Modelo de datos: posibles aplicaciones en la empresa

Con un modelo de datos o modelización de datos, puede modelizar gráficamente las relaciones entre los distintos tipos de información de las organizaciones. 

Los modelos de datos ayudan a todos los usuarios a almacenar datos y utilizarlos para diversos casos de uso. 

Al representar con precisión los objetos de datos, los modelos de datos pueden ayudar a las organizaciones a adaptarse a nuevos entornos y simplificar la toma de decisiones en situaciones complejas.

Definición del modelo de datos

Modelo de datos y modelado de datos: definición

El modelado de datos describe el proceso de creación de una representación visual de un sistema de información o de sus partes para mostrar los vínculos entre puntos de datos y estructuras. 

El objetivo es ilustrar los datos utilizados y almacenados en los sistemas, sus relaciones, agrupaciones y organizaciones, formatos y atributos.

La base para la creación de modelos de datos son los requisitos de la empresa. 

Se definen de antemano a través de los comentarios de los socios comerciales para garantizar que se integran en el diseño de un nuevo sistema o se tienen en cuenta al revisar un sistema existente.

Es posible modelar datos a distintos niveles de abstracción:

  1. El proceso comienza con Información sobre los requisitos de la empresa recogidos de las partes interesadas y los usuarios finales. 
  2. Posteriormente, estos Reglas de negocio traducidas a estructuras de datospara crear un diseño concreto de base de datos. 
  3. En El modelo de datos puede compararse con una hoja de ruta Puede tratarse de un diseño realizado por un arquitecto o de cualquier otro diagrama formal que proporcione una comprensión más profunda de lo que se está diseñando.

La modelización de datos utiliza Sistemas normalizados y técnicas formalescrear un método unificado, coherente y predecible para definir y gestionar los recursos de datos dentro de una organización o en toda ella.

En el mejor de los casos, los modelos de datos son documentos dinámicos que se adaptan continuamente a las necesidades cambiantes de la empresa. 

Son fundamentales para apoyar los procesos empresariales e impulsar la planificación de la arquitectura y las tácticas informáticas. Los modelos de datos pueden compartirse con proveedores, socios colaboradores y/o colaboradores del sector.

Modelo de datos Modelos

Los 3 modelos de datos

Todo proceso de diseño de bases de datos y sistemas de información parte de un nivel abstracto para ir haciéndose cada vez más concreto y específico. Existen tres categorías principales de modelos de datos que difieren en su nivel de abstracción. 

El proceso comienza con un modelo conceptual, luego pasa a un modelo lógico y, por último, termina con un modelo físico. A continuación se explican detalladamente estos distintos tipos de modelos de datos.

Modelos conceptuales de datos

Los modelos conceptuales de datos, también conocidos como modelos de dominio, proporcionan una visión completa del contenido, la organización y las reglas de negocio de un sistema. 

Estos modelos suelen crearse durante el Registro de los requisitos iniciales del proyecto

Suelen incluir clases de entidades -que representan los objetos del modelo de datos relevantes para la empresa-, así como sus propiedades y restricciones. 

Además, se tienen en cuenta las relaciones entre las entidades, así como los requisitos pertinentes de seguridad e integridad de los datos. La presentación de estos modelos suele ser sencilla para garantizar una comunicación clara y convincente.

Modelos lógicos de datos

Los modelos lógicos de datos proporcionan una representación detallada de los conceptos y relaciones de un dominio determinado en forma de modelos abstractos. 

Son creados por sistemas de notación formal para el modelado de datos y contienen atributos de datos como tipos de datos y relaciones entre entidades. 

A diferencia de los requisitos técnicos del sistema, en los modelos de datos lógicos los Sin detalles técnicos especificado. 

Aunque esta fase suele omitirse en las prácticas ágiles o DevOps, los modelos lógicos de datos pueden ser especialmente útiles en entornos de implementación procedimental o en proyectos orientados a los datos, como el diseño de almacenes de datos o el desarrollo de sistemas de informes.

Modelos de datos físicos

Las estructuras físicas de datos proporcionan un concepto detallado para almacenar información en una base de datos. 

A diferencia de los enfoques abstractos, representan un plan concreto que puede implementarse como una base de datos relacional. 

Tienen en cuenta las tablas asociativas que asignan los vínculos entre los distintos elementos, así como las claves primarias y foráneas necesarias para mantener estos vínculos. 

Además, los modelos físicos de datos pueden contener características especiales de un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) para optimizar el rendimiento.

El proceso de modelado de datos

La modelización de datos requiere una evaluación exhaustiva del tratamiento y almacenamiento de datos hasta el más mínimo detalle. 

