Manajemen Data untuk Ilmuwan Data: Menguasai SQL dan Konsep Database

Pengertian Umum

Manajemen data adalah proses mengorganisasi, menyimpan, dan mengelola data agar mudah diakses dan dianalisis.
Bagi ilmuwan data, kemampuan menguasai SQL (Structured Query Language) dan konsep database sangat penting untuk:

• Mengambil data dari berbagai sumber.
• Membersihkan dan memproses data.
• Mengoptimalkan query untuk analisis skala besar.

1. Konsep Database

• Database: Sistem terstruktur untuk menyimpan data.
• Jenis Database:
  • Relasional (RDBMS) → MySQL, PostgreSQL (data disimpan dalam tabel).
  • Non-Relasional (NoSQL) → MongoDB, Cassandra (data fleksibel seperti JSON/dokumen).
• Komponen Utama RDBMS:
  • Tabel (Table) → menyimpan data.
  • Baris (Row/Record) → entri data.
  • Kolom (Column/Field) → atribut data.
  • Primary Key, Foreign Key → relasi antar tabel.

2. SQL untuk Ilmuwan Data

• Perintah Dasar:

• SELECT nama, usia FROM pelanggan;
  
  INSERT INTO pelanggan (nama, usia) VALUES ('Andi', 30);
  
  UPDATE pelanggan SET usia = 31 WHERE nama = 'Andi';
  
  DELETE FROM pelanggan WHERE usia < 20;
  
  
  

• Filter & Sorting:

• SELECT * FROM pelanggan WHERE usia > 25 ORDER BY usia DESC;
  
  
  

• Join Tabel:

• SELECT p.nama, t.total_transaksi
  
  FROM pelanggan p
  
  JOIN transaksi t ON p.id = t.pelanggan_id;
  
  
  

• Agregasi Data:

• SELECT kota, AVG(usia) AS rata_usia
  
  FROM pelanggan
  
  GROUP BY kota;
  
  
  

3. Keterampilan Penting Ilmuwan Data

• Memahami normalisasi data (menghindari duplikasi data).
• Mengoptimalkan query (index, limit, join efisien).
• Memahami integrasi database dengan Python (SQLAlchemy, Pandas .read_sql()).
• Mengetahui dasar manajemen hak akses & keamanan data.

4. Tujuan Akhir

• Dapat mengambil, membersihkan, dan mengelola data secara efisien.
• Menyediakan data yang siap dipakai untuk analisis lanjutan & machine learning.
• Mengoptimalkan performa query untuk dataset besar.