¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos es el proceso de visualizar sistemas de software complejos utilizando diagramas simples, incluyendo texto y símbolos, para representar cómo fluirán los datos dentro de los sistemas de información empresariales. Ayuda a ilustrar los tipos de datos almacenados y utilizados dentro del sistema, cómo se pueden organizar o agrupar los datos, y las relaciones entre diferentes tipos de datos.
En otras palabras, el modelado de datos es el proceso de crear modelos de datos. Los modelos de datos son representaciones conceptuales de objetos de datos, junto con las relaciones entre ellos y las reglas. En efecto, un modelo de datos puede considerarse similar al plan o plano de un arquitecto, que ayuda a crear modelos conceptuales y, al mismo tiempo, establece relaciones entre diferentes elementos de datos.
Los modelos de datos ayudan a mantener la consistencia en las convenciones de nomenclatura, semántica, valores predeterminados y seguridad, todo mientras se asegura la calidad de los datos. Esto ayuda a proporcionar una forma consistente y predecible de definir y gestionar los recursos de datos en toda una organización. Se construyen abarcando las necesidades empresariales. Los interesados en el negocio ayudan a definir las reglas y requisitos a través de comentarios. Esto permite a los interesados identificar y rectificar errores antes de que se escriba el código real de un nuevo sistema.
Son típicamente documentos vivos que evolucionan en función de los requisitos empresariales cambiantes. Ofrecen una comprensión más profunda de lo que se está diseñando y juegan un papel crucial en la planificación de la arquitectura y estrategia de TI y en el apoyo a varios procesos empresariales.
Tipos de modelos de datos
Similar a la mayoría de los procesos de diseño, el modelado de datos comienza en un alto nivel de abstracción y gradualmente se vuelve más específico. Según su grado de abstracción, los modelos de datos se pueden dividir en tres tipos:
- Modelo de datos conceptual: Este tipo de modelo de datos es la representación visual de conceptos de base de datos y también la relación entre ellos. Proporciona una descripción de alto nivel de un diseño de base de datos que presenta cómo los datos están interrelacionados y qué tipo de datos se pueden almacenar. También se le conoce como modelo de dominio y se crea típicamente como parte del proceso inicial de recopilación de requisitos del proyecto. Los modelos de datos conceptuales están destinados a proporcionar una mejor comprensión de los datos para una audiencia empresarial y no técnica. Una vez creado un modelo conceptual, se puede transformar en un modelo de datos lógico.
- Modelo de datos lógico: Este modelo de datos define la estructura de las entidades de datos y describe los datos desde una perspectiva técnica. Es menos abstracto y ofrece un mejor detalle sobre los conceptos y relaciones de datos. En un modelo de datos lógico, los atributos de cada entidad están claramente definidos. Se utiliza como una representación detallada del diseño de la base de datos y sirve como base para crear un modelo de datos físico.
- Modelo de datos físico: Esta categoría de modelos de datos se utiliza para el modelado específico de bases de datos. Ofrece un esquema de cómo se almacenarán los datos dentro de la base de datos. Este tipo de modelo de datos describe el diseño de la base de datos para sistemas específicos de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) y entra en detalle sobre claves primarias y foráneas, claves de columna y restricciones.
Tipos de modelado de datos
El modelado de datos permite a las organizaciones establecer consistencia, disciplina y repetibilidad en el procesamiento de datos. Ha evolucionado a la par con los DBMS. Los siguientes son algunos de los enfoques de modelado de datos:
- Modelado de datos jerárquico: Este enfoque de modelado de datos tiene una estructura en forma de árbol en la que cada registro tiene un único padre o raíz. Representa relaciones de uno a muchos. El modelado de datos jerárquico se utiliza en sistemas de información geográfica (GIS) y sistemas de Lenguaje de Marcado Extensible (XML), aunque es relativamente menos eficiente en comparación con los modelos de base de datos desarrollados recientemente.
