¿Qué es el modelado de datos? Cómo mejora la calidad de los datos

Imagina que cada vez que pides un producto en Amazon, recibes un aviso solicitando tu dirección y otros detalles.

¿No afectaría eso tu experiencia de compra? Amazon es consciente de esto y almacena tus datos para hacer que tu compra sea sin esfuerzo. Vincula tu ID de cliente con tu dirección, número de teléfono y otros detalles en su base de datos.

La modelización de datos ayuda a diseñar sistemas de información que satisfacen los requisitos empresariales.

La modelización de datos implica que los arquitectos de datos trabajen estrechamente con las partes interesadas del negocio y los usuarios finales. Las partes interesadas del negocio proporcionan comentarios que ayudan a establecer reglas basadas en sus requisitos y los de los usuarios finales. Estas reglas se aplican luego para diseñar nuevos sistemas o modificar los existentes.

El proceso de modelización de datos comienza capturando los requisitos del negocio y de los clientes. Las estructuras de datos luego implementan reglas que cumplen con las condiciones establecidas. La modelización de datos sirve como un plan o esquema que ayuda a las empresas a crear sistemas de datos para sus necesidades únicas.

Los modelos de datos evolucionan a medida que cambian las necesidades del negocio. Ayudan a diseñar la arquitectura de TI estableciendo un proceso formal de recopilación y conceptualizando sistemas de datos, reglas, atributos y relaciones. También racionalizan el diseño de datos que los programadores crean de manera ad-hoc. Muchas organizaciones utilizan herramientas de mapeo de datos que proporcionan una visualización gráfica de los datos, ayudando a los usuarios finales a visualizar relaciones de mapeo complejas.

Tipos de modelización de datos

La modelización de datos conecta elementos de datos y ayuda a los arquitectos de datos a visualizar las necesidades de almacenamiento en una base de datos. A continuación se presentan los tres tipos principales de modelización de datos.

Modelización de datos conceptual

Los arquitectos de datos utilizan un alto grado de abstracción al diseñar sistemas de información. La modelización de datos conceptual te ayuda a visualizar y crear tales sistemas, identificar elementos de datos y comprender sus relaciones.

Permite a las empresas clasificar tipos de datos, configurar reglas relevantes e incluir requisitos de seguridad e integridad de datos. Los modelos de datos conceptuales ayudan a las partes interesadas a comprender las necesidades del negocio y permiten a los arquitectos crear modelos de datos lógicos con más detalle granular.

Modelización de datos lógica

Los modelos de datos lógicos son menos abstractos y describen los datos desde una perspectiva técnica. Proporcionan detalles sobre tipos de datos, sus longitudes, relaciones con entidades y conceptos que ayudan a las empresas a llegar a una representación detallada del diseño de la base de datos.

La modelización de datos lógica no proporciona información sobre los requisitos técnicos del sistema. Los arquitectos de datos prefieren usar modelos lógicos en proyectos orientados a datos, como el diseño de un almacén de datos. Implementar un modelo de datos conceptual puede requerir varios modelos de datos lógicos. Los analistas de negocios y los arquitectos de datos generalmente usan esta etapa para desarrollar un mapa técnico de estructuras de datos y reglas.

Modelización de datos física

La modelización de datos física ayuda a los arquitectos de datos a obtener un esquema para almacenar físicamente datos dentro de una base de datos. El esquema es una representación de un plan en forma de esquema o modelo. Este modelo de datos describe la implementación de sistemas de información utilizando un sistema de gestión de bases de datos específico (DBMS). Crea tablas y campos para mostrar las relaciones entre entidades y claves primarias y foráneas.

Los modelos de datos físicos ofrecen el diseño menos abstracto de la implementación del sistema para aplicaciones y bases de datos específicas. Los administradores de bases de datos y desarrolladores utilizan este modelo para implementar bases de datos.

Proceso de modelización de datos

El proceso de modelización de datos es un flujo de trabajo estándar para evaluar los requisitos de procesamiento y almacenamiento de datos de las partes interesadas del negocio. Permite a los arquitectos de datos diseñar sistemas de información con métodos precisos para organizar datos, reglas y relaciones que conectan diferentes atributos, tipos de datos y formatos.

Diferentes técnicas de modelización de datos siguen diferentes convenciones que sugieren representar datos utilizando múltiples símbolos y arreglos y transmitir requisitos empresariales.

