Hari ini pangkalan data adalah bahagian yang sangat penting dalam kehidupan moden. Jika tiada pangkalan data kebanyakan fungsi komputer tidak akan wujud. Pangkalan data ini berkait rapat dengan model pangkalan data.

Jika Anda seorang yang sentiasa berhubung dengan pangkalan data sudah tentu Anda sudah tahu tentang model pangkalan data.

Walau bagaimanapun, dalam kes ini masih terdapat ramai orang yang masih keliru tentang model pangkalan data. Oleh itu, pada kesempatan ini akan dijelaskan sepenuhnya, mari kita lihat!

---

Apakah Model Pangkalan Data?

Definisi model pangkalan data adalah merujuk kepada struktur logik, perwakilan atau tata letak pangkalan data dan cara data akan disimpan, diuruskan dan juga diproses di dalamnya.

Model pangkalan data juga boleh dikatakan sebagai koleksi peranti yang merupakan cara berkonsep untuk menerangkan dan juga menerangkan data, perhubungan data, flumatik data dan batasan data yang disimpan dalam pangkalan data.

Di samping itu, ia juga boleh menerangkan cara perhubungan antara data untuk digunakan oleh pengguna secara logik diintegrasikan dalam organisasi.

Oleh itu, model pangkalan data boleh membantu dalam mereka bentuk pangkalan data dan mempunyai fungsi sebagai pelan tindakan untuk pembangun aplikasi dan pentadbir pangkalan data dalam mewujudkan pangkalan data.

---

CariTekno Menerangkan Model Pangkalan Data

Pada asasnya model pangkalan data termasuk jenis model data. Terdapat banyak jenis model data, antara yang paling biasa adalah seperti berikut:

• Hierarchical database model
• Relational model
• Network model
• Object-oriented database model
• Entity-relationship model
• Document model
• Entity-attribute-value model
• Star schema
• The object-relational model

Anda boleh memilih untuk menerangkan pangkalan data dengan salah satu model ini bergantung pada beberapa faktor. Faktor utama adalah sama ada sistem pengurusan pangkalan data yang Anda gunakan sudah boleh menyokong model tertentu.

Kebanyakan sistem pengurusan pangkalan data dibina dengan model tertentu dalam fikiran dan memerlukan pengguna untuk menggunakan model ini, walaupun ada yang sudah boleh menyokong banyak model.

Memilih model data juga merupakan masalah yang dilaraskan kepada keutamaan yang Anda miliki. Keutamaan sedemikian mungkin termasuk kelajuan, pengurangan kos, kebolehgunaan, atau sesuatu yang lain.

Jika Anda seorang pelajar atau orang yang berkait rapat dengan data, maka tidak asing lagi dengan pengumpulan data.

Ya, pada dasarnya fungsi pengumpulan data ini adalah untuk mendapatkan maklumat yang diperlukan untuk mencapai matlamat tertentu.

Okay untuk mengetahui lebih lanjut mengenai pengumpulan data, lihat artikel ini ya!

---

Apa Makna Pengumpulan Data?

Pengumpulan data adalah cara atau proses mengumpul dan juga mengumpul sebarang data, maklumat atau pemboleh ubah yang diperlukan dengan cara yang standard dan ditubuhkan.

Ini membolehkan pengumpul dapat memberikan jawapan atau menguji hipotesis dan juga menilai keputusan koleksi yang telah dilakukan.

Ini adalah salah satu langkah atau komponen yang paling penting, biasanya dilakukan pada permulaan proses di setiap penyelidikan yang dijalankan dalam mana-mana bidang pengajian seperti IT, biologi, fizik, dan sebagainya.

---

CariTekno Menerangkan Pengumpulan Data

Pengumpulan data ini dikaitkan dengan pemerolehan data yang tepat, walaupun kaedah yang digunakan berbeza-beza bergantung pada bidang, tetapi penekanan untuk memastikan ketepatan tetap sama.

Matlamat utama mana-mana usaha pengumpulan data adalah untuk mengumpul data atau bukti yang berkualiti dan mudah untuk diterjemahkan ke dalam hasil analisis yang boleh membawa kepada jawapan yang boleh dipercayai dan konklusif kepada soalan yang telah ditanya.

Pengumpulan data yang mempunyai tahap ketepatan yang tinggi adalah sangat penting untuk memastikan integriti penyelidikan, tanpa mengira bidang pengajian atau keutamaan data sama ada kuantitatif atau kualitatif.

Pemilihan media, alat dan instrumen untuk mengumpul data mestilah tepat, tersedia, diubahsuai atau baru, mengikut arahan penggunaan yang betul, ia akan mengurangkan kemungkinan ralat yang berlaku semasa proses pengumpulan.

Penemuan yang tidak sesuai atau menyimpang sering disebabkan oleh cara yang tidak betul untuk mengumpul data.

Sebagai contoh, terdapat beberapa soalan yang mengelirukan mengenai soal selidik, tanpa disedari melupakan pengumpulan beberapa data sokongan, dan ralat tidak disengajakan yang lain.

Ini sudah tentu akan memberi kesan kepada keputusan kesimpulan atau penentuan keputusan yang tidak sesuai dan mungkin tidak berguna.