Un modelo de datos completo y óptimo contribuye a la creación de una base de datos lógica y optimizada que elimina la redundancia, reduce los requisitos de almacenamiento y permite una recuperación eficiente. También proporciona a todos los sistemas una "única fuente de verdad", que es fundamental para operaciones eficaces y para demostrar el cumplimiento de la legislación y las normas reglamentarias. El modelado de datos es un paso importante en dos actividades críticas de una organización digital. Los modelos de datos son fundamentales para reunir a todos los segmentos de una empresa (TI, analistas de negocios, administración y otros) para construir en colaboración sistemas de información (y las bases de datos en las que se basan). Estos sistemas requieren datos correctamente definidos y formateados, y los modelos arrojan luz sobre qué datos se necesitan y cómo deben organizarse para respaldar las actividades comerciales previstas.
Modelo de datos
Los modelos de datos son representaciones gráficas de los elementos de datos de una organización y las relaciones entre ellos. Los modelos ayudan en el desarrollo de sistemas de información efectivos al ayudar en la definición y estructuración de datos en el contexto de actividades comerciales críticas. Permiten que el personal comercial y técnico colabore en cómo se guardan, acceden, comparten, actualizan y utilizan los datos dentro de una empresa. Los modelos de datos están compuestos por entidades, que son los objetos o conceptos sobre los que deseamos recopilar datos, y se convierten en las tablas de una base de datos. Las entidades potenciales en un modelo de datos incluyen productos, proveedores y clientes.
Una visión detallada de cómo se verá el producto terminado y cómo actuará debe estar presente antes de planificar y crear cualquier proyecto de software. La colección de reglas comerciales que rigen la funcionalidad requerida es un componente importante de esa visión. La descripción de datos consta de los flujos de datos (o modelo de datos) y el diseño de la base de datos que los respaldará. El modelado de datos conserva el concepto y sirve como hoja de ruta para los desarrolladores de software. Una vez que la base de datos y los flujos de datos se han establecido y documentado por completo, y los sistemas se han construido de acuerdo con esas especificaciones, los sistemas deben proporcionar la funcionalidad requerida para mantener la validez de los datos.
Herramientas de modelo de datos
Las herramientas de modelado de datos ayudan a las empresas a comprender cómo combinar y organizar sus datos, y cómo se vinculan con esfuerzos comerciales más grandes. Encontrar el correcto es fundamental para mejorar los procedimientos y la documentación de software desarrollo, análisis e inteligencia empresarial. Sin embargo, decidir qué herramientas de modelado de datos usar puede ser difícil.
#1. dibujar.io
Considere Draw.io como el vínculo entre el lápiz y el papel o la pizarra y algo más formalizado. Es un creador de diagramas de flujo gratuito, sencillo y basado en navegador que permite a los usuarios arrastrar y soltar formas de entidades (como las elipses y los paralelogramos que se ven en los modelos de datos) en un lienzo y conectarlas mediante líneas conectoras. Es un método rápido para obtener cualquier cosa, incluso si no tiene acceso a un software potente. No podría tener sentido en estas circunstancias cuando hay una gran cantidad de datos no estructurados.
Caracteristicas claves:
1. El complemento SQL está disponible.
2. Ideal para modelos financieros
3. La capacidad de arrastrar y soltar formas de entidades
#2. Lucidchart
Lucidchart es un creador de diagramas comparable a Draw.io, pero ofrece flujos más sofisticados y una mejor seguridad de datos. A diferencia de Draw.io, los planes ilimitados de Lucidchart no son gratuitos. Debido a que Lucidchart está vinculado a SQL, los usuarios pueden canalizar sus lienzos a su sistema de administración de base de datos real. Debido a que se integra con Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana y Slack, Lucidchart promueve la colaboración. También facilita la colaboración a través de funciones integradas de chat, coautoría y comentarios.
#3. Banco de trabajo MYSQL
Esta capa de GUI de modelado de datos multiplataforma, de código abierto y gratuita para bases de datos MySQL es conocida por su simplicidad y facilidad de uso. La herramienta de arquitecto, desarrollador y administrador de bases de datos está disponible para Windows, Linux y Mac OS X. MySQL Workbench incluye modelado de datos, creación de SQL y amplias herramientas administrativas para la configuración del servidor, la gestión de usuarios, la copia de seguridad y mucho más.
#4. EsquemaDb
DbSchema es una herramienta de diseño de bases de datos que ofrece alternativas gratuitas y de pago y es compatible con una amplia gama de bases de datos. Esto también admite técnicas de modelado de datos, como la creación de consultas visuales, la sincronización de esquemas y la automatización de procesos de bases de datos, como la implementación de esquemas, entre otros. Los modeladores de datos también pueden usar DbSchema para organizar tablas en diferentes diseños, generar informes en formato HTML o PDF y comparar diferentes bases de datos o scripts para descubrir errores.
