal ini dilakukan secara konsisten di seluruh sistem maka kompatibilitas data dapat dicapai. Jika struktur data yang sama digunakan untuk menyimpan data dan akses kemudian aplikasi yang berbeda dapat berbagi data. Hasil ini ditunjukkan di atas. Namun, sistem dan antarmuka sering biaya lebih dari yang seharusnya, untuk membangun, mengoperasikan, dan memelihara. Mereka juga dapat menghambat usaha daripada mendukungnya. 

Penyebab utama adalah bahwa kualitas model data yang diimplementasikan dalam sistem dan antarmuka yang miskin.

Bisnis aturan, khusus untuk bagaimana hal-hal yang dilakukan di tempat tertentu, sering tetap dalam struktur model data.Ini berarti bahwa perubahan kecil dalam cara berbisnis menyebabkan perubahan besar dalam sistem komputer dan interface.

Jenis Entitas sering tidak teridentifikasi, atau salah diidentifikasi. Hal ini dapat mengakibatkan replikasi data, struktur data, dan fungsionalitas, bersama-sama dengan biaya petugas duplikasi yang dalam pembangunan dan pemeliharaan.

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 2

Data model untuk sistem yang berbeda secara sewenang-wenang yang berbeda. Hasil dari ini adalah bahwa antarmuka kompleks diperlukan antara sistem yang berbagi data. Antarmuka ini dapat menjelaskan antara 25-70% dari biaya sistem saat ini.

Data tidak dapat dibagi secara elektronik dengan pelanggan dan pemasok, karena struktur dan arti data belum standar. Sebagai contoh, data desain teknik dan gambar untuk pabrik pengolahan masih kadang-kadang dipertukarkan pada kertas.

Alasan untuk masalah ini adalah kurangnya standar yang akan memastikan bahwa model data akan baik memenuhi kebutuhan bisnis dan konsisten.

konseptual, logis dan skema fisik

ANSI / SPARC arsitektur tiga tingkat. Hal ini menunjukkan bahwa model data dapat menjadi model eksternal (atau melihat), model konseptual, atau model fisik. Ini bukan satu-satunya cara untuk melihat model data, tetapi merupakan cara yang bermanfaat, terutama ketika membandingkan model.

Sebuah contoh model data dapat menjadi salah satu dari tiga jenis menurut ANSI pada tahun 1975: 

1. Skema konseptual   : menggambarkan semantik sebuah domain, menjadi ruang lingkup model. Sebagai contoh, mungkin model daerah kepentingan organisasi atau industri. Ini terdiri dari kelas entitas, yang mewakili macam hal yang penting dalam domain, dan pernyataan hubungan tentang asosiasi antara pasangan kelas entitas. Skema konseptual menentukan jenis fakta atau proposisi yang dapat dinyatakan dengan model. Dalam hal itu, mendefinisikan ekspresi diperbolehkan dalam 'bahasa' buatan dengan lingkup yang dibatasi oleh ruang lingkup model.

2. Skema Logical  : menggambarkan struktur dari beberapa domain informasi. Ini terdiri dari deskripsi dari tabel dan kolom, kelas berorientasi objek, dan tag XML, antara lain.

3. Skema Fisik  : menggambarkan sarana fisik dimana data disimpan. Hal ini berkaitan dengan partisi, CPU, tablespace, dan sejenisnya.

Arti penting dari pendekatan ini, menurut ANSI, adalah bahwa hal itu memungkinkan tiga perspektif menjadi relatif independen satu sama lain. Teknologi Penyimpanan dapat berubah tanpa mempengaruhi baik logis atau model konseptual. Struktur tabel / kolom dapat berubah tanpa harus mempengaruhi model konseptual. Dalam setiap kasus, tentu saja,

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 3

struktur harus tetap konsisten dengan model yang lain. Struktur tabel / kolom mungkin berbeda dari terjemahan langsung dari kelas entitas dan atribut, Tetapi akhirnya harus melaksanakan tujuan dari struktur kelas entitas konseptual. Fase awal proyek pengembangan perangkat lunak banyak menekankan desain sebuah model data konseptual . Seperti desain dapat dirinci ke dalam model data logis. Pada stadium lanjut, model ini dapat diterjemahkan ke dalam model data fisik. Namun, juga memungkinkan untuk menerapkan model konseptual langsung.