Un flujo de trabajo típico de modelización de datos incluye:

• Identificar entidades. Para comenzar el proceso de modelización, necesitas identificar diferentes entidades, conceptos o eventos en el conjunto de datos. Asegúrate de que cada entidad sea cohesiva y lógicamente discreta de las demás.
• Determinar propiedades. Las propiedades son factores clave que hacen que las entidades sean discretas. Estas propiedades se llaman atributos y son únicas para diferentes entidades. Por ejemplo, una entidad "consumidor" puede tener atributos como número de teléfono, dirección de envío y más.
• Comprender las relaciones entre entidades. El primer borrador de tu modelo de datos identifica las relaciones entre diferentes entidades. En el comercio electrónico, una entidad "cliente" está relacionada con otra entidad, "producto", donde la relación puede ser "pedido realizado". Los arquitectos de datos generalmente documentan estas relaciones utilizando el lenguaje de modelado unificado (UML).
• Mapear atributos a entidades. Este paso de modelización de datos asegura que los modelos de datos ilustren cómo las empresas usan y procesan los datos. Las empresas pueden elegir patrones de modelización de datos como patrones de diseño o análisis según sus necesidades.
• Decidir el grado de normalización. Los arquitectos de datos utilizan la técnica de normalización para organizar modelos de datos asignando identificadores numéricos, llamados claves, a grupos de datos sin ninguna repetición. Esto ayuda a reducir los requisitos de almacenamiento pero puede aumentar los costos de rendimiento de consultas.
• Finalizar el modelo de datos. Repite y valida los pasos anteriores para establecer un proceso de modelización de datos iterativo. Optimízalos y refínalos a medida que cambian las necesidades del negocio.

Técnicas de modelización de datos

Aunque muchas técnicas ayudan a crear modelos de datos, el concepto subyacente sigue siendo el mismo.

Modelización de datos jerárquica

IBM desarrolló la modelización de datos jerárquica en 1960. Es una estructura en forma de árbol con un nodo padre (raíz) conectado a varios nodos hijos. Este es un ejemplo de relaciones uno a muchos que puede no ser adecuado para ilustrar conjuntos de datos complejos.

Los conjuntos de datos modernos tienen relaciones de muchos a muchos, lo que hace que el enfoque de modelización de datos jerárquica sea inadecuado para el mundo actual impulsado por los datos. Además, la estructura de relación uno a muchos hace que sea difícil para las empresas obtener información granular de la información recopilada.

Modelización de datos relacional

La técnica de modelización de datos relacional apoya iniciativas analíticas en conjuntos de datos complejos (como big data). Organiza los datos en tablas relacionadas. Las organizaciones mantienen estas relaciones para una mejor consistencia e integridad utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para obtener y registrar tablas.

Edgar F. Codd propuso bases de datos relacionales en 1970. Todavía son relevantes para modelar conjuntos de datos en análisis de datos complejos.

Modelización de datos de entidad-relación

La modelización de datos de entidad-relación (ER) proporciona una estructura lógica para crear relaciones entre puntos de datos dependiendo de las necesidades de desarrollo de software. Incluye tipos de entidades (cosas de interés) y describe relaciones que pueden existir entre ellas.

Esta técnica es diferente de la técnica de modelización de datos relacional. Atiende procesos empresariales específicos en un orden establecido para completar una tarea mientras minimiza los riesgos de privacidad de datos.

Peter Chen introdujo la técnica de modelización de datos ER en 1976, lo que revolucionó la industria de la informática.

Modelización de datos orientada a objetos

La técnica de modelización de datos orientada a objetos agrupa objetos en jerarquías de clases, representando el mundo real. Varios lenguajes de programación orientados a objetos la utilizan para cubrir características de abstracción, herencia y encapsulación. Los datos y sus relaciones se agrupan en una estructura, denominada objeto. Estos objetos tienen múltiples relaciones entre ellos.

Esta técnica permite a los científicos de datos analizar y presentar estructuras de datos complejas. También se llama modelo de base de datos post-relacional.

Modelización de datos dimensional

La modelización de datos dimensional permite a las empresas recuperar datos de almacenes de datos. Representa los datos en cubos o tablas para cortar y desglosar para un mejor análisis y visualización de datos.

