Los datos están alterando la forma en que funciona el mundo. Los datos son responsables de todo, ya sea un estudio sobre remedios para enfermedades, la estrategia de ingresos de una empresa, la construcción eficiente de edificios o esos anuncios dirigidos en su página de red social. Estos datos son información que es legible por máquina en lugar de por humanos. Aquí es cuando el modelado de datos entra en escena. Es el proceso por el cual a los datos se les asignan reglas relacionales. Un modelo de datos simplifica los datos y los convierte en información significativa que las empresas pueden utilizar para la toma de decisiones y la estrategia. Este artículo le proporcionará una explicación completa y amplia de cómo funciona el modelado de datos, los numerosos tipos de modelado de datos y cómo puede ayudar a su empresa.
¿Qué es un modelo de datos?
Los buenos datos permiten a las organizaciones establecer puntos de referencia, puntos de referencia y objetivos para seguir avanzando. Para permitir esta medición, los datos deben organizarse a través de la descripción de los datos, la semántica de los datos y las restricciones de consistencia de los datos. Un modelo de datos es un modelo abstracto que permite el desarrollo continuo de modelos conceptuales y el establecimiento de vínculos entre objetos de datos.
Una empresa puede tener un banco de datos masivo, pero si no hay un estándar para verificar la calidad básica y la interpretabilidad de los datos, es inútil. Un modelo de datos sólido garantiza resultados posteriores procesables, conocimiento de las mejores prácticas para los datos y acceso a las mejores herramientas.
Veamos ahora los muchos tipos y procedimientos de modelado de datos.
¿Qué es el modelado de datos?
En ingeniería de software, el modelado de datos es el proceso de simplificar el diagrama o el modelo de datos de un sistema de software utilizando técnicas formales. Implica comunicar datos e información utilizando texto y símbolos. El modelo de datos sirve como plantilla para desarrollar nuevas bases de datos o rediseñar aplicaciones heredadas.
Dado lo anterior, es la primera y más importante etapa para establecer la estructura de los datos disponibles. El modelado de datos es el proceso de desarrollar modelos de datos en los que las relaciones y restricciones de datos se documentan y luego se codifican para su reutilización. Para representar la interrelación, teóricamente expresa datos con diagramas, símbolos o texto.
Por lo tanto, el modelado de datos ayuda a aumentar la consistencia en la nomenclatura, las reglas, la semántica y la seguridad. Como resultado, el análisis de datos mejora. El énfasis está en la necesidad de disponibilidad y organización de datos, independientemente de cómo se utilicen.
Proceso de modelado de datos
El modelado de datos es el proceso de desarrollar una representación conceptual de objetos de datos y sus interrelaciones. El proceso de modelado de datos generalmente consta de numerosas partes, incluida la recopilación de requisitos, el diseño conceptual, el diseño lógico, el diseño físico y la implementación.
Los modeladores de datos colaboran con las partes interesadas en cada etapa del proceso para comprender los requisitos de los datos, definir las entidades y los atributos, establecer las relaciones entre los objetos de datos y crear un modelo que represente con precisión los datos de manera que los desarrolladores de aplicaciones, administradores de bases de datos, y otras partes interesadas pueden utilizar.
¿Por qué es importante el modelado de datos?
Describirá qué datos tiene, cómo los utiliza y cuáles son sus requisitos de uso, protección y gobernanza mediante el modelado de sus datos. Su empresa puede utilizar el modelado de datos para:
- Crea un marco para la colaboración entre los departamentos de TI y comercial.
- Identifica el potencial para mejorar las operaciones comerciales al especificar los requisitos de datos y las aplicaciones.
- Ahorra tiempo y dinero en TI y en inversiones de procesos al prepararse con anticipación.
- Se reducen los errores (y la entrada de datos redundantes propensa a errores), mientras que se mejora la integridad de los datos.
- Al planificar la capacidad y el desarrollo, mejora la velocidad y el rendimiento de la recuperación y el análisis de datos.
- Establece y supervisa los indicadores clave de rendimiento de los objetivos en función de los objetivos de su empresa.
Por lo tanto, no se trata solo de lo que recibe a través del modelado de datos, sino también de cómo lo adquiere. El proceso en sí tiene numerosas ventajas.
