En el caso de que su empresa tenga algún tipo de conexión con Big Data, es posible que ya esté familiarizado con el concepto de modelado de datos. La creación de nuevas bases de datos o el desarrollo de una estrategia de TI completa pueden beneficiarse del uso de herramientas de modelado de datos. Además, las herramientas de modelado de datos nos permiten representar visualmente la construcción de estructuras de datos, la organización de los datos y las relaciones que vemos entre ellos en apoyo de las actividades comerciales. En este artículo, discutiremos las mejores herramientas de modelado de datos, herramientas de modelado de datos para Microsoft y servidor SQL gratuito.
Primero, obtendremos una descripción general del modelado de datos en general, y luego nos sumergiremos en las herramientas de modelado de datos específicas.
¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos es el acto de desarrollar una representación visual de un sistema de información completo o ciertos componentes del mismo para transmitir vínculos entre varios puntos de datos y estructuras organizacionales. El objetivo es explicar las diversas formas de datos que se utilizan y almacenan dentro del sistema, las conexiones entre las diferentes categorías de datos, las diversas formas en que se pueden categorizar y organizar los datos, así como sus formatos y características.
En el modelado de datos, los requisitos de una empresa son lo primero. Las partes interesadas en el negocio brindan información por adelantado para establecer reglas y requisitos que se utilizarán en el desarrollo de un nuevo sistema o el refinamiento de uno existente.
Existen varios tipos diferentes de modelos de datos. El primer paso es sondear a las partes interesadas y a los usuarios finales para obtener información sobre los requisitos comerciales. El diseño de la base de datos concreta se formula posteriormente traduciendo estos principios comerciales en estructuras de datos. Los modelos de datos son como planos o mapas de carreteras en el sentido de que son gráficos formales que explican un tema complejo.
El modelado de datos hace uso de estándares predefinidos y métodos rigurosos. Esto permite un enfoque estandarizado, coherente y predecible para establecer y administrar los recursos de datos en todos los niveles de una organización.
En un mundo perfecto, los modelos de datos serían documentos vivos que crecieron y cambiaron a medida que lo hizo la empresa. Son cruciales en las áreas de soporte de procesos comerciales y arquitectura de TI y desarrollo de estrategias. Los proveedores, socios y pares de la industria pueden beneficiarse del acceso a modelos de datos compartidos.
¿Cuáles son las 5 técnicas básicas de modelado de datos?
El modelado de datos es una representación visual de la estructura de datos interna de la base de datos. El modelado de datos ayuda tanto en la comprensión de los datos como en el uso de los datos para hacer predicciones.
En el programa, puede modelar objetos físicos en una variedad de formas. Hay muchos tipos diferentes de modelos de datos, pero los más frecuentes incluyen jerárquico, relacional, UML, entidad-relación, orientado a objetos y dimensional.
#1. modelo jerárquico
Los datos de este modelo aparecen en forma de árbol con un solo nodo en el centro. La jerarquía básica de este modelo comienza en la raíz y se ramifica como un árbol con nodos secundarios que se ramifican nuevamente. Si bien cada nodo hijo en este paradigma solo tiene un padre, un padre puede tener varios descendientes.
Este modelo de datos almacena información en una estructura de árbol, por lo que cuando se accede a la información, se debe recorrer todo el árbol, comenzando por la raíz. Hay un mapeo de uno a muchos entre los tipos de datos en el modelo jerárquico. Además, la base de datos almacena toda la información y realiza conexiones entre registros.
#2. Modelo de datos dimensionales
Los sistemas de inteligencia comercial (BI) y procesamiento analítico en línea (OLAP) se basan en modelos de datos dimensionales como su columna vertebral. Estos modelos se usan con mayor frecuencia con grandes bases de datos que almacenan información histórica de transacciones, pero se pueden usar con cualquier tamaño de datos.
