Guía completa de modelado de datos: cómo funciona y qué herramientas están disponibles

El modelado de datos, en su esencia, es el proceso de transformar datos en información significativa. Implica crear representaciones de la estructura y organización de una base de datos. Estos modelos se crean a menudo utilizando software de diagramación que permite a los analistas de negocios definir tablas, campos y relaciones entre tablas.

Los modeladores de datos utilizan estos diagramas para crear una imagen precisa de cómo serán las bases de datos antes de construirlas, lo que les permite planificar qué se debe incluir en la fase de diseño. Además, el modelado de datos ayuda a identificar los datos, de dónde provienen y cómo se utilizan. También ayuda a las empresas a cumplir con los requisitos normativos de privacidad y seguridad. En esta guía completa, aprenderás cómo funciona el modelado de datos y qué herramientas y recursos están disponibles.

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• Explicación del modelado de datos
• Tipos de modelos de datos
• Características clave de las herramientas de modelado de datos
• Beneficios del modelado de datos para tu negocio
• Ejemplos de soluciones de modelado de datos

Explicación del modelado de datos

El modelado de datos es el proceso de diseñar y crear un modelo de datos a partir de un negocio, sistema o fenómeno del mundo real. Se utilizan muchos tipos de modelos en el modelado de datos, incluyendo diagramas relacionales, diagramas entidad-relación y árboles de decisión. Todos estos modelos se crean para ayudar a comprender grandes volúmenes de información y encontrar tendencias o asociaciones dentro de los datos.

Los modelos de datos típicamente contienen tres componentes: entidades, atributos y relaciones. El propósito de un modelo o diagrama de datos es mapear los diferentes componentes de un problema y cómo se relacionan entre sí. Un diagrama típico comenzará con una descripción general del sistema modelado, que cubre los atributos de cada componente, las relaciones con otros componentes, el flujo de entrada y salida entre componentes y las restricciones.

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Al ensamblar estas partes se crea una imagen lógica que cualquier persona que comprenda el sistema debería poder leer. Un diagrama entidad-relación también puede incluir múltiples diagramas por componente: uno que describe su estructura interna y comportamiento, otro que muestra su relación con otros componentes y otro que muestra restricciones impuestas por factores externos. Crear un modelo de datos limpio y preciso ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre el diseño de la base de datos.

Tipos de modelos de datos

Modelo de datos conceptual

Los modelos de datos conceptuales proporcionan una comprensión de alto nivel de un sistema y cómo se relacionan entre sí las entidades. Es una forma de representar los datos y procedimientos de una organización como un todo unificado. También ayuda a identificar la necesidad de cambios y modificaciones de diseño para alcanzar los objetivos de la organización.

Modelo de datos lógico

Los modelos de datos lógicos detallan cómo se mapean las entidades en el modelo conceptual a tablas, campos, índices y relaciones dentro de una base de datos relacional. Por ejemplo, una tabla relacional puede representar una entidad como un pedido de producto. Las columnas en la tabla corresponden a diversas propiedades del pedido, como el ID del cliente y el costo total. Cuando se unen datos relacionados de múltiples tablas en una consulta, este proceso se llama JOIN.

Modelo de datos físico

El modelo de datos físico especifica cómo las estructuras físicas como las bases de datos almacenan datos, incluyendo los formatos para tablas, índices, filas y columnas. Su objetivo principal es mostrar qué tipo de configuración de hardware y almacenamiento será necesario para la base de datos propuesta.

Características clave de las herramientas de modelado de datos

Las herramientas de modelado de datos varían en su alcance, pero todas ofrecen formas de visualizar conjuntos de datos y encontrar información. Las características comunes de las herramientas de modelado de datos se clasifican de la siguiente manera:

Características de modelado principales

• Soporte para diferentes tipos de modelos de datos
• Creación de campos personalizados con atributos definidos
• Relaciones definidas por el usuario para restricciones y entidades
• Subconjuntos de modelos y validación de modelos
• Definición de elementos de datos atómicos
• Definición de vocabulario empresarial
• Desarrollo de nuevos modelos a partir de modelos existentes
• Características de colaboración

Características de usabilidad

• Consulta de objetos
• Importación y exportación de capacidades
• Gestión de ventanas, barras de herramientas y menús
• Interfaz gráfica fácil de usar
• Diseño automático de diagramas
• Creación de consultas con ordenación, agrupación, filtros y joins

