Dalam konteks pemodelan data, data temporal mengacu pada informasi yang mewakili atau mencatat perubahan seiring waktu. Ini adalah jenis data yang memungkinkan pengguna menganalisis pola, tren, dan variasi data untuk periode tertentu. Data temporal sering kali melibatkan stempel waktu atau variabel tanggal-waktu yang secara eksplisit mewakili interval waktu atau titik waktu. Jenis data ini penting dalam berbagai bidang, termasuk keuangan, teknik, kesehatan, dan ilmu sosial, dimana pemahaman tentang evolusi data dari waktu ke waktu memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan, perkiraan, dan analisis.
Pemodelan data temporal sangat penting dalam pengembangan aplikasi dalam platform no-code AppMaster. Platform ini memungkinkan pelanggan untuk membuat model data (skema database), logika bisnis (disebut sebagai Proses Bisnis), REST API, dan WSS Endpoints untuk backend, web, dan aplikasi seluler melalui antarmuka drag-and-drop yang intuitif. Penanganan dan pengelolaan data temporal sangat penting untuk fungsi aplikasi yang dihasilkan oleh AppMaster secara efisien dan akurat.
Untuk mengelola, menganalisis, dan merepresentasikan data temporal secara akurat, penting untuk memodelkannya dengan benar dalam database aplikasi. Ada dua pendekatan utama untuk menangani data temporal dalam database: pendekatan "berorientasi negara" dan pendekatan "berorientasi peristiwa".
Pendekatan berorientasi negara berfokus pada mempertahankan keadaan suatu entitas saat ini dan menyimpan keadaan historisnya. Pendekatan ini biasanya menggunakan tabel dua dimensi, dimana satu dimensi didedikasikan untuk kunci utama entitas, dan dimensi lainnya menangkap aspek temporal dari data (seperti waktu valid atau waktu transaksi). Keuntungan utama dari pendekatan berorientasi negara adalah memungkinkan query yang efisien terhadap keadaan saat ini dan sejarah suatu entitas. Namun, pendekatan ini dapat mengakibatkan peningkatan kebutuhan penyimpanan dan kompleksitas dalam mengelola riwayat perubahan.
Pendekatan berorientasi peristiwa, di sisi lain, menangkap peristiwa yang menyebabkan perubahan pada keadaan suatu entitas dari waktu ke waktu. Dalam pendekatan ini, tabel dirancang untuk menyimpan peristiwa atau tindakan individual, beserta stempel waktunya yang sesuai. Metode ini dapat menghasilkan struktur penyimpanan yang lebih ringkas, karena metode ini hanya menyimpan peristiwa yang menyebabkan perubahan pada data, dibandingkan mempertahankan beberapa versi dari keseluruhan status. Namun, merekonstruksi status historis suatu entitas mungkin memerlukan kueri yang lebih kompleks, karena melibatkan penggabungan dan agregasi data peristiwa.
Memilih di antara kedua pendekatan ini bergantung pada persyaratan spesifik aplikasi, seperti frekuensi pembaruan data, kebutuhan analisis historis, dan pertimbangan kinerja. Sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara kompleksitas model data dan efisiensi dalam mengakses dan mengelola data temporal.
Data temporal juga dapat dikarakterisasi sebagai periodik atau aperiodik. Data periodik mengikuti pola teratur dan dapat dimodelkan dalam interval berulang yang dapat diprediksi, seperti titik data harian, mingguan, atau bulanan. Namun, data aperiodik menampilkan pola yang tidak teratur atau berdasarkan peristiwa, sehingga lebih sulit untuk dimodelkan dan diprediksi. Kedua jenis data temporal ini umumnya digunakan di berbagai industri dan aplikasi, dan teknik pemodelan data yang tepat sangat penting untuk menangani dan menganalisis jenis data ini secara efektif.
Platform no-code AppMaster menekankan pendekatan pemodelan data temporal yang praktis dan efisien, apa pun domain aplikasinya. Pembuatan aplikasi nyata menggunakan Go (golang) untuk aplikasi backend, kerangka kerja Vue3 dan JS/TS untuk aplikasi web, serta Kotlin dan Jetpack Compose untuk Android, serta SwiftUI untuk iOS, memastikan bahwa pengguna dapat mengelola data temporal secara efisien di berbagai platform dan sistem. Selain itu, AppMaster secara otomatis menghasilkan file aplikasi yang diperlukan, seperti dokumentasi swagger (API terbuka) untuk endpoints server dan skrip migrasi skema database, untuk memastikan kelancaran integrasi data temporal ke dalam aplikasi.
Dengan menyediakan platform yang komprehensif dan ramah pengguna, AppMaster memungkinkan bisnis dan pengembang dari semua tingkat keahlian untuk secara efektif memodelkan, mengelola, dan menganalisis data temporal dalam aplikasi mereka. Kemampuan untuk menangani dan menganalisis data berbasis waktu dengan lancar merupakan faktor kunci dalam pengembangan aplikasi yang kuat, terukur, dan fungsional, dan AppMaster memberikan kemampuan ini melalui platform no-code yang intuitif dan serbaguna.