Las estructuras múltiples, como las tablas de hechos, las tablas de dimensiones y las tablas de búsqueda, se mencionan con frecuencia en los modelos de datos dimensionales. El modelado dimensional es la columna vertebral tanto de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) como de los almacenes de datos empresariales (EDW).
El objetivo principal de un modelo dimensional es facilitar el descubrimiento rápido de respuestas a inquietudes relacionadas con las proyecciones de la empresa, las tendencias de consumo y asuntos relacionados. Mediante el uso de modelos dimensionales, los informes de inteligencia comercial pueden volverse menos caóticos. Además, los usuarios pueden colaborar y tomar decisiones de manera más eficiente al compartir datos entre equipos y divisiones.
#3. modelo relacional
En este modelo de datos, las tablas de datos sirven para compilar un conjunto de elementos en relaciones. Este paradigma utiliza tablas vinculadas para representar conexiones e información. Además, la tabla tiene filas y columnas; los primeros reflejan los registros de la entidad, mientras que los segundos indican los atributos de la entidad. Para identificar de manera única cada entrada en la tabla, esta arquitectura de datos utiliza una variedad de claves primarias. En cuanto a obtener la información, se emplea SQL (lenguaje de consulta estructurado) para eso. En el modelo de datos relacionales, la clave principal funciona como la columna vertebral del sistema. Esto también significa que el conjunto de datos debe contener solo entradas únicas.
No debería haber ninguna discrepancia en la tabla de datos que pudiera causar problemas durante la recuperación de datos. La duplicación de datos, los datos inadecuados y los enlaces inadecuados utilizados para conectar los datos también plantean un desafío para el modelo de datos relacionales.
#4. modelo de red
El modelo de red es un modelo de base de datos que adopta un enfoque adaptable para representar las cosas y las conexiones entre ellas. Las plantillas juegan un papel crucial en el modelo de datos de red, que toma la forma de un gráfico en el que los bordes representan relaciones y los nodos representan elementos. La distinción más fundamental entre un modelo de datos jerárquico y un modelo de datos de red es la forma en que se representan los datos; en el primer caso, los datos se proporcionan en una estructura jerárquica, mientras que en el último caso, los datos se muestran en un gráfico.
Además, uno de los beneficios de un modelo de red es que incluye una representación de los vínculos fundamentales entre los nodos. Las relaciones uno a uno, muchos a muchos, etc. son todas posibles en este modelo de datos. En comparación con otros modelos de datos, como el modelo jerárquico, los modelos de datos jerárquicos facilitan el acceso a los datos.
Siempre hay un vínculo entre los nodos principal y secundario debido a la interacción inherente entre ellos. Además, la información no depende del otro nodo. La incapacidad de este modelo para adaptarse a las nuevas circunstancias es una limitación importante. Para realizar ajustes significativos, se requeriría una reconstrucción total del sistema, lo que requeriría mucho trabajo y tiempo. Además, es un desafío administrar datos en esta arquitectura porque cada registro está vinculado a los demás a través de una red de enlaces.
#5. Modelo de datos entidad-relación (ER)
Puede expresar claramente sus datos utilizando el modelo Entidad-relación (ER). El modelo ER clasifica la información de la siguiente manera:
- Entidades. Sus objetos, procedimientos o marco teórico actuales. Los clientes, los bienes y los ingresos son todos ejemplos de entidades.
- Relaciones. Las relaciones entre las cosas. Estas conexiones pueden existir entre dos personas o entre numerosas personas.
- Atributos. Información que caracteriza algo u otra cosa. Como ilustración, el nombre de un producto es un atributo.
Debe tener una comprensión firme del funcionamiento interno de su negocio y las necesidades de información de sus usuarios finales antes de poder construir un modelo de ER confiable.
Además, el diagrama de relación de entidad (ER) muestra las conexiones entre sus datos y los procesos que la base de datos debe poder manejar. También demuestra la naturaleza interconectada de estos varios conjuntos de datos. Un diagrama de modelo de datos es una representación visual de la estructura del modelo de datos subyacente que facilita la comunicación eficaz y eficiente de información detallada.
