Cómo trabajar en equipo para crear modelos de datos efectivos y accesibles

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 entender cómo utilizan los datos. Aunque a menudo están entrelazados, vale la pena señalar 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 empresariales. La modelización de datos se centra en cómo se estructuran, relacionan, almacenan y recuperan los datos y se aborda habitualmente a través de los siguientes pasos:

• Análisis de requerimientos: Comprender los requerimientos 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 visión general a alto nivel de los datos organizacionales que se centra en entidades, sus relaciones y el flujo de datos.
• Diseño lógico: Refinar el modelo conceptual añadiendo 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 bases 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 empresariales cambiantes para mantenerlo relevante y eficiente.

Parte de la razón de la confusión y la percepción asociada a la modelización de datos es que siempre se habla de los modelos en la estructura técnica o física de los mismos. 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 la jerga de los lenguajes de programación como R y Python, de los que los usuarios finales y muchos miembros del personal 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 dificultado el desarrollo de modelos de datos que realmente aborden los objetivos finales de las empresas. Sin embargo, hay algunas formas en las que los equipos de TI, ciencia de datos y analistas de negocio pueden lidiar con estas ideas erróneas y mejorar su modelización de datos.

1. Definir los requerimientos empresariales

¿Cuál es el problema empresarial que necesita resolver el modelo de datos? El analista de negocio es el mejor 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.

Lo que debería resultar es 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 deben procesarse los datos.

Mientras se realiza esto, el analista de negocio se mantiene enfocado en lo que la empresa necesita. No necesita preocuparse por qué conjuntos de datos, sistemas o módulos de programación se deben utilizar para que el modelo empresarial funcione. A través de este tipo de trabajo, el analista de negocio 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 que se haya desarrollado el gráfico lógico de burbujas de datos, junto con una explicación de lo que debe ocurrir al procesar estos datos, el analista de negocio 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 necesitan este modelo de datos físico para hacer su trabajo, pero las exigencias para el analista de negocio son menores. El analista de negocio solo necesita tener un conocimiento básico de la terminología y los procesos técnicos para poder comunicarse a grandes rasgos con el personal de TI.

También es importante que el analista de negocio sirva como enlace entre el usuario final, asegurando que el modelo de datos y cualquier desarrollo de aplicaciones sigan el rumbo del caso de uso empresarial

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

Una vez que los modelos de datos y las aplicaciones se han construido, es hora de que el usuario final las pruebe. Durante este proceso, el analista de negocio desempeña un papel fundamental, actuando como enlace entre los usuarios y los profesionales de TI y ciencia de datos.

En esta etapa del desarrollo y aplicación del modelo de datos, las aplicaciones de análisis se ajustan, 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 negocio en la modelización de datos no difiere sustancialmente de lo que los analistas han hecho históricamente. Los analistas definen los requerimientos del usuario para las aplicaciones, articulan un diseño empresarial básico, guían el proceso a través de TI y finalmente prueban e instalan la aplicación en producción.

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Aunque puede haber terminología y tecnología que los analistas de negocio necesiten dominar para las discusiones de modelización 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 y glosarios de ciencia de datos simplificados que existen hoy en día, los analistas de negocio pueden ponerse rápidamente al día y contribuir eficazmente al proceso de modelización de datos.

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