Data modeling dalam data science merupakan salah satu komponen penting yang membangun setiap perusahaan dalam kondisi bisnis dan industri saat ini. Proses data modeling mampu meningkatkan kapasitas dan kesuksesan perusahaan, karena setiap hasil pengolahan data dapat ditindaklanjuti hingga menghasilkan insight yang baru untuk membantu memecahkan berbagai permasalahan dalam perusahaan. Pemahaman terhadap sifat relasional dari data merupakan kunci utama untuk memahami value yang ada di dalamnya.

Meskipun data modeling dalam data science tergolong proses yang cenderung kompleks, hasilnya ternyata mampu mengembangkan keputusan strategi bagi para stakeholders. Pelaksanaan data modeling mampu menjabarkan sistem operasi perusahaan untuk menentukan bagian dan struktur data yang mendorong kinerja operasi tersebut. Kondisi ini mampu membawa manfaat bagi perusahaan dalam jangkauan yang lebih luas, terutama dalam ekspansi usaha-usaha pengembangan bisnis dan komersial.

Keberadaan data modeling dapat menjadi bagian penting dari sistem kerja data science. Dalam data science, pengelolaan data modeling memiliki beberapa proses penting untuk menghasilkan materi esensial bagi perusahaan. Sebagai calon data scientist andal, kamu dapat memahami prosesnya lebih lanjut melalui penjelasan lengkap di artikel ini!

Apa Itu Data Modeling dalam Data Science?

Data modeling dalam data science adalah proses merancang struktur dan representasi data untuk:

Memahami data
Menganalisis data
Memanfaatkan data secara efektif

Data modelling dalam data science merupakan langkah penting dalam data science life cycle data yang mencakup:

Pengumpulan data
Pembersihan data
Transformasi data
Analisis data
Pelaporan data

Tahap Pemrosesan Data Modeling dalam Data Science

Pada praktiknya, ada beberapa tahap pemrosesan data modeling dalam data science, diantaranya:

Tahap Pemrosesan Data Modeling dalam Data Science: Memahami Masalah

Langkah pertama yang harus dilakukan dalam proses modeling adalah memahami permasalahan yang terjadi. Data scientist akan memperhatikan kata kunci dan frasa penting yang diungkapkan oleh stakeholder ketika melakukan wawancara. Kamu akan memecah masalah-masalah tersebut menjadi alur prosedural yang melibatkan pemahaman holistik mengenai tantangan bisnis. Data nantinya dikumpulkan menggunakan beragam pendekatan data science serta artificial intelligence.

Tahap Pemrosesan Data Modeling dalam Data Science: Data Extraction

Selanjutnya tahap ekstraksi data yang dilakukan pada potongan data yang tidak terstruktur. Tentunya, data tersebut harus relevan dengan masalah bisnis yang akan diatasi. Data extraction dilakukan dari berbagai sumber seperti:

Sumber online
Hasil survei
Database

Data Cleaning

Tahap ketiga yaitu data cleaning yang merupakan proses penting sebelum terjadi pengumpulan materi-materi data menjadi satu agar tidak terjadi inkonsistensi atau kesalahan pada pengolahan data. Ada beberapa hal yang dibersihkan pada proses data cleaning, diantaranya:

Duplicate items yang dikurangi dari berbagai database
Kesalahan input data karena aspek presisi
Perubahan, pembaruan, dan penghapusan pada data entry
Variabel dengan nilai yang hilang pada berbagai database

Exploratory Data Analysis

Selanjutnya, data scientist akan menyaring data yang tidak terstruktur untuk menemukan pola serta menyimpulkan hubungan antara setiap elemen data. Tools untuk keperluan statistics dan visualization akan merangkum central measurements dan variabilitas untuk proses exploratory data analysis. Transformasi yang sesuai akan digunakan untuk mengimplementasikan skala distribusi di sekitar nilai rata-ratanya.