Tipos de modelos de datos
Diseñar una base de datos o un sistema de información no es diferente de diseñar cualquier otra cosa; comienza con un alto nivel de abstracción y se vuelve más y más granular a medida que avanza el proceso. Por lo general, existen tres tipos de modelos de datos, cada uno con su propio nivel de abstracción. El proceso comenzará con un modelo conceptual, luego pasará a un modelo lógico y finalmente terminará con un modelo físico. A continuación, profundizamos en cada tipo de modelo de datos:
#1. Modelos de datos físicos
Describen el formato de la base de datos que almacenará los datos. Esto los convierte en el concepto menos etéreo posible. Proporcionan un plan completo que se puede implementar como una base de datos relacional, completo con tablas asociativas que representan las relaciones entre las entidades y las claves principales y externas que se utilizarán para mantener esas relaciones estables. Para optimizar el rendimiento, los modelos de datos físicos pueden incorporar características específicas de DBMS.
#2. Modelos de datos conceptuales
Proporcionan una descripción general del contenido, la estructura y las reglas comerciales que rigen el sistema; también se conocen como modelos de dominio. La creación de un modelo conceptual es un paso común en la definición del alcance de un proyecto. Las clases de entidad (que identifican los tipos de elementos que son fundamentales para que la empresa los represente en el modelo de datos), sus atributos y limitaciones, las relaciones entre ellos y los requisitos aplicables de integridad de datos y seguridad son ejemplos de tales especificaciones. En la mayoría de los casos, la notación es sencilla.
#3. Modelo de datos lógicos
Las tablas, las columnas y sus relaciones (a través de claves foráneas) se trazan en este modelo, al igual que las conexiones entre ellas. Se detallan las entidades identificadas y sus respectivas características. A diferencia de los modelos de datos físicos, que están vinculados a determinadas bases de datos o formatos de archivo, los modelos de datos lógicos se pueden utilizar en cualquier lugar. Los archivos XML y JSON, así como las bases de datos relacionales, en columnas, multidimensionales y NoSQL, son todas implementaciones viables.
Proceso de modelado de datos
El modelado de datos es una disciplina académica que destaca la importancia de cuestionar las propias prácticas de gestión de datos. Sin embargo, los diferentes enfoques de modelado de datos se adhieren a diferentes convenciones en términos de los símbolos de datos empleados, la estructura de los modelos y la comunicación de los requisitos comerciales. Todos los métodos proporcionan flujos de trabajo estructurados o conjuntos de pasos que deben completarse en un orden particular a lo largo del tiempo. Estos procesos a menudo toman la siguiente forma:
#1. Definir una entidad
Averiguar qué entidades, procesos e ideas se están modelando en un conjunto de datos es el primer paso en el proceso de modelado de datos. Todas las partes deben encajar correctamente y tener sentido por derecho propio.
#2. Identificar las características críticas de cada entidad
Para diferenciar una cosa de otra del mismo tipo, necesitamos mirar sus atributos. La entidad "Dirección" puede incluir la dirección postal completa, incluidas las calles transversales, así como la ciudad, el estado y la nación, así como el código postal. Además, la entidad "Cliente" puede incluir el nombre y apellido, el número de teléfono y el cargo.
#3. Encuentre las conexiones entre entidades
El primer borrador del modelo de datos define las conexiones entre las cosas y cómo funcionan. Cada cliente “reside en el domicilio” en el escenario mencionado. Si se agrega la entidad "Pedido" al modelo, todos los envíos y pagos se realizarán a la ubicación especificada. El lenguaje de modelado unificado (UML) se usa comúnmente para documentar estas interdependencias.
#4. Asignación de propiedades a entidades
Esto permite que el modelo represente con precisión la forma en que la empresa utiliza los datos. Hay varios patrones formales comunes para modelar datos. Los patrones de análisis y los patrones de diseño son herramientas comunes para los programadores orientados a objetos, mientras que las partes interesadas pueden utilizar otros patrones en diferentes partes de una empresa.
