Modelado de datos vs. Análisis de datos: Una comparación exhaustiva

El modelado de datos se refiere a la arquitectura que permite el análisis de datos para utilizarlos en los procesos de toma de decisiones. Se necesita un enfoque combinado para maximizar los conocimientos obtenidos a partir de los datos.

Aunque los términos análisis de datos y modelado de datos a menudo están entrelazados, son dos conceptos diferentes. En pocas palabras, el análisis de datos se trata de utilizar datos e información para impulsar las decisiones empresariales, mientras que el modelado de datos se refiere a la arquitectura que hace posible el análisis. En otras palabras, el modelado de datos y el análisis de datos funcionan mejor cuando se utilizan juntos.

Pero ¿cómo pueden las organizaciones incorporar datos en cada decisión y proceso? La respuesta comienza con un modelado de datos efectivo y continúa con el análisis de datos. Veamos a continuación los dos conceptos y cómo se beneficia tu empresa al superponerlos.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es una estrategia de datos que se centra en transformar datos en bruto en representaciones estructurales, a menudo visuales, que ayudan a los analistas a obtener información más significativa a partir de los datos.

El modelado de datos busca mapear los tipos de datos que tu organización utiliza y dónde se almacenan dentro de los sistemas. Además, ilustra las relaciones entre los diferentes tipos de datos y encuentra formas de agrupar y organizarlos estableciendo formatos y atributos.

"Un modelo de datos se puede comparar con un mapa, el plano de un arquitecto o cualquier diagrama formal que facilite una comprensión más profunda de lo que se está diseñando", explican los analistas de IBM.

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

Las empresas deben construir modelos en torno a las necesidades empresariales, traducir esas necesidades en estructuras de datos, crear diseños de bases de datos concretas y estar preparadas para evolucionar a medida que los negocios cambien.

Tipos de modelado de datos

Estos son los tres tipos de modelos de datos más comunes:

• Modelo relacional: Almacena datos en registros de formato fijo y organiza los datos en tablas con filas y columnas. Los enfoques relacionales básicos definen los datos en bruto como una medida o una dimensión.
• Modelo dimensional: Menos rígido y estructurado, el enfoque dimensional favorece una estructura de datos contextual relacionada con el uso o el contexto empresarial. Esta estructura de base de datos está optimizada para consultas en línea y herramientas de almacén de datos.
• Modelo entidad-relación: Son diagramas formales que representan las relaciones entre entidades en una base de datos. IBM explica que los arquitectos de datos utilizan varias herramientas de modelado de entidad-relación para crear mapas visuales que transmiten los objetivos de diseño de bases de datos.

Los tres niveles de abstracción de datos

• Modelo de datos conceptual: La visión o el mapa general. Esta capa representa la estructura global. Aquí es donde generalmente comienza el modelado de datos, identificando los conjuntos de datos y el flujo de datos en una organización.
• Modelo de datos lógico: Esta es la segunda capa de abstracción y entra en más detalle sobre el modelo de datos. Describe el flujo de datos y el contenido de la base de datos.
• Modelo de datos físico: Esta capa define cómo se aplicará el modelo lógico al conjunto de datos real. Utilizando esta capa, los equipos de TI crean la estructura real de la base de datos, así como el hardware y el software necesarios para respaldar el plan. Se pueden derivar varios modelos físicos a partir de un solo modelo lógico si se utilizan diferentes sistemas de base de datos.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es una estrategia de datos holística que implica examinar, interpretar, limpiar, transformar, migrar y modelar datos para extraer información útil para los objetivos internos y externos de una empresa. Mientras que el modelado de datos crea la arquitectura que ayuda a los equipos de datos a obtener información valiosa, el análisis de datos realmente pone en marcha el modelo y aprovecha los datos para impulsar resultados.

