Sistem Basis Data: Pengertian, Komponen, Fungsi, dan Bahasa yang Digunakan

News

Data-driven system atau sistem basis data adalah sebuah sistem dengan desain bergantung pada pengolahan dan analisis data. Dalam sistem berbasis data, data yang didapatkan serta dan dianalisis dapat memandu serta menginformasikan keputusan dan tindakan secara real-time atau mendekati. Sistem semacam ini biasa ditemukan dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis, teknologi, ilmu kesehatan, hingga pemerintahan.

Pengertian Sistem Berbasis Data

Sistem basis data adalah semua sistem berdasar pada analisis dan interpretasi data. Dengan kata lain, perusahaan dapat memanfaatkan intelijen bisnis sepenuhnya dalam meningkatkan pengetahuan pelanggan sekaligus target pasar. Dengan demikian, analisis tersebut akan membawa nilai lebih serta meningkatkan keunggulan kompetitif perusahaan.

Contoh konkretnya adalah komunikasi yang lebih tepat sasaran, produk yang lebih spesifik, serta penawaran yang lebih sesuai dengan kebutuhan target. Tetapi, perlu diingat bahwa tidak cukup hanya dengan mengumpulkan data saja, namun juga untuk menafsirkan informasi yang tersedia dan mengambil keputusan sesuai dengan situasi.

Komponen Basis Data

Komponen sistem berbasis data sedikit berbeda dari komponen konvensional sistem basis data kendati masih saling berkaitan. Sistem berbasis data lebih fokus pada bagaimana data digunakan dalam mendukung pengambilan keputusan serta operasi secara real-time atau mendekati.

Komponen sistem basis data adalah sebagai berikut:

Sumber Data

Terdiri dari data Internal yang dihasilkan dari dalam organisasi, seperti data transaksional, data log, dan rekaman lain dari aktivitas bisnis; data Eksternal yang diperoleh dari luar organisasi, termasuk data publik, data dari partner bisnis, dan data dari perangkat IoT (Internet of Things); data streaming yang dihasilkan secara real-time atau mendekati untuk aplikasi yang memerlukan respon cepat.

Teknologi Pengolahan Data

Terdiri dari Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) yaitu platform seperti SQL database dan NoSQL database untuk mengelola penyimpanan data; Data Lakes dan Data Warehouses untuk menyimpan data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur dalam skala besar, yang mendukung analisis big data; dan platform pengolahan big data seperti Apache Hadoop atau Apache Spark, untuk mengelola dan memproses volume data yang sangat besar.

Infrastruktur

Terdiri dari middleware dan API sebagai komponen perangkat lunak yang mengkoneksikan berbagai sistem untuk mempermudah pertukaran data; jaringan dan keamanan sebagai infrastruktur jaringan yang mendukung pengiriman data aman antara komponen, serta melindungi data dari akses tidak sah atau serangan siber.

Manajemen Data

Terdiri dari kebijakan privasi dan keamanan data untuk menentukan bagaimana data dapat digunakan dan harus dilindungi; manajemen kualitas data sebagai proses memastikan data yang digunakan akurat, lengkap, dan dapat diandalkan.

Semua komponen tersebut membentuk ekosistem dari sistem berbasis data untuk menghasilkan insight dan mengarahkan keputusan operasional dan strategis dalam sebuah perusahaan.

Fungsi dan Tujuan Basis Data

Basis data berfungsi untuk:

1. Pengumpulan Data

Pengumpulan data akurat dan relevan dari berbagai sumber yang bisa berupa data transaksional, data perilaku pengguna, data sensor, atau data eksternal lainnya.

2. Pengolahan Data

Setelah semua data terkumpul, maka sistem akan memproses data tersebut dalam menghasilkan informasi berguna seperti berbagai langkah penting seperti pembersihan data, integrasi data, dan transformasi data.

3. Analisis Data

Metode yang digunakan adalah metode statistik, machine learning, atau analisis lain, data yang telah diproses tadi dianalisis untuk mendapatkan insight atau pemahaman yang lebih dalam.

4. Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Insight analisis data berfungsi membuat keputusan yang lebih informatif dan efektif. Proses keputusan juga bisa diotomatisasi dengan menggunakan algoritma cerdas.

5. Iterasi dan Pembelajaran

Sistem berbasis data dirancang untuk terus menerus menyerap dari data baru masuk serta mengadaptasi keputusan sesuai informasi terbaru yang didapatkan.

Bahasa Basis Data

Pemrograman berbasis data melibatkan abstraksi dan juga generalisasi perilaku komponen perangkat lunak berdasarkan data input. Hal ini berbeda dari metode prosedural yang berorientasi objek konvensional yang menekankan penggunaan algoritma dan struktur yang telah ditentukan sebelumnya.

1. Data Definition Language (DDL)

Data Definition Language (DDL) merupakan bagian dari SQL (Structured Query Language). DDL digunakan untuk melakukan definisi serta modifikasi struktur objek database dalam database. Objek ini mencakup tabel, indeks, skema, database, dan lainnya. Perintah utama di DDL difokuskan pada membuat, mengubah, dan menghapus objek jenis ini daripada memanipulasi data secara langsung.

2. Data Manipulation Language (DML)

Bahasa Manipulasi Data (DML) merupakan bagian dari SQL. DML digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data yang disimpan dalam objek database. Berbeda dengan Data Definition Language (DDL), yang berfokus pada struktur dan skema database, DML berhubungan langsung dengan data. Perintah utama dalam DML digunakan untuk menyisipkan, memperbarui, menghapus, dan mengambil data dari database.

3. Data Control Language (DCL)

Bahasa Kontrol Data (DCL) juga bagian dari SQL. DCL digunakan untuk mengontrol akses ke data dalam database. Berbeda dengan Data Definition Language (DDL), yang berhubungan dengan skema database, dan Data Manipulation Language (DML), yang melibatkan penanganan data dalam skema tersebut, DCL berfokus pada izin dan keamanan sistem database.

Selain mempelajari dan mengetahui sistem basis data adalah suatu hal yang penting dalam pembelajaran sains komputer, kita juga harus mengetahui tentang struktur data. Lebih jelas tentang struktur data, Cari tahu informasi lainnya juga yang masih berkaitan dengan data atau ilmu tentang sains komputer lainya di laman resmi BINUS @Malang.