#5. Reduzca los requisitos previos de rendimiento duplicados
Las claves son identificaciones numéricas asignadas a conjuntos de datos para expresar vínculos entre modelos sin duplicar los datos. La normalización es una técnica para organizar modelos de datos (y las bases de datos que representan). Para evitar la duplicación de datos en una tabla de nombres de clientes, es posible asignar una clave a cada cliente y vincularla a su dirección e historial de pedidos. La normalización a menudo reduce las necesidades de espacio de la base de datos en el disco, pero puede ralentizar el rendimiento de las consultas.
#6. Finalización y verificación del modelo de datos
Para mantenerse al día con la naturaleza en constante evolución de las necesidades comerciales, el modelado de datos debe ser un proceso iterativo.
¿Cuáles son los beneficios del modelado de datos?
El modelado de datos es una parte crucial del ciclo de vida del desarrollo de software, ya que ayuda a definir la estructura de la base de datos sobre la que se construirá la aplicación.
Además, el modelado de datos le permite establecer conexiones potenciales entre elementos de datos, lo que a su vez determina los tipos de consultas que se pueden realizar en los datos modelados.
La alineación de los objetivos comerciales con los objetivos tecnológicos se ve facilitada por el modelado de datos, que a su vez está respaldado por Business Architecture (el modelo de datos de una organización). Las partes de soporte de Business Architecture que se benefician de los modelos de datos incluyen Data Governance, Business Intelligence y Application Architectures.
Sin un modelo de datos inicial, corre el riesgo de construir un sistema que no sea adecuado para su público objetivo. Algunos de los muchos beneficios que obtendrán sus aplicaciones de un modelo de datos bien diseñado incluyen los siguientes.
#1. Aplicaciones de software superiores
La ventaja más evidente del modelado de datos es que da como resultado un software de mejor calidad que es más estable y requiere menos mantenimiento.
Lo que ocurre si (y es un gran si) no utiliza técnicas de modelado de datos mientras desarrolla aplicaciones es:
- Guarda los datos sin procesar del usuario en variables.
- Después de que el código modifica los valores de esas variables, sirven para completar aún más variables.
- Y así sucesivamente, hasta que te hayas acurrucado en un rincón y no puedas salir.
Además, da igual si tu empresa es grande o pequeña. Sin una planificación y una estructura adecuadas, el desarrollo de software inevitablemente dará como resultado un código espagueti. Su código será un lío enredado si decide hacer cambios o agregar nuevas funciones.
#2. Menos dinero y tiempo dedicados al desarrollo de aplicaciones
El modelado de datos deficiente al comienzo de la creación de una nueva aplicación aumenta el tiempo y los costos de desarrollo. Sin un modelo de datos, su equipo tendrá que codificar manualmente la estructura de la base de datos y dedicar tiempo a recopilar las necesidades de los usuarios.
Si tiene un modelo de datos, agregar nuevas tablas y vistas es pan comido; puede hacerlo simplemente agregándolos allí. Si descubre que necesita agregar una tabla a su aplicación o realizar cambios en una existente, puede hacerlo fácilmente modificando su modelo de datos.
Sin un modelo de datos, su equipo tendrá que cambiar manualmente tanto la base de datos como el código. Si necesita realizar modificaciones en todo el programa, esto puede llevar mucho tiempo y costar mucho dinero.
#3. Los problemas y errores en los datos se identifican rápidamente
Los problemas de datos y las imprecisiones a veces no se descubren hasta después de que ha comenzado el procedimiento. Alguien que intenta hacer una compra, por ejemplo, puede ver un mensaje de error que dice "datos incorrectos". En este caso, la información incorrecta estuvo presente desde el principio. El proceso se puede probar en un laboratorio o en un servidor de prueba, pero las fallas no se encontrarán hasta que el sistema se ponga en producción.