Feature Selection

Proses ini akan mengidentifikasi dan memilih fitur yang paling berkontribusi pada variabel prediksi atau output tertentu secara manual maupun otomatis. Ada dua karakteristik yang akan kamu tangani:

Konsisten dan tidak mungkin berubah
Variabel dengan nilai berubah dari waktu ke waktu

Menggabungkan Machine Learning Algorithms

Tahapan ini merupakan proses paling penting dalam data modeling karena machine learning algorithms akan membantu penciptaan data modeling supaya sesuai hasilnya. Ada beberapa algoritma yang bisa dipilih berdasarkan masalah yang kamu tangani dengan tiga jenis machine learning, yaitu:

Supervised learning = Berdasarkan hasil operasi sebelumnya terkait bisnis yang ada. Komponen ini membantu memprediksi suatu hasil. Beberapa algoritma yang ada di dalamnya adalah linear regression, random forest, dan support vector machines
Unsupervised learning = Tidak punya konsekuensi atau pola yang sudah ada sebelumnya. Sebaliknya, unsupervised learning berkonsentrasi pada pemeriksaan interaksi dan koneksi antara titik data yang tersedia saat ini. Beberapa algoritmanya adalah k-Nearest Neighbors (KNN), clustering hierarchical, dan anomaly detection
Reinforcement learning = Teknik machine learning yang menggunakan datasets dinamis dan berinteraksi dengan dunia nyata. Secara sederhana, mekanisme sistem akan belajar dari kesalahan dan mengalami perkembangan dari waktu ke waktu. Berbagai algoritma yang ada dapat berupa Q-Learning, State-Action-Reward-State-Action (SARSA), serta Deep Q Network

Model Testing

Fase berikutnya adalah memastikan bahwa data modeling hasilnya sudah sesuai dengan yang diinginkan. Hasil modeling akan diuji atau test data untuk mengecek keakuratan dan fitur yang ada di dalamnya. Data scientist akan menguji data modeling secara lebih lanjut untuk mengidentifikasi penyesuaian apa pun untuk meningkatkan kinerja serta hasil agar sesuai keinginan. Bila hasilnya belum presisi, data scientist bisa kembali ke proses machine learning kemudian pilih alternate data model dan lakukan testing kembali.

Model Deploying

Pada tahapan terakhir ini, model dengan hasil terbaik berdasarkan pengujian akan melewati tahap penyelesaian dan penerapan di lingkungan produksi. Hal ini dilakukan setiap kali kebutuhan bisnis berhasil terpenuhi dan diakhiri dengan kesimpulan terhadap proses data modeling.

Contoh Penerapan Data Modeling dalam Data Science

Faktanya ada banyak contoh implementasi data modeling dalam kehidupan sehari-hari. Berikut diantaranya:

Sistem Informasi Perpustakaan

Kini ada banyak perpustakaan yang sudah modern menggunakan data modeling untuk sistem informasinya. Biasanya di awal perpustakaan akan membuat model konseptual yang menunjukkan bahwa perpustakaan tersebut memiliki sistem keanggotaan dan memiliki sejumlah koleksi buku yang bisa dipinjam. Lalu, di tahap model logis perpustakaan akan mendefinisikan mengenai buku dan anggota seperti:

Nama pengarang
ISBN
Judul buku
Penerbit
Nama anggota

Selanjutnya, di tahap model fisik perpustakaan akan mendefinisikan data yang akan disimpan di sistem seperti jenis database yang akan digunakan, struktur tabel, dan lain sebagainya.

Sistem Employee Management

Umumnya di perusahaan akan ada banyak macam departemen mulai dari marketing, product, design, dan lain sebagainya. Untuk membantu perusahaan membuat struktur yang baik, data modeling diterapkan untuk merancang model data secara konseptual. Contoh penerapan data modeling ini pada akhirnya akan memudahkan kebutuhan informasi terkait entitas perusahaan dan database fisik perusahaan.

