Conceptos de modelado de datos para principiantes

Conceptos de modelado de datos para principiantes

Marca de tiempo: 2 de mayo de 2023 3:35 a.m.
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Los conceptos de Modelado de datos respaldan una imagen holística de cómo se mueven los datos a través de un sistema. El modelado de datos se puede describir como el proceso de diseñar un sistema de datos o parte de un sistema de datos. Estos modelos pueden abarcar desde sistemas de almacenamiento hasta bases de datos y toda la estructura de datos de la organización. Los modelos de datos se pueden utilizar como diseño para implementar un nuevo sistema o como material de referencia para sistemas que ya se han establecido. 

Un modelo de datos "completo" debe comunicar los tipos de datos que se utilizan y almacenan dentro de un sistema de datos, los formatos utilizados, las relaciones entre los archivos de datos y las formas en que se pueden agrupar y organizar los datos.

Muchas empresas desarrollan modelos de datos individuales únicos (y los sistemas de datos individuales únicos resultantes) creados en torno a las necesidades y requisitos específicos de la organización. Estos modelos se pueden utilizar para visualizar el movimiento de datos a través del sistema. Un modelo de datos puede intentar cubrir todos los aspectos del flujo de datos a través de una organización o parámetros específicos, como mostrar solo datos de ventas con fines de investigación.

Un modelo de datos bien diseñado explicará la reglas de negocio, así como la necesidad de cumplimiento regulatorio de los datos.

Hay tres fases en el proceso de modelado de datos: el modelo conceptual, el modelo lógico y el modelo físico. Cada fase, o etapa del desarrollo del modelo, tiene un propósito específico. Además, hay varios "tipos" de modelos.

Los modelos de datos visuales son similares a los planos de un arquitecto y se pueden respaldar con texto vinculado para brindar orientación al desarrollar o modificar el sistema de datos. Se pueden encontrar ejemplos de modelos de datos visuales esta página.

Los beneficios y desafíos del modelado de datos

El desarrollo de un modelo de datos proporciona un mapa y una herramienta de comunicación para crear o modificar un sistema de datos. Los conceptos de modelado de datos hacen que la construcción de un sistema de datos sea mucho, mucho más fácil. La base de datos y/o el sistema de datos recién construidos deben respaldar una buena comunicación organizacional. También debe admitir proyectos en tiempo real, incluida la recopilación de datos sobre patrones de gastos, facturas y otros procesos comerciales.

El proceso de modelado de datos se puede utilizar para identificar Problemas de calidad de datos, incluidos los datos duplicados, redundantes y faltantes.

Una dificultad para crear un modelo de datos es la falta de comprensión de los sistemas de datos, un problema que normalmente se elimina al construir el modelo. Otro problema es que un pequeño cambio en un área puede requerir cambios significativos en otras áreas. Además, puede ser fácil concentrarse tanto en la estructura del sistema de datos que se ignoren las fortalezas y debilidades de las aplicaciones individuales.

Preguntas importantes para hacer

El desarrollo de un modelo de datos comienza con la recopilación de información sobre las necesidades, los requisitos y los objetivos de la organización. Un modelo de parte del sistema requerirá menos preguntas que desarrollar un modelo para un sistema completamente nuevo. Algunas preguntas básicas para pedir un modelo de parte del sistema son: 

  • ¿Cuál es el propósito o la meta de los cambios?
  • ¿Con qué tipos de datos está trabajando actualmente el sistema?
  • ¿Qué datos se necesitan?
  • ¿Qué herramientas o software se necesitan para lograr el objetivo?
  • ¿Son compatibles las herramientas o el software?

Un modelo de datos debe construirse en torno a las necesidades de la organización y son un factor importante en el desarrollo de un nuevo modelo o el ajuste de uno antiguo. Las preguntas formuladas al diseñar una base de datos, o un sistema completamente nuevo, a menudo requieren respuestas mucho más extensas. Es mejor incorporar un plan de negocios de cinco años al responder estas preguntas: 

  • ¿Cuáles son los objetivos de la empresa (investigación, ventas, desarrollo de aplicaciones, servicios de contabilidad)? Esto determinará los mejores tipos de software para respaldar el negocio (NoSQL o gráficos para investigación, SQL para ventas básicas o contabilidad, acceso a varias nubes o varios servicios en la nube para el desarrollo de aplicaciones).
  • ¿Qué tipos de software son los más apropiados y rentables para la organización?
  • ¿Cuántas personas accederán al sistema simultáneamente?
  • ¿Cuántos departamentos hay y cuántas personas hay en cada departamento?
  • ¿Diferentes departamentos requerirán diferentes tipos de software?
  • ¿Hay alguna necesidad inusual que deba ser considerada? 
  • ¿Cuántos datos será necesario almacenar?
  • ¿Es la escalabilidad un problema?
  • ¿Se conectará la base de datos a herramientas de inteligencia empresarial?
  • ¿Se necesitan consultas analíticas en línea (OLAP), procesamiento de transacciones (OLTP) o ambos?
  • ¿Se integrará la base de datos con la pila tecnológica actual?
  • ¿Será necesario transformar el formato de los datos?
  • ¿Cuáles son sus lenguajes de programación preferidos?
  • ¿Se integrará con algún software de aprendizaje automático?

Las tres fases del modelado de datos

El modelado de datos se volvió importante durante los 1960s, cuando los sistemas de información gerencial se estaban volviendo populares. (Antes de los años 60, había poco en cuanto al almacenamiento de datos real. Las computadoras de esa época eran básicamente calculadoras gigantes). 

