Qué es un modelador de datos: funciones

Las bases de datos son fundamentales para las operaciones de muchas organizaciones en la actualidad. Sin embargo, antes de desarrollar y utilizar una base de datos, es crucial llevar a cabo operaciones de modelado de datos, realizando los ajustes y cambios necesarios en los diseños de la base de datos.

En muchos casos, esta tarea es realizada por un profesional de datos llamado modelador de datos. La siguiente guía ofrece una explicación de lo que significa el modelado de datos, qué hace un modelador de datos y lo que se necesita para convertirse en uno, para que puedas evaluar si es un camino profesional adecuado para ti.

¿Qué es un modelador de datos?

El modelado de datos se refiere al proceso de evaluar, organizar, medir y gestionar datos en procesos específicos de negocios. Es la documentación de un diseño de sistema de software como un diagrama que es fácil de entender. El modelado de datos te permite representar conceptualmente los datos y las relaciones entre reglas y objetos de datos. También se puede utilizar para esfuerzos de ingeniería inversa para extraer modelos de sistemas existentes.

Un modelador de datos es un ingeniero de sistemas informáticos con experiencia en estas prácticas de modelado de datos. Es un analista de sistemas que trabaja junto con arquitectos de datos y administradores de bases de datos para diseñar bases de datos informáticas. El rol del modelador de datos también está muy involucrado en las políticas de gestión de datos que apoyan las estructuras de datos organizacionales.

Como resultado, los modeladores de datos son vitales para que una organización logre sus objetivos en casi todas las áreas de operación. Se les encarga diseñar y gestionar sistemas de datos que sean arquitectónicamente sólidos para respaldar los objetivos de una organización. Los modeladores de datos colaboran con otros profesionales de TI en una organización para modelar datos vitales que dirigirán no solo la toma de decisiones de una organización, sino también los procesos de experiencia del cliente.

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Responsabilidades laborales del modelador de datos

La responsabilidad general de un modelador de datos es diseñar bases de datos que mejoren la usabilidad y efectividad de cómo las organizaciones acceden y utilizan sus datos. Desglosando este rol en responsabilidades adicionales, un modelador de datos:

• Identifica las necesidades de un negocio y desarrolla modelos de datos que se ajustan a estas necesidades
• Ayuda a definir bases de datos y los niveles físicos, lógicos y conceptuales involucrados
• Participa en la mejora de las actividades empresariales utilizando su conocimiento de flujos de datos para presentar e implementar soluciones innovadoras de datos
• Mantiene los modelos de datos que crea y define estándares de modelado y diseño de datos
• Mantiene los mapas de datos
• Identifica herramientas de modelado de datos, técnicas de desarrollo relevantes y estándares para una organización
• Se responsabiliza de la evaluación de sistemas de datos existentes
• Desarrolla mejores prácticas en torno a la codificación de datos y las convenciones de nombres estándar, asegurándose de que los modelos de datos sean consistentes
• Evalúa bases de datos y modelos de datos en busca de inconsistencias y variaciones, asegurando que los datos se representen correctamente
• Resuelve problemas y optimiza sistemas de datos
• Presenta recomendaciones de optimización y estandarización para varios sistemas de información en una organización
• Lleva a cabo ingeniería inversa de modelos de datos físicos
• Actualiza y optimiza metadatos y modelos locales

¿Cómo puedes convertirte en un modelador de datos?

Antes de asumir las responsabilidades de un modelador de datos, es importante desarrollar las habilidades y la experiencia previas necesarias para el rol:

Habilidades

Los modeladores de datos deben poseer una variedad de habilidades que incluyen, pero no se limitan a:

• Experiencia práctica en modelado de datos relacionales y físicos
• Comprensión de las tecnologías de plataforma
• Experiencia en almacenes de datos y plataformas de big data
• Comprensión de los principios de modelado de datos, como modelos de datos lógicos y conceptuales
• Competencia en el uso de herramientas de inteligencia empresarial para representar ideas
• Comprensión de cómo traducir modelos de datos relacionales a XML
• Experiencia en administración de bases de datos y desarrollo de software
• Conocimientos fundamentales de conceptos matemáticos y análisis estadístico
• Experiencia con herramientas de modelado de datos como Power Design y erwin
• Conocimiento de la gestión de metadatos y herramientas relacionadas
• Experiencia práctica con SQL y programas como Microsoft Word, Excel y PowerPoint

Estudios universitarios

Para personas que deseen seguir una carrera en modelado de datos, probablemente se requerirá un título universitario en ciencias de datos, informática, tecnología de la información, ciencias de la información, matemáticas aplicadas o un campo relacionado. Algunas organizaciones o roles pueden requerir un grado más avanzado, como una maestría en una disciplina relevante.

Experiencia laboral

Además de la educación, la experiencia práctica consolida tu credibilidad como profesional de datos. Tu experiencia laboral puede no ser en un rol de modelador de datos, pero tener experiencia en áreas relacionadas, como diseño de datos y gestión de datos, puede aumentar tu elegibilidad para puestos de modelado de datos.

Certificaciones y formación adicional

Los programas de certificación relevantes son una forma efectiva de certificar tu competencia y mejorar tus habilidades para roles de modelado de datos. Algunas certificaciones y formaciones útiles en modelado de datos incluyen las siguientes:

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

• Data Modeling and Regression Analysis in Business
• CBDM: Certified Business Data Modeler
• Modeling with Data in the Tidyverse
• Databases: Modeling and Theory
• Data Warehousing Training and Certification with erwin

Aunque no es obligatorio, combinar habilidades, educación, experiencia laboral, certificaciones y formación adicional aumentará tanto tu elegibilidad como tu visibilidad cuando se trata de roles de modelador de datos disponibles. Para obtener más información sobre lo que se necesita para convertirse en un modelador de datos, o para contratar a un modelador de datos eficaz, echa un vistazo a esta descripción de trabajo de modelador de datos de grandes volúmenes de datos de Newsmatic Premium.

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