Existen varias especificaciones que determinan qué símbolos se utilizan para representar los datos, cómo se construyen los modelos y cómo se comunican los requisitos empresariales. 

Independientemente de este enfoque, los flujos de trabajo formalizados proporcionan una secuencia iterativa de tareas. Estos flujos de trabajo suelen incluir:

1. reconocer los elementos

El proceso de modelización de datos comienza con el reconocimiento de los objetos, procesos o ideas que están presentes en el conjunto de datos que hay que diseñar. Cada elemento debe ser coherente y lógicamente distinto de todos los demás.

2. identificar las características centrales de cada entidad 

Cada tipo de entidad puede distinguirse de las demás porque tiene una o varias propiedades específicas denominadas atributos. 

Por ejemplo, una entidad llamada "Cliente" puede tener atributos como nombre, apellidos, número de teléfono y saludo, mientras que una entidad llamada "Dirección" puede incluir nombre y número de la calle, ciudad, estado, país y código postal.

3. encontrar las conexiones entre los elementos

En la primera fase conceptual de un modelo de datos, se determina la forma de vincular los distintos elementos. 

En el ejemplo anterior, cada cliente se encuentra en un lugar concreto. Si se añadiera al modelo un elemento llamado "pedidos", cada pedido estaría conectado a una dirección concreta y también se facturaría allí. Normalmente, estas conexiones se capturan utilizando el Lenguaje Unificado de Modelado (UML).

4. asignar todas las propiedades a los elementos correspondientes

Así se garantiza que el modelo represente correctamente el uso que la empresa hace de los datos. Existen muchos patrones establecidos para el modelado formal de datos. 

Los desarrolladores del ámbito orientado a objetos suelen utilizar patrones de análisis o diseño, mientras que los interesados de otros ámbitos empresariales pueden utilizar patrones alternativos.

5. distribuir las claves y elegir un nivel de normalización

De este modo, se consigue un equilibrio entre la reducción de la redundancia y los requisitos de rendimiento. 

La normalización es un método de estructuración de modelos de datos (y sus bases de datos asociadas) que consiste en asignar identificadores numéricos, denominados claves, a conjuntos de datos para representar las conexiones entre ellos sin duplicar los datos. 

Por ejemplo, si se asigna una clave a cada cliente, esta clave puede vincularse tanto a la dirección como al historial de pedidos sin tener que repetir esta información en la tabla con los nombres de los clientes. 

La normalización suele requerir menos espacio de almacenamiento en la base de datos, pero esto puede ir en detrimento del rendimiento de las consultas.

6. finalización y revisión del modelo de datos 

La creación de modelos de datos es un proceso recurrente que debe optimizarse continuamente para adaptarse a la evolución de las necesidades de la empresa.

Elija

Diferentes tipos de modelización de datos

Con el desarrollo de los sistemas de gestión de bases de datos, la modelización de datos también se ha vuelto más compleja para responder a las crecientes necesidades de almacenamiento de datos de las empresas. 

Han surgido varios tipos de modelos, entre ellos los siguientes:

Modelos de datos jerárquicos

Los modelos de datos jerárquicos son representaciones estructuradas de relaciones uno a muchos organizadas en forma de árbol. 

Cada registro tiene un único elemento raíz o padre que hace referencia a una o varias tablas hijas. 

Aunque los nuevos modelos de bases de datos son más eficaces, el enfoque jerárquico se sigue utilizando en los sistemas XML (Extensible Markup Language) y los sistemas de información geográfica (SIG).

Bases de datos relacionales

Las ventajas del modelado relacional son que no se requiere un conocimiento detallado de las propiedades físicas del almacén de datos y que los datos se vinculan mediante el uso de tablas. Esto reduce la complejidad de la base de datos.

A menudo, las bases de datos relacionales utilizan un lenguaje de consulta ordenada (SQL) para la gestión de los datos. Este tipo de bases de datos son excelentes para mantener la integridad de los datos y reducir los solapamientos. Suelen utilizarse en cajas registradoras y en diversas formas de procesamiento de transacciones.

Modelos de datos entidad-relación (ER)

Los modelos de datos entidad-relación (ER) utilizan diagramas precisos para representar las conexiones entre los elementos de una base de datos. 

Los arquitectos de datos utilizan diversas herramientas de modelado ER para generar representaciones descriptivas que ilustren los objetivos del diseño de la base de datos.

Modelos de datos orientados a objetos

Los "objetos" relevantes de los modelos de datos orientados a objetos representan abstracciones de entidades reales. 

Se organizan en estructuras de clases y tienen atributos asociados. Las bases de datos orientadas a objetos no sólo pueden contener tablas, sino que también admiten enlaces de datos más complejos. 