- Modelado de datos relacional: Esta técnica de modelado de bases de datos se sugirió como una alternativa al modelo de datos jerárquico. No exige a los desarrolladores definir rutas de datos, y en él, los segmentos de datos se unen específicamente utilizando tablas, lo que reduce la complejidad de la base de datos.
- Modelado de entidad-relación (ER): El modelado ER utiliza diagramas para mostrar gráficamente las relaciones entre diferentes entidades en una base de datos. Los arquitectos de datos utilizan herramientas de modelado ER para transmitir los objetivos de diseño de la base de datos creando mapas visuales.
- Modelado orientado a objetos: El modelado de datos orientado a objetos ganó popularidad a medida que la programación orientada a objetos se hizo popular. Es similar a las técnicas de modelado ER pero difiere porque se centra en la abstracción de objetos de entidades del mundo real. Puede soportar relaciones de datos complejas y agrupa objetos en jerarquías de clases.
- Modelado de datos dimensional: Esta técnica de modelado de datos fue diseñada para optimizar las velocidades de recuperación una vez que los datos se almacenan en un software de almacén de datos. A diferencia de los modelos ER y relacionales que se centran en el almacenamiento eficiente, los modelos de datos dimensionales aumentan la redundancia para facilitar la localización de información.
Pasos clave en el proceso de modelado de datos
Un modelo de datos no es más que un dibujo. Son solo carcasas sin datos poblados. Un modelo de datos puede considerarse como una guía que se convierte en la base para construir un esquema de datos detallado. También se puede utilizar para apoyar el esquema de datos más adelante en el ciclo de vida de los datos. Los siguientes son algunos de los pasos clave involucrados en el proceso de modelado de datos:
- Identificar las entidades u objetos de negocio que están representados en el conjunto de datos que se va a modelar
- Identificar las propiedades clave de cada entidad para diferenciarlas en el modelo de datos
- Identificar la naturaleza de las relaciones que cada entidad tiene entre sí
- Identificar los diferentes atributos de datos que deben incorporarse en el modelo de datos
- Mapear los atributos de datos a las entidades para que el modelo de datos refleje el uso empresarial de los datos
- Asignar claves adecuadamente y determinar el grado de normalización considerando la necesidad de reducir la redundancia, junto con los requisitos de rendimiento
- Finalizar el modelo de datos y validarlo
Beneficios del modelado de datos
El modelado de datos presenta varias ventajas distintas para las organizaciones como parte de su gestión de datos. Facilita a los arquitectos de datos, desarrolladores, analistas de negocio y partes interesadas ver y comprender las relaciones entre los datos almacenados en una base de datos o en un almacén de datos. Los siguientes son algunos de los beneficios del modelado de datos:
- Hace que las bases de datos sean menos propensas a errores y mejora la calidad de los datos
- Facilita un diseño de base de datos más inteligente, lo que puede traducirse en mejores aplicaciones
- Crea un flujo visual de datos, lo que ayuda a los empleados a entender qué está sucediendo con los datos
- Mejora la comunicación relacionada con los datos en toda la organización
- Aumenta la consistencia en la documentación
- Facilita el mapeo de datos en toda la organización
- Acelera el proceso de diseño de bases de datos a nivel conceptual, lógico y físico
- Reduce los costos de desarrollo y mantenimiento
- Retrata los requisitos empresariales de una mejor manera
- Ayuda a identificar datos redundantes o faltantes
Mejores prácticas de modelado de datos
Un modelo de datos debe ser completo y resistente para ayudar a las organizaciones a reducir riesgos, disminuir errores, aumentar la consistencia y, en última instancia, reducir costos. Las siguientes son algunas de las mejores prácticas de modelado de datos:
- Verificar la lógica
- Listar todos los tipos de entidades involucradas
- Referirse y utilizar las convenciones de nomenclatura recomendadas
- Mapear todas las entidades junto con sus relaciones
- Verificar la redundancia de datos y eliminarla utilizando la normalización
- Aplicar métodos de desnormalización para mejorar el rendimiento si no es óptimo
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
