¿Qué es Data Modeling?

El modelado de datos (Data Modeling) es un proceso utilizado en el diseño de sistemas de información e ingeniería de software para definir y analizar los requisitos de datos necesarios para respaldar los procesos comerciales. Implica la creación de representaciones abstractas de los datos y sus relaciones dentro de un sistema. 

El objetivo del modelado de datos es garantizar que los datos estén organizados, estructurados y almacenados de manera que satisfaga las necesidades comerciales y facilite la recuperación eficiente y precisa de la información.

¿Para qué sirve?

El modelado de datos sirve para varios propósitos importantes en el ámbito del diseño de sistemas de información y la ingeniería de software. Algunos de los objetivos clave incluyen:

  • Definir Requisitos de Datos: El modelado de datos ayuda a identificar y clarificar los requisitos de datos necesarios para respaldar los procesos comerciales de una organización. Proporciona una manera estructurada de entender qué datos son esenciales y cómo están relacionados entre sí.
  • Garantizar Consistencia e Integridad: El modelado de datos ayuda a establecer reglas y restricciones sobre los datos, como restricciones únicas y reglas de integridad referencial. Estas garantías contribuyen a mantener la coherencia y la integridad de los datos a lo largo del tiempo.
  • Comunicar Conceptos de Datos: Proporciona una forma visual y comprensible de comunicar los conceptos de datos y las relaciones entre ellos. Esto facilita la colaboración entre los diferentes equipos, incluidos analistas de negocios, desarrolladores y usuarios finales, al ofrecer una representación clara y compartida de la estructura de los datos.
  • Facilitar el Desarrollo de Software: El modelado de datos sirve como guía para el desarrollo de software relacionado con bases de datos. Proporciona a los desarrolladores un conjunto claro de especificaciones sobre cómo deben interactuar con los datos y cómo se deben estructurar las consultas y transacciones.
  • Asegurar Eficiencia en la Recuperación de Información: Al organizar y estructurar los datos de manera eficiente, el modelado de datos contribuye a lograr una recuperación de información rápida y eficiente. Esto es esencial para sistemas que gestionan grandes volúmenes de datos.

¿Cómo funciona?

El proceso de modelado de datos implica varias etapas para comprender, representar y estructurar la información de manera efectiva. Aquí hay una descripción general de cómo funciona:

1. Entendimiento de Requisitos:

  • Recolección de Requisitos: Comienza con la recopilación de requisitos de datos a través de la interacción con los usuarios finales, analistas de negocios y otros stakeholders. Se busca comprender qué datos son esenciales para las operaciones comerciales y cómo están relacionados.

2. Modelado Conceptual:

  • Identificación de Entidades y Relaciones: Se identifican las entidades principales (objetos o conceptos del mundo real) y las relaciones entre ellas. Esto se realiza de manera conceptual, sin preocuparse demasiado por los detalles de implementación.
  • Creación de Diagramas de Entidad-Relación (ER): Se utiliza la notación de diagrama de entidad-relación para representar visualmente las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas.

3. Modelado Lógico:

  • Transformación a Modelos Lógicos: A partir del modelo conceptual, se realiza una transformación hacia un modelo lógico que aborda detalles más específicos sobre la implementación. Se definen tablas, columnas, claves primarias y foráneas, y otros elementos necesarios para crear la base de datos.
  • Normalización: En esta etapa, se aplican técnicas de normalización para eliminar redundancias y dependencias inapropiadas entre los datos, asegurando una estructura eficiente y libre de anomalías.

4. Definición de Restricciones:

  • Establecimiento de Reglas y Restricciones: Se definen reglas y restricciones para garantizar la integridad y consistencia de los datos. Esto incluye restricciones únicas, integridad referencial y otras reglas de negocio.

5. Modelado Físico:

  • Implementación en la Base de Datos: Se traduce el modelo lógico a un diseño físico que se puede implementar en un sistema de gestión de bases de datos específico. Esto implica considerar aspectos como el tipo de datos, índices y otros detalles de implementación.

6. Iteración y Retroalimentación:

  • Revisión y Ajuste: A lo largo del proceso, es común revisar y ajustar el modelo en función de la retroalimentación de los stakeholders y los cambios en los requisitos. El modelado de datos es un proceso iterativo.

7. Documentación:

  • Documentación del Modelo: Se documenta el modelo de datos para proporcionar una referencia clara y completa para los desarrolladores, administradores de bases de datos y otros miembros del equipo.