Proses pemodelan Data

Data modeling dalam konteks   Proses Bisnis   Integrasi.

Dalam konteks Proses Bisnis Integrasi, lihat gambar, data pemodelan akan menghasilkan generasi database. Ini melengkapi proses pemodelan bisnis, yang menghasilkan program aplikasi untuk mendukung proses bisnis.

Sebenarnya perancangan database adalah proses menghasilkan rinci model data dari database. Ini model data logis berisi semua dan fisik desain pilihan logis yang diperlukan dan fisik penyimpanan parameter yang diperlukan untuk menghasilkan desain dalam Data Definition Language, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat database. Sebuah model data sepenuhnya disebabkan berisi atribut rinci untuk setiap entitas. Desain database panjang dapat digunakan untuk menggambarkan berbagai belahan desain dari keseluruhan sistem database. Pada prinsipnya, dan paling benar, dapat dianggap sebagai desain logis dari struktur basis data yang digunakan untuk menyimpan data. Dalam model relasional ini adalah tabel dan pandangan. Dalam sebuah database Objek entitas dan hubungan peta langsung ke objek kelas dan hubungan bernama. Namun, desain database panjang juga dapat digunakan untuk berlaku untuk keseluruhan proses perancangan, bukan hanya struktur data base, tetapi juga bentuk dan query yang digunakan sebagai bagian dari aplikasi database secara keseluruhan dalam Database Management System atau DBMS.

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 4

Dalam prosesnya, sistem antarmuka account untuk 25% sampai 70% dari biaya pengembangan dan dukungan sistem saat ini. Alasan utama untuk biaya ini adalah bahwa sistem ini tidak berbagi model data umum. Jika model data dikembangkan pada suatu sistem dengan dasar sistem, maka tidak hanya analisis yang sama berulang di daerah tumpang tindih, tetapi analisis lebih lanjut harus dilakukan untuk menciptakan antarmuka antara mereka. Kebanyakan sistem berisi komponen dasar yang sama, pembangunan kembali untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh berikut ini dapat menggunakan model klasifikasi dasar yang sama sebagai komponen: 

1. Bahan Katalog,2. Spesifikasi Produk dan Merek,3. Peralatan spesifikasi.

Komponen yang sama pembangunan kembali karena kita tidak memiliki cara untuk mengatakan mereka adalah hal yang sama.

Metodologi Modeling

Data model merupakan area informasi yang menarik. Meskipun ada banyak cara untuk membuat model data, menurut Len Silverston (1997)  hanya dua metodologi pemodelan menonjol, top-down dan bottom-up:

Model Bottom-up sering hasil dari rekayasa ulang usaha. Mereka biasanya mulai dengan struktur data yang ada bentuk, bidang pada layar aplikasi, atau laporan. Model ini biasanya fisik, aplikasi-spesifik, dan tidak lengkap dari perspektif perusahaan . Mereka mungkin tidak mempromosikan berbagi data, terutama jika mereka dibangun tanpa merujuk ke bagian lain dari organisasi. 

Top-down   model data logis  , di sisi lain, dibuat dengan cara yang abstrak dengan mendapatkan informasi dari orang-orang yang mengetahui wilayah subjek. Sebuah sistem mungkin tidak melaksanakan semua entitas dalam model logis, tetapi model berfungsi sebagai titik acuan atau template.

Kadang-kadang model dibuat dalam campuran dari dua metode: dengan mempertimbangkan kebutuhan data dan struktur aplikasi dan dengan konsisten referensi model subyek-daerah. Sayangnya, di banyak lingkungan perbedaan antara model data logis dan model data fisik adalah kabur. Selain itu, beberapa KASUS alat tidak membuat perbedaan antara logis danmodel data fisik .

Hubungan diagram Entitas

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 5

Contoh IDEF1X diagram hubungan Entity digunakan untuk model IDEF1X sendiri. Nama pandang adalah mm. Hirarki domain dan kendala juga diberikan. Kendala dinyatakan sebagai kalimat dalam teori formal dari model meta.