Con la modelización de datos dimensional, los usuarios pueden realizar un análisis en profundidad evaluando los datos desde diferentes perspectivas.

Técnica de red

El modelo de red representa objetos y sus relaciones con entidades de manera flexible. Permite que un registro hijo pueda tener más de un padre. Está inspirado en el modelo jerárquico pero ofrece una manera más fácil de transmitir relaciones complejas.

La técnica de red es un precursor de la estructura de datos de grafos. Puedes vincular un registro a múltiples registros padres utilizando esta técnica.

Beneficios de la modelización de datos

La modelización de datos permite a los analistas de negocios, arquitectos de datos y otras partes interesadas comprender la relación entre diferentes elementos de datos y les ayuda a crear un sistema de información que satisfaga necesidades empresariales específicas.

A continuación se presentan algunos beneficios de la modelización de datos para las empresas.

• Mejora la calidad de los datos. La modelización de datos no solo agiliza el flujo de datos, sino que también mejora la calidad de los datos. Proporciona un esquema para que los analistas de datos comprendan mejor la relación entre los elementos de datos, permitiéndoles extraer datos sin preocuparse por su calidad. Los analistas utilizan este esquema para comprender los mejores enfoques posibles para diseñar sistemas de datos y evitar codificación prematura.
• Reduce costos. Los analistas siguen una hoja de ruta designada para recopilar y analizar información con la modelización de datos. En ausencia de modelización de datos, una empresa podría renovar sus técnicas de recopilación de datos, lo que atribuye a costos operativos adicionales. También te ayuda a detectar errores y omisiones cuando son más fáciles de corregir.
• Mejora la colaboración. La modelización de datos facilita la comunicación entre desarrolladores y equipos de inteligencia empresarial, lo que resulta en una mejor cooperación y menos errores en el desarrollo de bases de datos. Define claramente el alcance y proporciona algo tangible, poniendo a diferentes equipos en la misma página.
• Aumenta la consistencia. La modelización de datos ayuda a las empresas a asegurar la consistencia en la documentación y el diseño del sistema, permitiendo una implementación efectiva. La documentación permite el mantenimiento a largo plazo del sistema al ayudar a los equipos a comprender importantes abstracciones e ideas.

Desafíos de la modelización de datos

Las empresas enfrentan varios desafíos con las iniciativas de modelización de datos. Estos desafíos a veces pueden resultar en análisis de datos defectuosos e información falsa.

Algunos de los desafíos comunes de la modelización de datos son:

• Identificar contribuyentes de datos inexactos. Todo el proceso de modelización de datos se desmorona si las fuentes de datos son inexactas. Las empresas deben asegurarse de procesar datos precisos para sacar conclusiones significativas.
• Estándares de nomenclatura inconsistentes. Las malas convenciones de nomenclatura pueden plantear obstáculos en la hoja de ruta de modelización de datos, especialmente cuando los datos provienen de múltiples fuentes. Es esencial seguir una convención de nomenclatura estandarizada para todas las tablas, restricciones, columnas y medidas. Por ejemplo, si hay dos columnas: "producción" y "material". La primera columna enumera "costos_de_producción" y "Proveedores" en dos filas, y de manera similar la segunda columna enumera "costos_de_material" y "proveedores_de_material". Aquí, "Proveedores" es inconsistente con la convención de nomenclatura, y debería ser idealmente "proveedores_de_producción" para seguir el estándar.
• Ignorar pequeñas fuentes de datos. Los datos críticos del negocio se almacenan en varios lugares, incluidas las pequeñas fuentes que a menudo se pasan por alto. Analizar conjuntos de datos incompletos resulta en un análisis inadecuado y en información defectuosa. Las empresas deben centralizar los datos y eliminar los silos para modelar datos con éxito y obtener información procesable.

Formalizar la modelización de datos

Crear un proceso formal de modelización de datos permite a las empresas decidir sobre los flujos de trabajo de recopilación de datos, ayudándoles a establecer un proceso eficiente que satisfaga las necesidades del negocio. Esto te permite ahorrar costos operativos adicionales y satisfacer eficazmente las necesidades del negocio.

Aprende más sobre sistemas de gestión de bases de datos y cómo ayudan a las organizaciones a crear, mantener y gestionar bases de datos.