¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es un paso útil que hay que dar antes de codificar una base de datos, ya que permite realizar los cambios necesarios antes de que los desarrolladores empiecen a trabajar. Aunque lleva tiempo realizar esta tarea con eficacia, puede ahorrar mucho tiempo y dinero al identificar los errores antes de que se produzcan.

Entender cómo funciona el modelado de datos es un primer paso importante a la hora de decidir si quieres hacer modelado de bases de datos para tu propio proyecto.

En este artículo, analizamos qué es el modelado de datos, cuándo debe utilizarse y cuáles son los tipos más comunes de modelado de datos. También compartimos las principales ventajas y desventajas del modelado de datos.

Relacionado: Más información sobre cómo ser un arquitecto de datos

Definición de modelado de datos

El modelado de datos es el proceso de documentar el diseño de un sistema de software como un diagrama fácil de entender. El modelado de datos permite representar conceptualmente los datos y la asociación entre objetos de datos y reglas. El modelado de datos es beneficioso porque permite identificar errores o realizar los cambios necesarios antes de que los programadores hayan escrito el código. El modelado de datos también se puede utilizar para hacer ingeniería inversa a los esfuerzos de los programadores y extraer modelos de los sistemas existentes.

El objetivo principal del modelado de datos es:

  • Asegurarse de que los datos están representados con precisión, ya que cualquier dato que se omita en la base de datos dará lugar a resultados incorrectos y a informes inexactos
  • Ayuda a definir la base de datos y los niveles conceptual, lógico y físico
  • Ayuda a definir las claves primarias y foráneas, las tablas relacionales y los procedimientos almacenados
  • Obtenga una imagen clara de los datos de base que los desarrolladores puedan utilizar al crear la base de datos real
  • Identifique los datos redundantes o ausentes
  • Hacer que el mantenimiento y las actualizaciones de la infraestructura informática sean más rápidos y asequibles

Relacionado: 12 habilidades de ingeniería esenciales para su currículum

¿Cuándo hay que utilizar un modelo de datos?

Los modelos de datos se construyen tradicionalmente durante las fases de análisis y diseño de un proyecto. Esto permite asegurarse de que los requisitos del proyecto se entienden completamente y se cumplen. Dicho esto, también pueden ser útiles más adelante en el ciclo de vida de los datos para racionalizar los diseños que fueron creados por los programadores para fines específicos.

Tipos de modelado de datos

Los diferentes enfoques del modelado de datos se ven afectados por el tipo de datos que se utiliza y la información que se trata de ver.

Los tipos de modelado de datos incluyen:

  • Concepto
  • Jerárquico
  • Rational
  • Relación entre entidades
  • Lógica
  • Gráfico
  • Físico

Modelo conceptual de datos

El modelo conceptual de datos es una visión empresarial estructurada de alto nivel de los datos que se necesitan para realizar un seguimiento de las medidas de rendimiento, apoyar los procesos empresariales y registrar los eventos empresariales. Este modelo se centra en la identificación de los datos que utiliza la empresa, pero no en sus características físicas ni en su flujo de procesamiento. El alcance general del modelo se utiliza como punto de partida para el debate entre las partes interesadas. Se seleccionan las clases importantes de los datos y se describen las relaciones a partir de las instancias del mundo real que representan las clases.

Modelo de datos jerárquico

Con los modelos de datos jerárquicos, los datos se organizan en una estructura de árbol. Los datos se almacenan como registros separados que se conectan a través de enlaces. Este tipo de modelado de datos requiere que cada registro hijo sólo tenga un padre, aunque un registro padre puede tener múltiples registros hijos.

Relacionado: 8 certificaciones para impulsar su carrera de analista de datos

Modelo de datos de Rational

Este enfoque del modelado de datos representa la base de datos como una colección de relaciones, donde una relación es una tabla de valores. Cada fila de la tabla representa una colección de valores de datos relacionados. La idea central de un modelo relacional es describir una base de datos como una colección de predicados sobre un conjunto de valores de predicado, describiendo las restricciones sobre los valores y las combinaciones de valores.

Modelo de datos entidad-relación

Estrechamente relacionado con los modelos relacionales, este tipo de modelo de datos utiliza diagramas para representar los elementos de la base de datos y facilitar su comprensión. El modelo entidad-relación (modelo ER) describe cosas interrelacionadas que son de interés en un dominio de conocimiento específico. Una entidad es un dato, el objeto o el concepto sobre el que se almacenan los datos. La relación es el modo en que se comparten los datos entre las entidades.

Modelo lógico de datos

Este tipo de modelo de datos describe los datos con el mayor detalle posible, sin tener en cuenta la implementación física o la tecnología del sistema de gestión de bases de datos que se utiliza para almacenar los datos. Un modelo de datos lógico incluye toda la información sobre las entidades y las relaciones entre ellas que están presentes en una base de datos.

Relacionado: Relacionado: Aprenda a ser un gestor de datos

Modelo de datos gráficos

El modelado de datos en forma de gráfico es el proceso de describir un dominio arbitrario como un gráfico conectado de nodos y relaciones con propiedades y etiquetas. Se utiliza para resolver problemas técnicos y empresariales mediante la organización de una estructura de datos para la base de datos gráfica.

Modelo de datos físicos

Se trata de una representación de un diseño de datos tal y como se implementará en el sistema de gestión de bases de datos. Mediante este modelo, se describen las tablas individuales de la base de datos, las columnas que las componen y los detalles de las relaciones y las claves, al tiempo que se tiene en cuenta el rendimiento, la asignación de recursos y el acceso. Con este enfoque, alcanzará el máximo nivel de granularidad antes de la implantación real.

2. Ventajas del modelado de datos

El modelado de datos tiene varias ventajas, entre ellas:

  • Asegurarse de que los objetos se representan con precisión
  • Permitirle definir la relación entre tablas, procedimientos almacenados y claves primarias y foráneas
  • Ayudar a las empresas a comunicarse dentro y entre organizaciones
  • Ayudar a reconocer las fuentes de datos precisas para poblar el modelo
  • Permitir que la empresa documente los mapeos de datos en el proceso ETL

Desventajas del modelado de datos

Hay algunas desventajas del modelado de datos, que incluyen:

  • Debe conocer las características físicas de los datos almacenados para poder desarrollar un modelo de datos.
  • Un sistema de navegación utiliza el desarrollo y la gestión de aplicaciones complejas, lo que requiere conocimientos avanzados.
  • Los pequeños cambios en la estructura requieren la modificación de toda una aplicación.
  • No existe un lenguaje de manipulación de conjuntos en los sistemas de gestión de bases de datos.