Ada beberapa notasi pemodelan data. Model aktual sering disebut " model hubungan Entity ", karena menggambarkan data dalam hal entitas dan hubungan dijelaskan dalam data. Anmodel hubungan entitas (ERM) adalah representasi konseptual abstrak dari data terstruktur. Entitas hubungan pemodelan adalah skema relasional database pemodelan metode, yang digunakan dalam rekayasa perangkat lunak untuk menghasilkan jenis model data konseptual atau semantik model data dari sebuah sistem, seringkali database relasional , dan persyaratan dalam sebuah top-down mode.

Model ini yang digunakan dalam tahap pertama sistem informasi desain selama analisis persyaratan untuk menggambarkan kebutuhan informasi atau jenis informasi yang akan disimpan dalam database. The pemodelan data teknik dapat digunakan untuk menggambarkan setiap ontologi yaitu gambaran dan klasifikasi istilah yang digunakan dan hubungan mereka untuk suatu tertentu semesta wacana daerah yaitu bunga.

Beberapa teknik telah dikembangkan untuk desain model data. Sementara panduan metodologi ini pemodel data dalam pekerjaan mereka, dua orang yang berbeda dengan metodologi yang sama sering akan muncul dengan hasil yang sangat berbeda. Paling menonjol adalah:

Bachman diagram

Notasi Barker

Notasi Chen

Data Vault Modeling

Extended Backus-Naur form

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 6

IDEF1X

Object-relational mapping

Object Role Modeling

Model Relasional

Generic pemodelan data

Contoh model data Generik.

Generic data model adalah generalisasi konvensional model data yang menentukan standar jenis hubungan umum. Definisi model data generik ini mirip dengan definisi bahasa alami. Sebagai contoh, sebuah model data generik bisa menentukan jenis hubungan seperti 'hubungan klasifikasi', sebagai hubungan biner antara hal yang individual dan semacam itu (class) dan 'bagian-keseluruhan' hubungan, sebagai hubungan biner antara dua hal, satu dengan peran bagian, yang lainnya dengan peran keseluruhan, jenis terlepas dari hal-hal yang terkait.

Mengingat daftar extensible kelas, ini memungkinkan klasifikasi dari setiap hal yang individu dan untuk menentukan hubungan bagian-keseluruhan untuk setiap objek individu. Dengan standarisasi daftar extensible jenis hubungan, model data generik memungkinkan ekspresi dari jumlah yang tidak terbatas jenis fakta dan akan mendekati kemampuan bahasa alam. model data Konvensional, di sisi lain, memiliki ruang lingkup domain tetap dan terbatas, karena Instansiasi (penggunaan) dari model seperti itu hanya memungkinkan ekspresi dari jenis fakta yang standar dalam model.

Semantic data model

Struktur data logis dari suatu DBMS, apakah hirarkis, jaringan, atau relasional, tidak dapat sepenuhnya memenuhi persyaratan definisi konseptual data karena terbatas dalam cakupan dan condong ke pelaksanaan strategi yang digunakan oleh DBMS.

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 7

Semantik model data

Oleh karena itu, kebutuhan untuk mendefinisikan data dari pandangan konseptual telah menyebabkan perkembanganpemodelan data semantik teknik. Artinya, teknik untuk mendefinisikan makna data dalam konteks keterkaitan dengan data lainnya. Seperti diilustrasikan dalam gambar dunia nyata, dalam hal sumber daya, ide, acara, dll, secara simbolis didefinisikan dalam menyimpan data fisik. Sebuah model data semantik adalah sebuah abstraksi yang mendefinisikan bagaimana simbol-simbol yang disimpan berhubungan dengan dunia nyata. Dengan demikian, model tersebut harus benar representasi dari dunia nyata.

Sebuah model data semantik dapat digunakan untuk melayani berbagai tujuan, seperti:

perencanaan sumber daya data

pembangunan database dapat dibagikan

evaluasi dari software vendor

integrasi database yang sudah ada

Tujuan keseluruhan dari model data semantik adalah untuk menangkap lebih makna data dengan mengintegrasikan konsep-konsep relasional dengan lebih kuat abstraksi konsep-konsep yang dikenal dari Artificial Intelligence lapangan. Idenya adalah untuk memberikan primitif pemodelan tingkat tinggi sebagai bagian integral dari model data dalam rangka memfasilitasi representasi situasi dunia nyata.

Sumber data : http://en.wikipedia.org/wiki/Data_modeling

www.nurul.hidayat86@yahoo.com Page 8