Sistem Dimensional Data Modeling

Sistem dimensional data modeling biasanya banyak digunakan di perusahaan retail yang menggunakan data warehouse untuk melacak jumlah penjualan, pengiriman barang, perilaku konsumen, dan lain sebagainya. Biasanya, perusahaan retail akan butuh banyak informasi terkait:

Total penjualan produk
Data pembeli produk
Jenis-jenis produk yang paling best seller

Dengan menggunakan dimensional data modeling, informasi yang dibutuhkan perusahaan bisa disimpan ke dalam tabel dimensional yang berbeda untuk akhirnya mengetahui”

Total penjualan produk
Data pembeli
Jenis produk best seller

Informasi ini berisi hierarki kategori produk, sub-kategori, nama produk, dll. Dengan dimensional data modeling ini perusahaan akan mengetahui informasi yang dibutuhkan dalam rentang waktu tertentu sesuai kebutuhan.

Sistem Order Management

Biasanya sistem order management digunakan di perusahaan retail atau toko grosir. Aktivitas toko yang banyak meliputi hubungan antara pesanan, produk, faktur, pelanggan, dan lainnya bisa terstruktur melalui diagram sistem informasi yang dimasukkan ke dalam database fisik.

Sistem Aplikasi Online Shopping

Saat kamu ingin berbelanja di aplikasi online shopping, pasti diawali dengan pendaftaran akun di aplikasi, lalu mencari item, menambah item ke keranjang, hingga akhirnya melakukan pembelian dan mendapatkan tagihan. Semua alur ini bisa dipresentasikan dengan data modeling diagram ER.

Sistem Reservasi Hotel

Dalam business model hotel, biasanya hotel akan didaftarkan dalam sistem yang nantinya pelanggan akan memesan kamar di kamar pilihan mereka. Nantinya, menggunakan data modeling perusahaan hotel bisa merepresentasikan diagram yang meliputi reservasi, layanan, tipe kamar, hingga tagihan dari konsumen.

***Tools* yang Digunakan Untuk Data Modeling dalam *Data Science***

Untuk memudahkan proses data modeling, kamu bisa memanfaatkan berbagai tools berikut ini:

Lucidchart

Tools ini memiliki fungsi utama untuk menghasilkan pemodelan data secara kolaboratif lintas platform yang bisa memudahkan kamu membuat peta konsep, peta proses, bagan organisasi, dan lain sebagainya. Tools Lucidchart bekerja dengan baik melalui berbagai platform seperti:

MySQL
Oracle
PostgreSQL
SQL Server

Menariknya, tools ini tak hanya kompatibel dengan 3 operasi sistem utama seperti Linux, Mac, dan Windows, tapi juga berfungsi di perangkat seluler Android dan iOS.

ER/Studio

ER/Studio adalah tools data modeling yang bisa membantu kamu membuat daftar aset dan sumber data di berbagai platform database untuk membangun dan membagikan model data yang dibuat dan juga melacaknya dari awal hingga akhir. Tools ER/Studio juga bisa kamu gunakan untuk memudahkan membuat model dan memahami hubungan antara data, orang, dan proses.

DbSchema

DbSchema merupakan tools untuk membuat rancangan basis data komprehensif yang digunakan untuk manajemen skema out of the box. Tools ini mendukung semua jenis database relasional dan NoSQL dan menawarkan tata letak interaktif, fasilitas pemuatan data, pembuatan formulir dan laporan, hingga Visual Query Blunder. Dengan menggunakan tools DbSchema kamu bisa membuat dokumentasi PDF atau HTML5 dengan diagram yang interaktif.

Archi

Archi adalah tools modeling dan desain visual yang mendukung visualisasi, deskripsi, dan analisis arsitektur di seluruh domain bisnis. Tools ini akan membantu kamu membuat ide baru dan pemodelan data dengan menggunakan berbagai plugin yang tersedia.

ConceptDraw Diagram

Tools ini cocok digunakan oleh kamu yang baru mulai membuat data modeling karena tools ini merupakan salah satu tools data modeling yang sangat mudah digunakan. Kamu bisa membuat grafik bisnis, infografis, diagram alur, hingga dokumentasi berbagai project secara efektif dan efisien.