En términos de conceptos de modelado de datos, un modelo de datos completamente desarrollado a menudo se construye en tres fases: el modelo conceptual, el modelo lógico y el modelo físico. Este proceso de diseño proporciona una comprensión clara del sistema de datos y cómo fluyen los datos a través de él. Este proceso también muestra cómo funcionan los procedimientos de almacenamiento y ayuda a garantizar que todos los objetos de datos del sistema estén representados. (Si los datos son información que se ha almacenado electrónicamente, entonces un objeto de datos es una colección individual de información almacenada electrónicamente, como un archivo o una tabla de datos).

El modelo conceptual de datos se usa típicamente para describir los componentes más básicos del sistema y cómo los datos se mueven a través del sistema. El modelo conceptual de datos comunica cómo la información se mueve a través de un departamento y al siguiente. Muestra entidades amplias (representaciones de cosas que existen en la realidad) y sus relaciones (asociaciones que existen entre dos o más entidades). Generalmente se omite la información detallada.

El modelo lógico de datos normalmente se enfoca en el diseño y la estructura de los objetos de datos dentro del modelo y establece las relaciones entre ellos. También proporciona una base para construir el modelo físico. El modelo de datos lógicos añade información útil al modelo conceptual.

El modelo de datos físicos es esencialmente un modelo previo a la implementación y es muy detallado y, a menudo, se centra en el diseño de la base de datos. Muestra los detalles necesarios para desarrollar la base de datos (pero también se puede utilizar para implementar una nueva parte del sistema). Este concepto de modelado de datos facilita mucho la visualización de la estructura de datos al comunicar las restricciones de la base de datos, las claves de columna, los activadores y otras funciones de gestión de datos. Este modelo también comunica perfiles de acceso, autorizaciones, claves primarias y foráneas, etc.

Diferentes tipos de modelos de datos

A continuación se muestran algunos ejemplos de los diferentes tipos de modelos de datos.

El modelo jerárquico es bastante antiguo y fue bastante popular en las décadas de 1960 y 70. Organiza los datos en estructuras en forma de árbol. Hoy en día, se utiliza principalmente para almacenar sistemas de archivo e información geográfica. En el modelo jerárquico, los datos se organizan en una relación de uno a varios con los archivos de datos.

El modelo de red es similar al modelo jerárquico y permite la creación de varias relaciones con registros vinculados. El modelo de red permite a las personas construir el modelo utilizando conjuntos de registros relacionados. Cada registro está asociado con múltiples archivos y objetos de datos, promoviendo y presentando relaciones complejas.

El modelo entidad-relación es una representación gráfica de archivos de datos y entidades y sus relaciones. Intenta crear escenarios del mundo real. Como modelo de sistema de datos, el modelo entidad-relación desarrolla un conjunto de entidades, un conjunto de relaciones, atributos y restricciones. A menudo se utilizan en el diseño de bases de datos relacionales.

El modelo de datos del gráfico requiere determinar qué entidades dentro de su conjunto de datos deben ser nodos designados, cuáles deben ser enlaces designados y cuáles deben descartarse. El modelo de datos del gráfico proporciona un diseño de las entidades, propiedades y relaciones de los datos. El proceso es repetitivo, se basa en prueba y error y puede ser tedioso, pero vale la pena hacerlo bien.  

El modelo de base de datos orientado a objetos se enfoca en objetos de datos asociados con métodos y características. Incorpora tablas pero no se limita necesariamente a tablas. Los datos y sus relaciones se almacenan juntos como una sola entidad (un objeto de datos). Los objetos de datos representan entidades del mundo real. El modelo de base de datos orientado a objetos maneja una variedad de formatos y se utiliza para la investigación.

El modelo relacional, a menudo denominado SQL, es actualmente el modelo de datos más popular. Utiliza tablas bidimensionales para almacenar datos y comunicar relaciones. Todos los datos de cierto tipo se almacenan en filas como parte de una tabla. Las tablas representan relaciones, y unirlas establece las relaciones entre los datos almacenados. El modelo de base de datos relacional es un modelo maduro respaldado por una gran cantidad de software para una variedad de propósitos.

El modelo de datos NoSQL no usa filas y columnas y realmente no usa ningún tipo de estructura establecida. Su desarrollo y diseño. normalmente se centran en la creación de modelos de datos físicos. La escalabilidad, con sus peculiaridades y problemas específicos, es una preocupación importante. 

Un modelo de base de datos relacional de objetos combina el modelo de base de datos orientado a objetos con el modelo de base de datos relacional. Almacena objetos, clases, herencia, etc., de la misma manera que un modelo orientado a objetos, pero también admite estructuras tabulares como el modelo de base de datos relacional. Este diseño permite a los diseñadores incorporar sus características en una estructura de mesa.

La importancia de los conceptos de modelado de datos

Los modelos de datos son como planos, pero definen las relaciones, entidades y atributos de una base de datos o sistema de datos. Un modelo de datos organizado y bien diseñado es necesario para desarrollar una base de datos física y un sistema de datos eficientes. Se necesita una buena comprensión de los conceptos de modelado de datos para eliminar los problemas de almacenamiento y los problemas de redundancia y, al mismo tiempo, respaldar la recuperación de datos eficiente. 

El modelado de datos puede ser un desafío y es importante reconocer que cada tipo de modelo tiene sus propias ventajas y desventajas. 

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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