Los diferentes tipos de modelos de datos y cómo aprovecharlos al máximo

En el corazón de la modelación de datos está la comprensión de cómo fluye la información a través de un sistema. Así como un mapa puede ayudarnos a entender el diseño de una ciudad, la modelación de datos puede ayudarnos a entender las complejidades de un sistema de datos, sus estructuras, formatos y funciones de manejo.

Al diagramar el flujo de datos, podemos identificar cuellos de botella e ineficiencias. También podemos encontrar oportunidades de mejora. La modelación de datos perdura después de que la base de datos ha sido creada e implementada, ayudándonos a realizar un seguimiento de los cambios y adaptar nuestros sistemas en consecuencia. Pero para entender y aprovechar al máximo los modelos de datos, es importante comprender los diferentes tipos de modelos de datos y lo que pueden hacer.

¿Por qué usar modelos de datos?

Desde la perspectiva empresarial, la modelación de datos ofrece varios beneficios importantes. Ayuda a crear una base de datos eficiente y lógica al eliminar redundancias, lo que ahorra espacio de almacenamiento para organizaciones grandes con activos digitales extensos.

El proceso de modelación de datos también permite que todos los sistemas accedan a una única fuente de verdad, garantizando informes precisos en todos los niveles, desde análisis hasta visualización. En consecuencia, la modelación de datos es un proceso crítico en el desarrollo de cualquier empresa digital que desee ser más orientada a los datos.

Los diferentes tipos de modelos de datos

Existen varios tipos de modelos de datos que las empresas pueden utilizar. Los tres tipos más comunes son el modelo relacional, el dimensional y el modelo entidad-relación (ER).

Modelo relacional

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El formato de modelo de bases de datos más popular es el modelo relacional, que almacena datos en registros de formato fijo y los organiza en tablas con filas y columnas. El modelo de datos más básico tiene dos componentes: medidas y dimensiones. Los datos sin procesar pueden ser una medida o una dimensión.

• Medidas: Estos valores numéricos se utilizan en cálculos matemáticos, como la suma o promedio.
• Dimensiones: Son valores de texto o numéricos. No se utilizan en cálculos e incluyen ubicaciones o descripciones.

En el diseño de bases de datos relacionales, "relaciones", "atributos", "tuplas" y "dominios" son algunos de los términos más utilizados. También se pueden establecer relaciones explícitas como conexiones entre padre-hijo o uno-a-uno/muchos.

Modelo dimensional

Un modelo dimensional es un tipo de modelo de datos menos rígido y estructurado que otros tipos de modelos. Es mejor para una estructura de datos contextual que está más relacionada con el uso o contexto empresarial. Los modelos dimensionales están optimizados para consultas en línea y herramientas de almacenamiento de datos.

Puntos de datos cruciales, como la cantidad de transacciones, se llaman "hechos". Junto a estos hechos se encuentran piezas de información de referencia conocidas como "dimensiones", que pueden incluir cosas como el ID de producto, el precio unitario y el precio de la transacción.

Una tabla de hechos es la tabla principal de un modelo dimensional. La recuperación de datos puede ser rápida y efectiva porque los datos para una actividad específica se mantienen juntos. Sin embargo, la falta de enlaces puede dificultar la recuperación y el uso analítico de datos.

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Modelo entidad-relación (ER)

El modelo entidad-relación es una representación gráfica de la estructura de datos de un negocio. Contiene cuadros con diversas formas y líneas para representar actividades, funciones o "entidades" y asociaciones, dependencias o "relaciones", respectivamente.

El modelo ER proporciona un marco para comprender, analizar y diseñar bases de datos. Este tipo de modelo de datos se utiliza con mayor frecuencia para diseñar bases de datos relacionales.

En un diagrama ER, las entidades se representan con rectángulos y las relaciones se representan con diamantes. Una entidad es cualquier cosa que pueda identificarse como distinta de otras cosas. Una relación es una asociación entre dos o más entidades. Los atributos son las propiedades o características de una entidad o una relación.

Los diagramas ER se pueden categorizar en tres tipos: relaciones de uno a uno, relaciones de uno a muchos y relaciones de muchos a muchos.

• Relación de uno a uno: Un ejemplo de una relación de uno a uno sería un número de seguro social (SSN) y una persona. Cada SSN solo puede asignarse a una persona y cada persona solo puede tener un SSN.
• Relación de uno a muchos: Un ejemplo de una relación de uno a muchos sería una empresa y sus empleados. Una empresa puede tener muchos empleados, pero cada empleado generalmente trabaja para una sola empresa.
• Relación de muchos a muchos: Un ejemplo de una relación de muchos a muchos sería estudiantes y clases. Un estudiante puede tomar muchas clases y una clase puede tener muchos estudiantes matriculados.

Niveles de abstracción de datos

Con todos los tipos de modelos de datos, también existen diferentes posibilidades de permutación de diseño. Estos tres niveles de modelación para la abstracción de datos son los más comunes:

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Modelo conceptual de datos

El modelo conceptual de datos es el nivel de abstracción más alto, que representa la estructura general y el contenido de una base de datos pero sin detalles sobre los datos. Contiene una descripción de los datos pero no los propios datos. Este tipo de modelo tiene como objetivo mostrar cómo fluyen los datos dentro de la organización, capturar los requisitos comerciales y definir qué tipos de datos se necesitan.

Modelo lógico de datos

El modelo lógico de datos contiene más detalles que el modelo conceptual de datos e incluye todas las entidades, relaciones, atributos y reglas que se aplican a los datos. Este tipo de modelo se utiliza para diseñar la base de datos.

Modelo físico de datos

El modelo físico de datos contiene todos los detalles sobre cómo se implementará el modelo lógico. Este formato de modelo incluye nombres de tablas, nombres de columnas, tipos, longitudes, claves primarias, claves externas, índices y relaciones.

Consideración de diferentes tipos de modelos y estrategias para su negocio

Los modelos y formatos de modelos de datos mencionados anteriormente son los más populares, pero no son los únicos que existen para uso empresarial. Algunas empresas optarán por modelos jerárquicos, de red, orientados a objetos y/o de múltiples valores, según su situación y casos de uso empresarial específicos.

Independientemente del modelo(s) de datos que elija para su estrategia de datos empresariales, es importante contar con las personas y procesos adecuados para que estos modelos funcionen. Contratar a un modelador de grandes datos es un buen primer paso para seleccionar y operar modelos de datos exitosos para su negocio.

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