Beneficios del modelado de datos para tu negocio

El modelado de datos es una parte vital de cada negocio. Tener un entendimiento sólido y completo de tus datos puede ayudarte a tomar decisiones informadas y crear mejores estrategias para tu empresa. Estos son algunos de los principales beneficios que se derivan de una estrategia exitosa de modelado de datos:

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

• Mayor velocidad de rendimiento: El modelado permite un procesamiento más rápido al establecer una base organizada para almacenar y acceder a la información.
• Riesgo reducido: El modelado de datos reduce los riesgos al identificar brechas o inconsistencias entre conjuntos de datos. Esto ahorra tiempo y dinero a las empresas, ya que solucionan sus problemas antes de que se conviertan en problemas mayores.
• Mayor eficiencia: El modelado optimiza los procesos y elimina redundancias que podrían resultar costosas para una empresa a largo plazo.
• Mejor toma de decisiones: Mejora las capacidades de toma de decisiones al ayudar a los ejecutivos a identificar tendencias y patrones dentro de sus operaciones comerciales. Luego, pueden utilizar este conocimiento para tomar decisiones más inteligentes acerca de su estrategia.
• Mayor precisión: Los datos precisos aseguran que los gerentes realicen inversiones inteligentes sin perder recursos en esfuerzos innecesarios.
• Menos errores: Un sistema bien organizado elimina errores tipográficos, errores y otros errores inadvertidos del sistema de información de una empresa.
• Reducción de la carga de trabajo: Los empleados pueden centrarse en tareas de alto nivel con menos repetición y duplicación de tareas, al tiempo que garantizan que se realice el trabajo necesario.
• Reducción de costos: El modelado de datos puede parecer un paso adicional en el proceso, pero es un paso rentable. El proceso puede evitar posibles descuidos y fallas que a menudo cuestan caro a las empresas.
• Democratización de los datos: Los modelos de datos a menudo facilitan la interpretación y comprensión de los datos comerciales. Esto significa que las partes interesadas en toda la organización pueden utilizar eficazmente los datos en su beneficio.

Ejemplos de soluciones de modelado de datos

Las empresas pueden utilizar herramientas de modelado de datos para crear un modelo de su sistema deseado y generar un diseño de base de datos correspondiente. Además, los desarrolladores o analistas de negocios pueden utilizar la solución para crear y visualizar modelos complejos. Estas son algunas de las herramientas de modelado de datos más utilizadas en distintos tipos de negocios e industrias:

erwin Data Modeler

erwin Data Modeler de Quest permite a los usuarios buscar, filtrar, diseñar, visualizar, implementar y gestionar datos, al tiempo que les ayuda a crear y refinar modelos de datos. El programa permite a los usuarios importar datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos SQL y hojas de cálculo.

erwin Data Modeler se puede utilizar para diversas tareas, como la generación automatizada de modelos de datos y esquemas de bases de datos, desarrollo y gestión centralizados de modelos, desarrollo de competencias en el uso de datos y colaboración. También incluye módulos que admiten manipulación avanzada de datos, mapeo de datos, generación de informes y paneles de control.

IDERA ER/Studio

ER/Studio es una herramienta integral de modelado de datos y diseño físico de bases de datos de IDERA, Inc. Proporciona herramientas para construir modelos de datos para bases de datos existentes o nuevos diseños de bases de datos desde cero.

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Esta herramienta permite a los desarrolladores, arquitectos de datos, modeladores, administradores de bases de datos y analistas de negocios crear y gestionar diseños de bases de datos, documentar y reutilizar activos de datos. ER/Studio crea diagramas entidad-relación a partir de esquemas de base de datos existentes y proporciona capacidades de ingeniería inversa para leer tablas físicas, vistas de unión y crear nuevos modelos.

IBM InfoSphere Data Architect

IBM InfoSphere Data Architect es una aplicación multiplataforma que permite a los usuarios diseñar, crear, descubrir, modelar, relacionar, estandarizar y mantener bases de datos visualmente. IDA incluye herramientas para crear diseños lógicos y físicos. También ofrece funciones de descubrimiento y exploración de metadatos que ayudan a los usuarios a analizar las estructuras de bases de datos existentes.

Las características clave de IDA incluyen consultas de datos nativas, importación y exportación de mapeos constantes y gestión de control de origen. La solución se integra con productos relacionados como IBM Db2, IBM Informix, Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, MySQL y sistemas de origen Teradata.

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