#5. PgModelador
PgModeler es una herramienta de modelado de bases de datos PostgreSQL de código abierto que se ejecuta en Windows, Linux y macOS. Aunque esta herramienta es gratuita para los modeladores de datos que quieran ensamblar su código fuente ellos mismos, las personas que quieran comprar una versión con paquetes binarios precompilados tienen varias posibilidades. Esta aplicación es apropiada para usuarios que buscan una variedad de funciones que van desde la disposición básica de columnas hasta idiomas definidos por el usuario. PgModeler permite a los usuarios restaurar versiones anteriores de bases de datos, desarrollar modelos y scripts basados en bases de datos existentes y generar automáticamente columnas y restricciones al encontrar las relaciones disponibles en la base de datos.
Modelo de datos conceptual
El modelo de datos conceptuales, también conocido como modelo de dominio, investiga y detalla sus estructuras y conceptos comerciales inmutables de alto nivel. Se utilizan más comúnmente al comienzo de un nuevo proyecto cuando se resuelven los conceptos de alto nivel y las necesidades preliminares. Con frecuencia se desarrollan como antecedentes o alternativas a la siguiente etapa: los modelos lógicos de datos. El modelo de datos de nivel más abstracto o de nivel de resumen es un modelo de datos conceptual. Este modelo de datos excluye información específica de la plataforma, así como información de implementación adicional, como definiciones y procedimientos de interfaz. Debido a su simplicidad, un modelo de datos conceptuales es valioso. Se utiliza con frecuencia en proyectos de datos estratégicos y para presentar ideas.
Un modelo de datos conceptual está diseñado para una audiencia empresarial y proporciona una amplia cobertura de temas empresariales. Nunca es un modelo de solución y es independiente de la tecnología y la aplicación. En otras palabras, el modelo de datos conceptual es un modelo de negocio desde el punto de vista de los datos. El modelo de datos conceptual se utiliza en los negocios para confirmación y corrección. Los atributos generalmente no se introducen en los modelos de datos conceptuales porque son modelos de nivel superior. Ayudan en el establecimiento de relaciones entre entidades, sin embargo, pueden carecer de las cualidades de habilidad nula y cardinalidad. Los modelos de datos conceptuales se construyen con frecuencia para que sean independientes de cualquier tecnología de almacenamiento de datos o sistema de gestión de bases de datos (DBMS).
El objetivo de un modelo de datos conceptual es brindar una vista de la empresa basada en datos al describir cómo interactúan entre sí las diferentes unidades de negocios. Esto se logra con frecuencia mediante el uso de diagramas de relación de entidad (ERD) y/o modelos de función de objeto (ORM). Los modelos de datos conceptuales, a diferencia de los modelos de datos lógicos y físicos, son independientes de la tecnología y la aplicación. Esto significa que están desconectados de la realidad y el contexto de los sistemas y procedimientos existentes.
Ejemplo de modelo de datos
Antes de almacenar datos en una base de datos, debemos crear un modelo de datos para ello. Un modelo de datos es una representación gráfica de objetos de datos y sus interacciones. Es similar al plano de un arquitecto en que ayuda a construir un modelo conceptual. En esta publicación, veremos algunos ejemplos de modelado de datos del mundo real.
#1. Modelo ER (Entidad-Relación)
Este paradigma se basa en el concepto de entidades del mundo real y sus relaciones. Genera un conjunto de entidades, un conjunto de relaciones, una colección de atributos generales y restricciones. Una entidad es una cosa del mundo real en este contexto; por ejemplo, un empleado es una entidad en una base de datos de empleados. Un atributo es una propiedad que tiene un valor, y los conjuntos de entidades comparten atributos con el mismo valor. Finalmente, está la relación de entidad.
#2. modelo jerárquico
Este modelo de datos organiza los datos como un árbol con una sola raíz, al que se adjuntan otros datos. La jerarquía comienza en la base y crece como un árbol. Con una sola relación de uno a muchos entre dos tipos diferentes de datos, este modelo describe con éxito numerosas relaciones en tiempo real.
#3. Modelo relacional de objetos
Este modelo es un híbrido de una base de datos orientada a objetos y una base de datos relacional. Como resultado, combina la amplia funcionalidad del paradigma orientado a objetos con la simplicidad del modelo de datos relacional. El modelado de datos ayuda a las empresas a basarse más en los datos. Esto comienza con la limpieza y el modelado de datos.
#4. Modelo de datos orientado a objetos
Los modelos de datos orientados a objetos son una variante del modelado de datos conceptuales en el que los elementos se agrupan en jerarquías de clase para hacer que los puntos de datos intrincados del mundo real sean más comprensibles. Ellos, como el modelado conceptual, se emplean más comúnmente en las primeras etapas del desarrollo del sistema, particularmente para tecnologías multimedia con gran cantidad de datos.
Modelo de datos lógicos
Los modelos de datos lógicos, también conocidos como esquemas lógicos, son una extensión de la estructura básica descrita en los modelos conceptuales, pero tienen en cuenta factores más relacionales. Tiene algunas anotaciones básicas sobre las cualidades generales o las características de los datos, pero carece de un enfoque profundo en las unidades de datos reales. Este modelo es muy valioso en los diseños de almacenamiento de datos, ya que es totalmente independiente de la infraestructura física y puede servir como modelo para utilizar los datos en el sistema. Permite una comprensión visual de la relación entre los puntos de datos y los sistemas sin estar demasiado inmerso en la materialidad del sistema. El modelo de datos lógicos combina todas las piezas de información que son fundamentales para el funcionamiento diario de la organización.
