Jaja Jamaludin

    FOLLOW  

Modeling Sains Data

Eduaksi | Sunday, 07 Apr 2024, 05:43 WIB

Data modeling adalah proses mengumpulkan, mengubah, dan mengorganisasi data untuk menjadi informasi yang dapat digunakan sesuai kebutuhan. Proses ini bertujuan untuk mempermudah komunikasi antar tim dan manajemen data, serta memperoleh akses dan pelaporan yang lengkap. Data modeling digunakan untuk mengetahui data apa saja yang diperlukan dan apa yang akan dilakukan pada data tersebut untuk suatu keperluan.

Data modeling memiliki beberapa manfaat, seperti:

1. Mempermudah manajemen data: Data modeling mempermudah tim untuk mengakses beberapa data yang dimiliki, karena kamu mengetahui di mana suatu data disimpan.

2. Menghemat biaya: Penggunaan data modeling dapat membuat perusahaan lebih menghemat biaya, seperti dalam bidang IT khususnya pemrograman sebesar 75%.

3. Mempermudah pengambilan keputusan: Data modeling dapat mempermudah pengambilan keputusan yang efektif dan efisien, karena data yang diperlukan sudah terorganisasi dan tersedia.

Untuk memudahkan proses data modeling, ada beberapa tools yang dapat digunakan, seperti Lucidchart, ER/Studio, dan lain-lain.

bagaimana cara melakukan data modeling dalam sains data
Data modeling dalam sains data merupakan proses mengumpulkan, mengubah, dan mengorganisasi data untuk menjadi informasi yang dapat digunakan sesuai kebutuhan. Proses ini bertujuan untuk mempermudah komunikasi antar tim dan manajemen data, mempermudah pengambilan keputusan, dan memperoleh akses dan pelaporan yang lengkap. Data modeling dalam sains data melibatkan beberapa langkah:

1. **Kumpulan Data**: Data harus dikumpulkan dari sumber-sumber yang terpercaya dan sesuai dengan kebutuhan.
2. **Visualisasi Data**: Setelah data dikumpulkan, dilakukan visualisasi data untuk melakukan Exploratory Data Analysis (EDA). Visualisasi data digunakan untuk melakukan EDA dan mempermudah pengambilan keputusan.
3. **Modeling Data**: Setelah data dikumpulkan dan visualisasi dilakukan, langkah selanjutnya adalah melakukan modeling data. Pada tahap ini, kamu perlu memilih teknik permodelan, melatih model (training model), mengatur dan menyesuaikan parameter-parameter model, memvalidasi model, mengembangkan dan menguji model, memilih algoritma yang tepat, dan optimasi model.
4. **Evaluasi Model**: Setelah model dibuat, dilakukan evaluasi model untuk mengetahui kinerja model terhadap data yang digunakan.
5. **Implementasi Model**: Setelah model dibuat dan dilakukan evaluasi, model dapat digunakan dalam proses perancangan dan pengembangan sistem.

Data modeling dapat menggunakan berbagai tools seperti Lucidchart dan ER/Studio.