Los beneficios del modelado de datos
El modelado de datos es un proceso esencial en la creación de cualquier programa de software o sistema de base de datos. Entre las ventajas del modelado de datos se encuentran:
- El modelado de datos ayuda a las partes interesadas a comprender mejor la estructura y las relaciones de los datos, lo que puede ayudar a influir en las decisiones sobre cómo utilizar y almacenar los datos.
- Calidad de datos mejorada: el modelado de datos puede ayudar a identificar fallas e inconsistencias en los datos, lo que puede mejorar la calidad general de los datos y prevenir problemas en el futuro.
- El modelado de datos facilita la comunicación y la colaboración entre las partes interesadas, lo que puede conducir a una toma de decisiones más eficaz y mejores resultados.
- Mayor eficiencia: el modelado de datos puede ayudar a agilizar el proceso de desarrollo al proporcionar a los desarrolladores, administradores de bases de datos y otras partes interesadas una representación clara y coherente de los datos.
Limitaciones del modelado de datos
A pesar de las numerosas ventajas del modelado de datos, existen algunas limitaciones y obstáculos a tener en cuenta. Algunos de los límites del modelado de datos son los siguientes:
- Modelos de datos inflexibles: Los modelos de datos pueden ser rígidos, lo que dificulta el ajuste a requisitos o formatos de datos cambiantes.
- Complejidad: Debido a que los modelos de datos pueden ser complejos y difíciles de comprender, las partes interesadas pueden tener dificultades para proporcionar información o colaborar de manera efectiva. El modelado de datos puede ser un proceso lento, especialmente para conjuntos de datos grandes o complejos.
Tipos de modelado de datos
Las organizaciones utilizan tres tipos diferentes de modelos de datos. Estos se crean durante las etapas de planificación de un proyecto de análisis. Abarcan desde requisitos abstractos hasta requisitos discretos, implican aportes de un subconjunto específico de partes interesadas y cumplen varias funciones.
#1. Modelo conceptual
Es una representación gráfica de las ideas de la base de datos y sus relaciones, que indica la perspectiva de los datos del usuario de alto nivel. Se concentra en establecer entidades, atributos de una entidad y relaciones entre ellos en lugar de las complejidades de la propia base de datos.
#2. modelo lógico
Este modelo especifica la estructura de las entidades de datos y sus relaciones con mayor detalle. Por lo general, se utiliza un modelo de datos lógicos para un proyecto específico, ya que el objetivo es crear un mapa técnico de reglas y estructuras de datos.
#3. El modelo físico
Este es un marco o esquema que define cómo se almacenan físicamente los datos en una base de datos. Se utiliza para el modelado específico de la base de datos en el que las columnas contienen tipos y propiedades precisos. El esquema interno está diseñado por un modelo físico. El objetivo es implementar realmente la base de datos.
La distinción entre modelo de datos lógico y físico se distingue por el hecho de que el modelo lógico explica ampliamente los datos pero no participa en la implementación de la base de datos, mientras que el modelo físico sí lo hace. En otras palabras, el modelo de datos lógico sirve como base para crear el modelo físico, que proporciona una abstracción de la base de datos y ayuda en la generación del esquema.
Sistemas de gestión de empleados, sencillos gestión de pedidos, reservas de hotel, etc., son ejemplos de modelado de datos conceptuales. Estos ejemplos demuestran cómo se utiliza este modelo de datos para comunicar y definir los requisitos empresariales de la base de datos, así como para presentar conceptos. No pretende ser técnico, sino más bien directo.
Veamos ahora las técnicas.
Técnicas de modelado de datos
Existen tres técnicas fundamentales de modelado de datos. El Diagrama de Entidad-Relación, o ERD, es una técnica para modelar y diseñar bases de datos relacionales o convencionales. En segundo lugar, los diagramas de clases del lenguaje de modelado unificado, o UML, son una familia estandarizada de notaciones para modelar y diseñar sistemas de información. Finalmente, la última técnica de modelado es el modelado del diccionario de datos, que implica la definición o representación tabular de los activos de datos.
Mejores prácticas de modelado de datos en 2023
Al iniciar un proyecto o tarea de modelado de datos, tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas:
#1. Cree un modelo de datos para la visualización.
Es poco probable que mirar columnas y filas interminables de entradas alfanuméricas resulte en iluminación. Muchos consumidores se sienten cómodos cuando ven visualizaciones gráficas de datos que resaltan cualquier anomalía o cuando usan interfaces de pantalla sencillas de arrastrar y soltar para evaluar y fusionar tablas de datos rápidamente.