Tipos de análisis de datos

Algunos de los enfoques de análisis de datos más comunes incluyen:

• Análisis estadístico: El proceso de recopilar grandes volúmenes de datos y utilizar técnicas de estadística y análisis de datos para identificar tendencias, patrones e información útil.
• Análisis inferencial: Un subtipo de análisis estadístico que genera conclusiones sobre un grupo grande mediante el análisis de datos de muestras más pequeñas de ese grupo.
• Análisis diagnóstico: Un proceso analítico que se centra en el por qué suceden las cosas y busca identificar las causas fundamentales mediante el análisis de datos y la identificación de patrones, tendencias y correlaciones entre variables.
• Minería de datos: La práctica de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones y encontrar soluciones a problemas específicos.
• Análisis predictivo: Utiliza datos específicos, conocidos como características, para predecir tendencias y eventos futuros. Las herramientas de análisis predictivo utilizan la tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial para impulsar algoritmos complejos de análisis predictivo.
• Análisis prescriptivo: Un tipo de análisis de datos y minería de datos que utiliza datos históricos para recomendar el mejor curso de acción para lograr un resultado deseado.

El proceso de análisis de datos

• Establecimiento de prioridades, metas y objetivos: Las empresas que están comenzando su viaje de análisis de datos suelen comenzar por preguntarse qué problema están tratando de resolver. ¿Cuáles son los objetivos empresariales relacionados con los esfuerzos de análisis de datos?
• Recopilación de datos en bruto: Las organizaciones se mueven para recopilar datos en bruto que puedan responder esas preguntas o respaldar el progreso hacia el logro de los objetivos basados en datos.
• Limpieza de datos: Los datos se limpian y se verifica su calidad, asegurando que estén "aptos para su uso empresarial". Esto significa que los datos no deben tener duplicados, anomalías o inconsistencias, también deben ser seguros y tener formato correcto.
• Análisis de datos: Una vez que los datos estén limpios, se analizan en busca de patrones, tendencias y relaciones. Los analistas deben tratar de identificar oportunidades y riesgos en los datos en este momento. Las herramientas de análisis de datos incluyen Excel, Python, R, Looker, RapidMiner, Chartio, Metabase, Redash y Microsoft Power BI.
• Interpretación de datos: Los resultados del análisis de datos se interpretan y se presentan a cualquier persona que trabaje en tareas basadas en datos dentro de una empresa. Los resultados también se verifican en esta etapa.
• Visualización de datos: Las visualizaciones de datos o presentaciones implican el uso de gráficos, mapas, puntos clave y una variedad de otros métodos para ofrecer ideas fáciles de entender a una variedad de partes interesadas de la empresa.

Las principales diferencias entre el modelado de datos y el análisis de datos

El modelado de datos y el análisis de datos son ambos elementos integrales de la gestión de datos y las operaciones basadas en datos. Las organizaciones que se embarcan en un viaje de transformación de datos no pueden elegir uno sobre el otro, sino que deben involucrarse en ambos conceptos para desarrollar completamente las arquitecturas de datos y utilizar sus datos para mejorar sus operaciones.

Como se mencionó anteriormente, el modelado de datos es el mapa y el plano utilizados para construir el hardware y el software donde se conectarán las bases de datos. Luego, el análisis de datos entra en juego una vez que se construye el modelo y se preocupa estrictamente por utilizar esos datos para mejorar la toma de decisiones. Se basa en la infraestructura que proporciona el modelado de datos, pero el análisis de datos en sí no se preocupa por cambiar la infraestructura de datos.

Cómo crear un panel en Looker: guía paso a paso

Para empresas efectivas basadas en datos, el modelado de datos y el análisis de datos comparten muchos puntos en común. Ambos deben estar alineados con los objetivos y prioridades empresariales. Además, ambos forman parte de una sólida cultura de datos. Cuando se utilizan juntos, las empresas pueden atender mejor a los clientes, aumentar las ventas, tomar mejores decisiones, cumplir con los estándares de gobernabilidad y privacidad y, en última instancia, respaldar todas las decisiones empresariales con datos de mayor calidad.

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