Cómo trabajar juntos para crear modelos de datos efectivos

La modelización de datos es el proceso de visualizar un sistema de información para identificar las relaciones entre los datos y ayudar a las organizaciones a comprender cómo utilizan los datos. Aunque a menudo están entrelazados, es importante destacar que la modelización de datos y el análisis de datos difieren, ya que el análisis de datos se centra en utilizar los datos para tomar decisiones comerciales. La modelización de datos se centra en cómo se estructuran, relacionan, almacenan y recuperan los datos y se aborda típicamente a través de los siguientes pasos:

• Análisis de requisitos: Comprender los requisitos de datos de una organización o proyecto antes de crear un modelo es imprescindible, lo cual se puede hacer a través de discusiones con las partes interesadas.
• Diseño conceptual: Crear una descripción general de alto nivel de los datos de la organización que se centra en las entidades, sus relaciones y el flujo de datos.
• Diseño lógico: Refinar el modelo conceptual mediante la adición de detalles y atributos a las entidades y definiendo aún más las relaciones.
• Diseño físico: Traducir el modelo lógico en un diseño físico para un sistema de base de datos específico, teniendo en cuenta factores como el almacenamiento y el rendimiento.
• Implementación: Implementar el modelo físico utilizando un sistema de gestión de base de datos, cuyos elementos se crean en función del diseño físico.
• Mantenimiento y evolución: Actualizar y refinar regularmente el modelo en función de las necesidades cambiantes de la empresa para mantenerlo relevante y eficiente.

Parte de la confusión y percepción asociada con la modelización de datos se debe a que siempre se habla de los modelos de datos en la estructura técnica, o física, de los modelos. Por física me refiero a los nombres técnicos de los elementos y conjuntos de datos, los nombres técnicos de las bases de datos y las transformaciones de datos, y el argot de los lenguajes de programación como R y Python que los usuarios finales y muchos empleados de TI tienen poco o ningún conocimiento.

Consejos de modelización de datos para analistas que trabajan con equipos de TI y ciencia de datos

Esta abstracción técnica de los modelos de datos ha obstaculizado el desarrollo de modelos de datos que realmente aborden los objetivos finales de las empresas. Sin embargo, hay algunas formas en que los equipos de TI, ciencia de datos y analistas de negocios pueden abordar estas concepciones erróneas y mejorar su modelización de datos.

1. Definir los requisitos empresariales

¿Cuál es el problema empresarial que necesita solucionar el modelo de datos? El analista de negocios es el más preparado para trabajar con los usuarios y visualizar el proceso empresarial y los datos que se necesitan. El analista también puede describir esas necesidades en un lenguaje sencillo.

El resultado debe ser un modelo de datos lógico, generalmente en forma de un gráfico de burbujas, que muestre los diferentes datos necesarios y una narrativa acompañante que explique cómo se deben procesar los datos.

Mientras se realiza esto, el analista de negocios se mantiene enfocado en lo que necesita la empresa. No necesita preocuparse por qué conjuntos de datos, sistemas o módulos de programación se deben utilizar para hacer que el modelo empresarial funcione. A través de este tipo de trabajo, el analista de negocios realiza contribuciones valiosas a un modelo de datos que reflejará con precisión los objetivos empresariales.

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2. Trabajar con TI y ciencia de datos

Una vez desarrollado el gráfico lógico de burbujas de datos, junto con una narrativa de lo que debe suceder al procesar estos datos, el analista de negocios se reunirá con colegas de TI o ciencia de datos. Estas son las personas que transforman el modelo de datos lógico en un modelo físico que define los almacenes de datos, las partes internas del sistema y los programas que deben escribirse en términos técnicos.

Los ingenieros de TI y los científicos de datos requieren este modelo de datos físico para hacer su trabajo, pero las exigencias para el analista de negocios son menores. El analista de negocios solo necesita tener un conocimiento básico de la terminología y los procesos técnicos, para poder comunicarse a un nivel alto con TI.

También es importante que el analista de negocios actúe como intermediario con el usuario final, asegurando que el modelo de datos y cualquier desarrollo de aplicaciones se mantengan en curso con el caso de uso empresarial.

3. Probar e instalar los resultados de los modelos de datos

Una vez que se construyen los modelos de datos y las aplicaciones, llega el momento de que el usuario final los pruebe. Durante este proceso, el analista de negocios desempeña un papel fundamental, actuando como intermediario entre los usuarios y los profesionales de TI y ciencia de datos.

En esta etapa del desarrollo del modelo de datos y la aplicación, se afinan las aplicaciones de análisis, se aprueban y luego se instalan en producción.

Trabajar juntos no es un gran salto

En muchos aspectos, el papel que desempeñan los analistas de negocios en la modelización de datos no difiere sustancialmente de lo que los analistas han hecho históricamente. Los analistas definen los requisitos del usuario para las aplicaciones, articulan un diseño básico del negocio, supervisan el proceso a través de TI y, finalmente, prueban e instalan la aplicación en producción.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Aunque es posible que haya algunas terminologías y tecnologías que los analistas de negocios deben dominar para las discusiones sobre modelos de datos con el personal técnico, conocer los fundamentos y el vocabulario de la modelización de datos no es intimidante. Con la cantidad de capacitación simplificada en ciencia de datos y glosarios que existen hoy en día, los analistas de negocios pueden ponerse al día rápidamente y contribuir de manera efectiva al proceso de modelización de datos.

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