Puede limpiar sus datos utilizando técnicas de visualización de datos como estas para que estén completos, sin errores y sin redundancia. Además, ayudan a reconocer diferentes tipos de registros de datos que son iguales al mismo elemento físico para que puedan traducirse a campos y formatos estandarizados para permitir la fusión de múltiples fuentes de datos.
#2. Reconocer las necesidades de la empresa y luchar por resultados significativos.
El propósito del modelado de datos es ayudar a una organización a desempeñarse con más éxito. El problema más importante que plantea el modelado de datos, desde la perspectiva de un experto calificado, es la captura precisa de las demandas comerciales. Esto es necesario para identificar qué datos deben recopilarse, almacenarse, actualizarse y ponerse a disposición de los usuarios.
Puede adquirir una comprensión completa de las demandas preguntando a los usuarios y partes interesadas sobre los resultados que requieren de los datos. Comience a organizar sus datos con estos objetivos en mente. Es aconsejable comenzar a diseñar estratégicamente sus conjuntos de datos teniendo en cuenta las necesidades de los usuarios y las partes interesadas.
#3. Crear una única fuente de verdad.
Lleve todos los datos sin procesar de sus fuentes a su base de datos o almacén de datos. Si confía solo en la extracción de datos "ad-hoc" de la fuente, el flujo de su modelo de datos puede verse obstaculizado. Si emplea todo el conjunto de datos sin procesar guardados en su centro centralizado, tendrá acceso a todos los datos anteriores.
Aplicar la lógica a los datos adquiridos directamente de una fuente y hacer cálculos con ellos puede tener una gran influencia, si no es que arruinar, todo su modelo. También es increíblemente difícil de reparar o mantener si algo sale mal durante el proceso.
#4. Comience con el modelado de datos rudimentario y avance.
Los datos pueden volverse extremadamente complicados muy rápido debido a factores como la cantidad, la naturaleza, la estructura, la tasa de crecimiento y el lenguaje de consulta. Cuando los modelos de datos se mantienen simples y modestos al principio, es más fácil abordar los problemas y tomar las medidas adecuadas.
Una vez que esté seguro de que sus modelos originales son correctos y significativos, puede agregar conjuntos de datos nuevos, eliminando cualquier discrepancia en el camino. Busque un programa que sea simple de usar al principio pero que posteriormente pueda admitir modelos de datos muy masivos. También debería permitirle agregar rápidamente datos de varios lugares físicos.
#5. Antes de continuar, verifique dos veces cada etapa de su proceso de modelado de datos.
Cada actividad debe verificarse dos veces antes de pasar a la siguiente etapa, comenzando con las prioridades de modelado de datos basadas en las necesidades comerciales. Elegir una clave principal para un conjunto de datos, por ejemplo, garantiza que el valor de la clave principal en ese registro se reconozca de forma única.
Se puede usar el mismo método para integrar dos conjuntos de datos para determinar si tienen una relación de uno a uno o de uno a muchos y para evitar interacciones de muchos a muchos que dan como resultado modelos de datos demasiado complejos o inmanejables.
#6. Ordene las consultas comerciales por dimensiones, datos, filtros y orden.
Al comprender cómo se pueden usar estas cuatro variables para explicar consultas comerciales, conjuntos de datos bien organizados para ayudar en la formulación de preguntas comerciales. Por ejemplo, si una empresa minorista tiene ubicaciones en todo el mundo, se pueden identificar las de mejor desempeño en el año anterior.
Los hechos serían conjuntos de datos históricos de ventas, las dimensiones serían el producto y la ubicación de la tienda, el filtro sería "últimos 12 meses" y el orden sería "las cinco mejores tiendas en orden descendente de ventas". Al organizar cuidadosamente sus conjuntos de datos y aprovechar tablas distintas para dimensiones y hechos, puede ayudar en la investigación identificando a los mejores vendedores de cada trimestre y respondiendo con precisión a consultas de inteligencia comercial adicionales.
#7. Realice cálculos con anticipación para evitar desacuerdos con los usuarios finales.