Tantangan Data Modeling dalam Data Science dan Tips Mengatasinya

Dalam mengerjakan data modeling umumnya data scientist akan menghadapi beberapa tantangan, berikut contoh tantangan dan cara mengatasinya:

Memilih Model Data yang Tepat

Salah satu keputusan pertama yang harus kamu ambil saat membuat data modeling adalah memilih tipe model yang akan digunakan. Ada berbagai jenis model data, seperti:

Relasional
Hierarki
Jaringan
Dokumen
Grafik

Masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, bergantung pada sifat dan kompleksitas data. Misalnya, model relasional cocok untuk data terstruktur dan konsisten, namun mungkin tidak cocok untuk data yang sangat dinamis atau heterogen. Oleh karena itu, untuk mengatasi tantangan ini kamu harus sebisa mungkin memilih model data yang tepat untuk kasus penggunaan dan kebutuhan spesifik sesuai kebutuhan bisnis yang kamu kelola.

Memastikan Kualitas Data

Kualitas data sangat penting untuk kelengkapan, konsistensi, dan keakuratan data. Tentunya kualitas data yang buruk bisa mengakibatkan pengambilan keputusan yang buruk juga. Oleh karena itu, untuk memastikan kualitas data kamu harus menentukan aturan dan standar data yang konsisten dan jelas, memvalidasi dan memverifikasi sumber data yang kamu ambil, dan gunakan tools data transformation dan data cleaning untuk memperbaiki dan menyempurnakan data.

Menyeimbangkan Normalisasi dan Denormalisasi

Normalisasi dan denormalisasi adalah dua pendekatan berlawanan dalam data modeling. Normalisasi adalah proses mengurangi redundansi data dan meningkatkan integritas data dengan memecah data menjadi tabel yang lebih kecil dan sederhana. Denormalisasi adalah proses meningkatkan redundansi data dan meningkatkan akses data dengan menggabungkan data ke dalam tabel yang lebih besar dan kompleks (Sumber: Linkedin).

Oleh karena itu, kamu harus menyeimbangkan normalisasi dan denormalisasi untuk mencapai keseimbangan optimal antara kualitas data dan efisiensi data.

Kesimpulan

Data modeling dalam data science memegang peran yang sangat penting dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi pengelolaan data perusahaan, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis. Proses ini membantu untuk mengorganisir dan merancang struktur data dengan cara yang memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan operasi mereka, mendeteksi pola, dan menghasilkan insight yang relevan.

Meskipun data modeling dapat menjadi proses yang kompleks dan membutuhkan pemahaman mendalam tentang data serta tujuan bisnis, hasil dari penerapan model yang tepat dapat memberikan manfaat yang besar. Melalui tahapan seperti data extraction, data cleaning, exploratory data analysis, dan machine learning, data scientist dapat menyusun model yang akurat dan relevan yang mendukung kebutuhan bisnis perusahaan.

Namun, dalam prosesnya, ada beberapa tantangan yang harus dihadapi, seperti memilih model data yang tepat, memastikan kualitas data, serta menyeimbangkan normalisasi dan denormalisasi. Dengan pemilihan model yang tepat dan penggunaan tools yang sesuai, tantangan tersebut dapat diatasi untuk menghasilkan model data yang tidak hanya efisien, tetapi juga dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap keberhasilan dan pengembangan bisnis.

Yuk, Belajar Data Modeling dalam Data Science!

Itulah tahapan utama dari data modeling, contoh data modeling, dan tips mengatasi berbagai tantangan dalam data modeling. Seorang data scientist tentunya perlu memahami lebih dalam seputar pengolahan dan modeling demi mendapatkan wawasan penuh manfaat bagi perusahaan. Bila hasilnya belum presisi, kamu tidak perlu khawatir karena ada beberapa alternatif yang harus dibuat sehingga dapat menyesuaikan kebutuhan data perusahaan.

Ingin belajar data modeling melalui praktik langsung dan dibimbing langsung oleh para ahlinya? Belajar sekarang di Bootcamp Data Science dan jadilah profesional siap kerja hanya dalam 3 bulan bersama Digital Skola. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!

BOOTCAMP DATA SCIENCE

6 Contoh Penerapan Data Modeling dalam Data Science

Share

Digital Skola