Casos de uso

El modelado de datos se aplica en una variedad de casos de uso en el ámbito de la tecnología, la informática y la gestión de información. Aquí tienes algunos casos de uso comunes:

Diseño de Bases de Datos Relacionales:

  • Descripción: El modelado de datos es esencial para diseñar bases de datos relacionales, que son utilizadas en una amplia gama de aplicaciones y sistemas.
  • ¿Cómo se aplica? Se utiliza para definir tablas, relaciones, claves primarias y foráneas, y otros elementos necesarios para estructurar y organizar los datos.

Desarrollo de Sistemas de Información:

  • Descripción: En el desarrollo de sistemas de información, el modelado de datos ayuda a comprender y representar los requisitos de datos del sistema.
  • ¿Cómo se aplica? Se utiliza para crear modelos conceptuales y lógicos que sirven como guías para los desarrolladores en la implementación de la lógica del sistema y la interacción con la base de datos.

Optimización de Bases de Datos:

  • Descripción: En sistemas existentes, el modelado de datos puede utilizarse para analizar y optimizar la estructura de la base de datos.
  • ¿Cómo se aplica? Se revisa el modelo actual para identificar posibles mejoras, como la normalización de datos, la introducción de índices o la reorganización de la estructura para mejorar el rendimiento.

Cómo optimizar una Base de Datos? - ACTIONS

Migración de Datos:

  • Descripción: Durante la migración de datos entre sistemas o versiones de software, el modelado de datos es útil para planificar y ejecutar la transferencia de datos de manera efectiva.
  • ¿Cómo se aplica?Se utiliza para entender la estructura de los datos en el sistema de origen y mapearla de manera adecuada al sistema de destino.

Integración de Sistemas:

  • Descripción: En entornos donde múltiples sistemas deben interoperar y compartir datos, el modelado de datos facilita la comprensión de cómo se relacionan y se integran los datos entre los sistemas.
  • ¿Cómo se aplica? Se crea un modelo que representa las interfaces y los flujos de datos entre los sistemas, lo que ayuda a garantizar una integración efectiva.

Análisis de Negocios:

  • Descripción: El modelado de datos es esencial para los analistas de negocios que buscan comprender y representar la estructura de los datos relevantes para las operaciones comerciales.
  • ¿Cómo se aplica? Se utiliza para crear modelos que reflejen la realidad del negocio, incluyendo entidades, atributos y relaciones clave.

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Documentación y Comunicación:

  • Descripción: El modelado de datos sirve como una herramienta de documentación clara y visual para comunicar la estructura de datos a diferentes partes interesadas.
  • ¿Cómo se aplica? Se utiliza para crear diagramas y documentos que explican la arquitectura y el diseño de la base de datos de manera comprensible para personas no técnicas.

Estos son solo algunos ejemplos, y el modelado de datos puede adaptarse a diversas situaciones según las necesidades específicas de cada proyecto o sistema.

Modelado de datos en esquema estrella

El método de diseño de estrella es una estrategia bien establecida para la creación de modelos de datos, comúnmente utilizado en almacenes de datos (Data Warehouse) relacionales. Este método implica la clasificación de las tablas del modelo en dimensiones o hechos por parte de los diseñadores.

Las tablas de dimensiones detallan las entidades comerciales que se están representando, como productos, individuos, ubicaciones y conceptos, incluso el tiempo en sí mismo. En un esquema de estrella, la tabla más fundamental es la de dimensión de fecha, que consta de una clave única y columnas descriptivas para identificar y caracterizar los datos relacionados con fechas específicas.

Las tablas de hechos almacenan observaciones o eventos, como ventas o existencias, mientras que las tablas de dimensiones describen entidades como productos o fechas. Las tablas de hechos contienen claves de dimensiones y medidas numéricas, determinando su dimensionalidad y granularidad, respectivamente.

Esquema estrella

El diseño de esquema de estrella y muchos conceptos relacionados son de gran importancia para desarrollar modelos en diversas plataformas de BI. Mejorando la optimización, rendimiento y hasta usabilidad.

Un diseño de modelo bien estructurado debe incluir tablas que sean del tipo de dimensiones o tablas del tipo de hechos.  Se recomienda evitar mezclar los dos tipos en una sola tabla.

Conclusión

El modelado de datos es un proceso esencial para la creación de sistemas de información eficientes y comprensibles. Permite definir, estructurar y organizar los datos de manera que satisfagan las necesidades del negocio y faciliten la recuperación de información precisa.

El modelo de esquema estrella simplifica la estructura de datos en almacenes relacionales al clasificar tablas en dimensiones y hechos. Esto facilita el acceso y análisis de datos, mejorando la eficiencia y efectividad de las operaciones comerciales.

 

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