Es fundamental tener una única versión de la verdad contra la cual los usuarios puedan hacer negocios. Incluso si las personas no están de acuerdo sobre cómo debe usarse, no debe haber desacuerdo sobre la información subyacente o las matemáticas utilizadas para llegar a la respuesta. Por ejemplo, es posible que se requiera un cálculo para convertir los datos de ventas diarias en valores mensuales que luego se pueden comparar para determinar los mejores y los peores meses.
En lugar de exigir que todos usen sus propias calculadoras o herramientas de hoja de cálculo, una empresa puede evitar dificultades al incorporar este cálculo en su modelado de datos por adelantado.
#8. Busque una relación en lugar de una correlación.
Las instrucciones sobre cómo usar los datos modelados se incluyen en el modelado de datos. Permitir que los consumidores accedan a análisis de negocios por sí mismos es un paso importante, pero es crucial que no saquen conclusiones falsas.
Es factible, por ejemplo, si observamos cómo las ventas de dos productos no relacionados parecen aumentar y disminuir al mismo tiempo. ¿Los ingresos de un artículo impulsan las ventas de otro, o fluctúan en respuesta a factores externos como la economía y el clima? En este caso, un vínculo y una conexión desconcertantes pueden enfocarse de manera incorrecta, consumiendo recursos.
#9. Use herramientas y estrategias modernas para completar tareas desafiantes.
Antes de realizar un modelado de datos más extenso, se puede usar la programación para preparar conjuntos de datos para el análisis. Pero, ¿y si existiera una herramienta o aplicación que pudiera gestionar tareas tan complejas? Ya no es necesario que las personas aprendan varios lenguajes de codificación, lo que libera su tiempo para concentrarse en tareas que benefician a su empresa.
El software especializado, como las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL), puede facilitar o automatizar todos los procesos de extracción, transformación y carga de datos. También se puede utilizar una interfaz de arrastrar y soltar para combinar muchas fuentes de datos, e incluso se puede automatizar el modelado de datos.
#10. Modelado de datos mejorado para obtener mejores resultados comerciales
El modelado de datos que ayuda a los usuarios a obtener rápidamente respuestas a sus inquietudes comerciales puede mejorar el desempeño de la empresa en áreas como la eficacia, el rendimiento, la competencia y la satisfacción del cliente, entre otras.
La tecnología se puede utilizar para acelerar las fases de investigación de conjuntos de datos para obtener respuestas a todas las consultas, así como en relación con los objetivos corporativos, las metas comerciales y las herramientas. También implica asignar prioridades de datos para tareas corporativas específicas. Una vez que haya cumplido con estos escenarios, su empresa podrá pronosticar de manera más confiable los valores importantes y los beneficios de productividad que proporcionará el modelado de datos.
#11. Valide y pruebe su aplicación de análisis de datos.
Pruebe su sistema de análisis de la misma manera que lo haría con cualquier otra funcionalidad integrada e implementada. Debe evaluarse para ver si la cantidad total y la precisión de los datos recopilados son correctos. Considere si sus datos están bien organizados y le permiten lograr una medida crítica. También puede escribir algunas consultas para tener una mejor comprensión de cómo funcionará y se aplicará. Además, recomendamos desarrollar una serie de proyectos para verificar su ejecución e implementación.
¿Cómo afecta el modelado de datos al análisis?
El modelado de datos y el análisis de datos están inextricablemente vinculados porque se requiere un modelo de datos de calidad para obtener los análisis más impactantes para la inteligencia comercial que guía la toma de decisiones. El proceso de desarrollo de modelos de datos es una compulsión que obliga a cada unidad de negocios a considerar cómo contribuyen a los objetivos corporativos generales. Además, un buen modelo de datos garantiza un rendimiento analítico eficiente, independientemente de cuán grande y complejo sea o se vuelva su patrimonio de datos.
Cuando todos sus datos están correctamente definidos, evaluar solo los datos que necesita se vuelve considerablemente más fácil. Como ya ha establecido los vínculos entre los atributos de los datos, es sencillo evaluar y ver los efectos de cambiar los procesos, los precios o la dotación de personal.
Selección de una herramienta de modelado de datos
La buena noticia es que una excelente herramienta de inteligencia comercial incluirá todas las herramientas de modelado de datos que necesita, con la excepción de los productos y servicios de software exactos que seleccione para desarrollar su modelo físico. Para que pueda elegir el que mejor se adapte a las necesidades de su empresa y la infraestructura existente. Al considerar una herramienta de análisis de datos por sus capacidades de análisis y modelado de datos, hágase estas preguntas.