Componentes del modelo de datos lógicos
Un modelo lógico de datos se compone de tres componentes principales:
Entidades: Cada entidad es una colección de elementos, personas o pensamientos que son relevantes para un negocio.
Relaciones: Cada relación representa una conexión entre dos de las entidades enumeradas anteriormente.
Atributos: Son piezas descriptivas, características o cualquier otra información que se pueda utilizar para caracterizar aún más un artículo.
Cada uno de estos componentes del modelo de datos lógicos recibe un nombre y una definición escrita. No les preocupa cómo se manejan, ejecutan o almacenan las necesidades comerciales antes mencionadas. Dado que los datos son la parte más esencial de cualquier aplicación, programa o sistema, los sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos de calidad deben construirse sobre una estructura de datos sólida y correcta. Una estructura de datos sólida permite a los desarrolladores de aplicaciones crear la mejor interfaz de usuario, sistema de procesamiento o análisis estadístico y configuración de informes factible. No importa cuán sofisticado o técnico sea su sistema, debe cumplir con los requisitos, obedecer las regulaciones y servir a los objetivos del negocio o empresa para el que fue diseñado; de lo contrario, será inútil.
Características de un modelo de datos lógicos
- Un modelo de datos lógicos puede explicar los requisitos de datos para cada proyecto. Sin embargo, está diseñado para conectarse sin esfuerzo con otros modelos de datos lógicos si el proyecto lo requiere.
- El desarrollo y diseño de un modelo de datos lógicos se puede realizar independientemente del sistema de gestión de la base de datos. No se ve afectado por el tipo de sistema de gestión de base de datos.
- Las características de los datos contienen longitudes y precisiones específicas para los tipos de datos.
- No se definen claves principales o secundarias en el modelado de datos lógicos. En este nivel de modelado de datos, es necesario volver a verificar y ajustar los detalles del conector que se establecieron antes de construir las relaciones.
¿Qué quiere decir con modelo de datos?
Los modelos de datos son representaciones gráficas de los elementos de datos de una organización y las relaciones entre ellos. Los modelos ayudan en el desarrollo de sistemas de información efectivos al ayudar en la definición y estructuración de datos en el contexto de actividades comerciales clave.
¿Cuáles son los 5 modelos de datos?
Los cinco modelos de base de datos son
- Modelo de datos jerárquico.
- Modelo de datos relacionales.
- Modelo de datos entidad-relación (ER).
- Modelo de datos orientado a objetos.
- Modelo de datos dimensionales.
¿Cuáles son los 3 componentes principales de un modelo de datos?
Edgar Codd (1980) proporciona la definición más detallada de un modelo de datos: un modelo de datos se compone de tres partes: 1) estructuras de datos, 2) operaciones de estructura de datos y 3) restricciones de integridad para operaciones y estructuras.
¿Qué es un modelo de datos con ejemplo?
El término "modelo de datos" puede aplicarse a dos ideas distintas pero relacionadas. También puede referirse a una formalización abstracta de los objetos y conexiones que se encuentran en un área de aplicación determinada, como clientes, productos y pedidos en una empresa manufacturera.
¿Cómo se escribe un modelo de datos?
Pasos en el proceso de modelado de datos
- Determinar los casos de uso y el modelo lógico de datos.
- Haga una estimación inicial de costos.
- Reconozca sus patrones de acceso a los datos.
- Determinar las especificaciones técnicas.
- Cree un modelo de datos de DynamoDB.
- Realiza tus consultas de datos.
- Verifique el modelo de datos.
- Examine la estimación de costos.
¿Cuáles son los cinco pasos del modelado de datos?
- Recopilación de necesidades comerciales
- Identificación de la entidad
- Crear un modelo de datos conceptuales
- Complete los atributos y diseñe el modelo lógico de datos.
- Crear tablas físicas en la base de datos
¿Cómo se realiza el modelado de datos?
El modelado de datos es el proceso de desarrollar una representación conceptual de objetos de datos y sus interrelaciones. El modelado de datos a menudo consta de numerosos procesos, incluida la recopilación de requisitos, el diseño conceptual, el diseño lógico, el diseño físico y la implementación.
Conclusión
El modelado de datos es un método para mostrar visualmente datos en gráficos y diagramas con diferentes niveles de conceptualización, detalle y complejidad. El modelado de datos se presenta de muchas formas y maneras, pero su principal ventaja es que puede ayudar en el diseño y liderar el desarrollo de un sistema basado en bases de datos. Puede automatizar y simplificar la mayor parte del proceso de modelado de datos, desde herramientas gratuitas de código abierto hasta soluciones y plataformas listas para la empresa, lo que lo hace más accesible para equipos más pequeños y proyectos urgentes con un presupuesto limitado.
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Referencias
