Modelado de datos: Diferentes formas y fases para modelar bases de datos.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de creación de una representación visual o esquema que define los sistemas de recopilación y gestión de información de una organización. Este modelo de datos facilita a las partes interesadas, como analistas de datos, científicos e ingenieros, obtener una visión unificada de los datos de la organización. El modelo describe los datos que la empresa recopila, la relación entre los distintos conjuntos de datos y los métodos para su almacenamiento y análisis.

Importancia del modelado de datos

En la actualidad, las organizaciones recogen grandes cantidades de datos provenientes de múltiples fuentes. Sin embargo, los datos en bruto no son suficientes. Es necesario analizar estos datos para extraer información valiosa que guíe la toma de decisiones estratégicas. Un análisis de datos preciso requiere una recopilación, almacenamiento y procesamiento eficientes. Existen varias tecnologías y herramientas para el manejo de datos que permiten un análisis eficaz.

El modelado de datos permite comprender mejor los datos y tomar decisiones tecnológicas adecuadas para su almacenamiento y gestión. Así como un arquitecto diseña un plano antes de construir una casa, las partes interesadas diseñan un modelo de datos antes de desarrollar soluciones de bases de datos.

Ventajas del modelado de datos

1. Reducción de errores en el desarrollo de software de bases de datos
2. Eficiencia y rapidez en el diseño y creación de bases de datos
3. Consistencia en la documentación de datos y diseño del sistema
4. Mejora en la comunicación entre ingenieros de datos y departamentos de inteligencia empresarial

Tipos de modelos de datos

El modelado de datos generalmente comienza con una representación conceptual de los datos y luego se adapta a la tecnología elegida. Los principales tipos de modelos de datos son:

Modelo de datos conceptual

Ofrece una visión global de los datos, especificando:

1. Qué datos contiene el sistema.
2. Atributos y restricciones de los datos.
3. Reglas empresariales relacionadas con los datos.
4. Organización óptima de los datos.
5. Requisitos de seguridad e integridad.

Modelo de datos lógico

Asigna las clases de datos conceptuales a estructuras técnicas, detallando:

1. Tipos de datos de atributos.
2. Relaciones entre entidades.
3. Atributos clave de los datos.

Modelo de datos físico

Asigna los modelos lógicos a una tecnología específica, especificando:

1. Tipos de campos de datos.
2. Relaciones de datos en el SGBD.
3. Detalles adicionales como el ajuste del rendimiento.

Técnicas de modelado de datos

Existen diferentes técnicas que han evolucionado con los avances en bases de datos y gobernanza de datos:

1. Modelado de datos jerárquico: Representa relaciones en formato de árbol.
2. Modelado de datos gráfico: Entidades vinculadas en relaciones sin jerarquía.
3. Modelado de datos relacional: Visualiza datos como tablas unidas por claves.
4. Modelado de datos entidad-relación: Usa diagramas formales para representar relaciones.
5. Modelado de datos orientado a objetos: Usa objetos para almacenar datos.
6. Modelado de datos dimensional: Usa datos redundantes para almacenamiento y recuperación rápidos.

Proceso de modelado de datos

El proceso implica varios pasos repetitivos hasta completar el modelo:

1. Identificar las entidades y sus propiedades: Cada entidad debe ser única y representativa de personas, lugares, cosas, conceptos o eventos.
2. Identificar las relaciones entre entidades: Definir las relaciones basadas en reglas empresariales.
3. Seleccionar la técnica de modelado de datos: Elegir la técnica adecuada según el caso de uso.
4. Optimizar y repetir: Ajustar el modelo para cumplir con los requisitos tecnológicos y de rendimiento.

Conclusión

El modelado de datos es esencial para el diseño efectivo de sistemas de gestión de bases de datos, permitiendo a las organizaciones maximizar el valor de sus datos y tomar decisiones informadas y estratégicas. En Interconectando®, utilizamos técnicas avanzadas de modelado de datos para asegurar que nuestros clientes obtengan soluciones de bases de datos optimizadas y adaptadas a sus necesidades específicas, facilitando así una gestión de datos eficiente y rentable.