Pengorganisasian Data & Informasi

• Data

Data adalah fakta-fakta mentah atau deskripsi-deskripsi dasar dari hal, event, aktivitas, dan traksaksi yang ditangkap, direkam, disimpan, diklasifikasikan, tetapi tidak diorganisasikan untuk tujuan spesifik tertentu. Contoh data antara lain terdiri dari saldo bank, atau jumlah jam pekerja yang bekerja dalam periode pembayaran.

• Informasi

Informasi adalah sekumpulan fakta (data) yang diorganisir dengan cara tertentu sehingga mereka mempunyai arti bagi si penerima. Sebagai contoh, bila kita memasukkan nama-nama murid dengan nilai rata-rata, nama-nama konsumen dengan saldo bank, jumlah gaji dengan jumlah jam bekerja, kita akan mendapatkan informasi yang berguna. Dengan kata lain, informasi datang dari data yang akan diproses.

• Pengetahuan

Pengetahuan terdiri dari informasi yang sudah diorganisasikan dan diproses untuk memperoleh pemahaman, pengalaman, pembelajaran yang terakumulasi, sehingga dapat diaplikasikan dalam masalah atau proses bisnis tertentu.

Pengetahuan dapat juga diartikan sebagai informasi yang diproses untuk mengekstrak implikasi kritis dan merefleksikan pengalaman masa lampau menyediakan penerima dengan pengetahuan yang terorganisasi dengan nilai yang tinggi.

• Pengorganisasian Data dan Informasi
  1. Hirarki Data
     1. Bits
     2. Fields
     3. Record
  2. Metode Akses Record :
     1. Index Sequential Access Method(ISAM)
     2. Direct File Access Method
  3. File
     1. Permasalahan Pendekatan File
     2. Data redundancy (Duplikasi)
     3. Data inconsistency (Data tidak Konsisten)
     4. Data Isolasion (Pemisahan)
     5. Data Integrity
     6. Aplikasi/data berdiri sendiri (independence)
  4. Pendekatan Modern : Basis Data
     1. Data Terpusat (Centralized Database)
     2. Data Terdistribusi (Distributed Database)
        • Replicated Database
        • Partitioned Database
     3. Pembuatan Basis Data
        1. Entity Relationship (ER) Modeling
           • Entity Classes
           • Instance
           • Identifier
           • Relationship
        2. Normalization
     4. Database Manajemen System (DBMS)
        1. Model Data
        2. Data Definition Language (DDL)
        3. Data Manipulation Language (DML)
        4. Data Dictionary (Kamus Data)
     5. Logical Data Model
        1. Model Basis Data Hirarki (Hierarchical Database Model)
        2. Model Basis Data Jaringan (Network Database Model)
        3. Model Basis Data Relasi (Relational Database Model)
     6. Gudang Data (Data Warehouse)
        1. Multidimensinal Data Model
        2. Data Mart
        3. Data Mining
        4. Text Mining

sumber : PPT kelompok 4