Las bases de datos orientadas a objetos apenas se utilizan en la práctica. Los sistemas de bases de datos relacionales dominan los sistemas de aplicación en la empresa y la investigación. Sin embargo, con la proliferación de los lenguajes de programación orientados a objetos, cada vez son más importantes.

En comparación con los sistemas de bases de datos relacionales, el rendimiento de las transacciones disminuye muy rápidamente con el aumento de los datos a procesar.

Debido a la escasa prevalencia de las bases de datos orientadas a objetos, sólo existen unas pocas interfaces compatibles.

Este enfoque se utiliza, entre otras cosas, en bases de datos multimedia y de hipertexto.

Modelos de datos dimensionales

Los modelos de datos dimensionales pueden mejorar la velocidad de análisis en un almacén de datos. 

A diferencia de los modelos relacionales y ER, cuyo objetivo es un almacenamiento eficaz, Los modelos dimensionales aumentan la redundanciapara facilitar la búsqueda de información para informes y consultas. 

Este tipo de modelización suele utilizarse en Sistemas OLAP en uso.

Existen dos modelos habituales para estructurar los datos en varias dimensiones. 

El primero es el Esquema de estrellasque divide los datos en hechos y dimensiones. Cada hecho está rodeado por sus dimensiones asociadas, creando un patrón en forma de estrella. 

El segundo modelo es el Esquema de copos de nieveque es similar al esquema en estrella pero contiene capas adicionales de dimensiones asignadas. Esto hace que el esquema de ramificación sea más complejo.

Ventajas de los modelos de datos

El modelado de datos facilita a programadores, arquitectos de datos, analistas de negocio y demás implicados ver y comprender las conexiones entre la información de una base de datos o un almacén de datos. 

También ofrece las siguientes ventajas:

  • Reducción de errores en el desarrollo de software y bases de datos
  • Aumentar la coherencia de la documentación y el diseño de sistemas en toda la organización. 
  • Mejorar el rendimiento de aplicaciones y bases de datos
  • Facilitar la asignación de datos en toda la empresa
  • Optimización de la comunicación entre desarrolladores y equipos de inteligencia empresarial
  • Simplifique y acelere el diseño de bases de datos a nivel conceptual, lógico y físico.

Ejemplos de herramientas de modelización de datos

Existe una gran variedad de opciones comerciales y de código abierto para la ingeniería de software asistida por ordenador (CASE). 

Entre ellas hay varias herramientas de modelización de datos, gráficos y visualización. 

Caso práctico Konfuzio

Flexibilidad total con el enfoque de modelado de datos de Konfuzio 

El enfoque de modelización de datos de Konfuzio es extremadamente flexible, lo que la convierte en una solución atractiva para las empresas que trabajan con diferentes fuentes y estructuras de datos. 

Esta flexibilidad procede de la capacidad de adaptarse a distintos tipos de datos, formatos y sistemas de almacenamiento sin necesidad de esquemas rígidos y predefinidos. 

Mediante el uso de Algoritmos de aprendizaje automático y un estrategia de modelización dinámica de datos Konfuzio Server puede procesar eficazmente datos no estructurados, semiestructurados y estructurados, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa de sus datos, independientemente de su complejidad y diversidad. 

Esta adaptabilidad también facilita una integración perfecta con los flujos de trabajo y las tecnologías de procesamiento de datos existentes, lo que permite a las organizaciones optimizar sus procesos de gestión y análisis de datos con una interrupción mínima.

Otros ejemplos de modelos de datos son:

  • Modelador de datos Erwin es un programa de modelización de datos basado en el lenguaje Integration DEFinition for Information Modelling (IDEF1X). Ahora, el programa también permite utilizar otros métodos de notación, como el enfoque dimensional.
  • Arquitecto de empresa es una herramienta eficaz para modelar y diseñar visualmente sistemas de información empresarial, arquitecturas, aplicaciones informáticas y bases de datos. Utiliza lenguajes y estándares orientados a objetos y permite una representación precisa y detallada de los distintos componentes.
  • El programa ER/Estudio permite un diseño eficaz de las bases de datos y es compatible con muchos sistemas de gestión de bases de datos habituales. Admite el modelado de datos relacionales y dimensionales.
  • Existe una gran variedad de herramientas gratuitas de modelización de datos, incluidas alternativas de código abierto como Abrir ModelSphere.

Conclusión: los modelos de datos optimizan la gestión de datos en la empresa

Gracias a las flexibles posibilidades de aplicación de los modelos de datos, podrá integrarlos de forma óptima en su empresa.

No sólo ahorrará costes y reducirá la tasa de errores, sino que también optimizará el rendimiento de sus bases de datos y documentación, lo que repercutirá a largo plazo en las cifras y estadísticas de éxito de su empresa.

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