#1. ¿Es su herramienta de modelado de datos fácil de usar?
Los técnicos que implementan el modelo pueden manejar cualquier herramienta que les presente, pero sus estrategas comerciales y los usuarios de análisis cotidianos, y toda su organización, no obtendrán el máximo provecho de la herramienta si es difícil de usar. Busque una interfaz de usuario fácil de usar que ayude a su equipo con la narración de datos y los tableros de datos.
#2. ¿Qué tan efectiva es su herramienta de modelado de datos?
Otra característica crítica es el rendimiento: velocidad y eficiencia, que se traducen en la capacidad de mantener el negocio funcionando sin problemas mientras los usuarios realizan análisis. El modelo de datos mejor planificado no es el mejor si no puede soportar los rigores de las situaciones del mundo real, que deben incluir el desarrollo corporativo y volúmenes crecientes de datos, recuperación y análisis.
#3. ¿Su herramienta de modelado de datos necesita mantenimiento?
Si cada cambio en su modelo de negocio requiere modificaciones en su modelo de datos que consumen mucho tiempo, su empresa no se beneficiará del modelo ni de los análisis relacionados. Busque una solución que simplifique el mantenimiento y las actualizaciones, de modo que su empresa pueda cambiar según sea necesario sin dejar de tener acceso a los datos más recientes.
#4. ¿Se protegerán sus datos?
Los requisitos gubernamentales requieren que proteja los datos de sus clientes, pero la viabilidad de su empresa exige que proteja todos sus datos como un activo valioso. Debe asegurarse de que las herramientas que elija incluyan funciones de seguridad sólidas, como controles para brindar acceso a quienes lo necesitan y prohibir el acceso a quienes no.
¿Cuál es el factor más importante a considerar al modelar datos?
El objetivo principal del modelado de datos es sentar las bases para una base de datos que pueda cargar, recuperar y analizar rápidamente cantidades masivas de datos. Una idea de modelado de datos eficaz requiere el mapeo de datos corporativos, vínculos de datos y cómo se utilizan los datos.
¿Con qué frecuencia se debe volver a entrenar un modelo de datos?
La frecuencia con la que se debe volver a entrenar un modelo de datos varía según el modelo y el problema que ayuda a resolver. Según la frecuencia con la que cambian los conjuntos de datos de entrenamiento, si el rendimiento del modelo ha disminuido y otros factores, es posible que un modelo deba volver a entrenarse diariamente, semanalmente o con mayor frecuencia, como mensual o anualmente.
¿Qué es la validación del modelo de datos?
El proceso de validación del modelo de datos garantiza que el modelo se construya adecuadamente y pueda cumplir su función prevista. Una buena herramienta de modelado de datos facilita el proceso de validación mediante el envío de notificaciones automáticas que solicitan a los usuarios que reparen problemas, mejoren las consultas y realicen otros ajustes.
¿Cuáles son los conceptos fundamentales de modelado de datos?
Hay tres tipos de conceptos de modelado de bases de datos: modelado de datos conceptuales, modelado de datos logísticos y modelado de datos físicos. Los conceptos de modelado de datos, que van desde lo abstracto hasta lo discreto, establecen un modelo de cómo se organizan y gestionan los datos en una organización.
Resumen
Un modelo de datos completo y bien planificado es esencial para la creación de una base de datos realmente efectiva, útil, segura y precisa.
Un buen modelado de datos y un diseño de bases de datos son fundamentales para desarrollar sistemas de aplicaciones y bases de datos funcionales, confiables y seguras que funcionen bien con almacenes de datos y herramientas analíticas, y que faciliten el intercambio de datos con socios comerciales y entre numerosos conjuntos de aplicaciones. Los modelos de datos bien pensados ayudan a asegurar la integridad de los datos, aumentando el valor y la confiabilidad de los datos de su empresa.
Artículos Relacionados
- Análisis predictivo: definición, ejemplos y beneficios
- Analista de inteligencia comercial: descripción del trabajo, certificaciones y salario en los EE. UU.
- El mejor software de gestión de datos para su pequeña empresa en 2023
- Funciones, marco y beneficios del IASB (Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad)
Referencias