Sin embargo, cuanto antes detecte un problema con sus datos, antes podrá solucionarlo antes de que tenga un efecto adverso en sus usuarios.
El modelado de datos se usa ampliamente porque proporciona una imagen detallada de cómo los clientes interactúan con una empresa, incluso hasta los campos que visitan y la frecuencia con la que lo hacen. Este tipo de comprensión es crucial para identificar áreas problemáticas y decidir cómo solucionarlas. Las auditorías periódicas del modelo de datos pueden garantizar que su modelo de datos permanezca centrado en el usuario y los objetivos en todo momento.
#4. Mejoras en la velocidad de la aplicación
El modelado de datos tiene varios usos, y uno de ellos es la reducción de gastos. Aunque esto es esencial, el verdadero valor del modelado de datos radica en las mejoras que puede aportar a la velocidad y eficiencia de su aplicación.
Debido a su naturaleza estratégica, el modelado de datos es crucial para la eficiencia de una aplicación en términos de cómo procesa los datos. Los programadores sabrán qué datos guardar, por qué y dónde en la memoria. En otras palabras, esto allana el camino para que puedan desarrollar funciones para obtener datos de manera fácil y rápida.
Esto es considerablemente diferente del enfoque caótico de simplemente almacenar datos en tablas. Para obtener los resultados deseados de las tablas no estructuradas, los desarrolladores tendrían que dedicar tiempo a elaborar complejas consultas SQL. Al organizar los datos en tablas, los desarrolladores pueden estar seguros de que el motor de la base de datos podrá ubicar los datos deseados sin ningún esfuerzo adicional.
¿Como resultado? Las aplicaciones pueden procesar más datos sin perder velocidad de rendimiento.
#5. Mejore la documentación de mantenimiento a largo plazo
Los modelos de datos ayudan a definir los procesos comerciales y sus conexiones con mayor precisión. Cuando la información sobre un proceso comercial está en un solo lugar, es más fácil recogerla y mantenerla a lo largo del tiempo.
Los requisitos comerciales y la arquitectura de la aplicación se pueden documentar mejor con el uso del modelado de datos. Si existe un depósito central para los requisitos y el diseño, la información se puede compartir de manera más efectiva. Además, es fácil de detectar e incorporar los ajustes requeridos por nuevas necesidades, adiciones o correcciones de problemas.
El modelado de datos es un componente crucial del desarrollo de software; requiere tiempo y habilidad, pero la recompensa vale la pena.
¿Qué son las herramientas de modelado de datos?
Las herramientas de modelado de datos son software que simplifica la laboriosa tarea de crear modelos desde cero. Vinculan los niveles superiores de los modelos de datos con la información subyacente.
La mayoría de las herramientas de modelado de datos pueden generar esquemas de bases de datos automáticamente, y las bases de datos existentes se pueden convertir en modelos mediante ingeniería inversa. Las herramientas de modelado de datos, diagramación y visualización son solo algunos de los muchos tipos de soluciones de ingeniería de software asistida por computadora (CASE) disponibles en la actualidad.
Además, las herramientas de modelado de datos facilitan el diseño eficiente de bases de datos y reducen los errores humanos. Se puede desarrollar el lenguaje de definición de datos (DDL), se puede construir una base de datos de alto rendimiento y se puede proporcionar a las partes interesadas informes detallados con el uso de esta herramienta.
Cuando una base de datos es efectiva, acelera los procesos, reduce las tasas de error y necesita menos mantenimiento.
¿Por qué necesitamos herramientas de modelado de datos?
Para la mayoría de las empresas, sus datos son su posesión más preciada. Por lo tanto, la base de datos que utiliza para mantener este activo es más importante que nunca.
Los analistas de datos y los científicos de datos deben poder segmentarlos de varias maneras para respaldar decisiones comerciales estratégicas importantes, por lo que es crucial que los datos se organicen de una manera que beneficie tanto a la aplicación que los activa como a los datos mientras están en reposo.
Ahora debe tener en cuenta ambas necesidades potenciales.
El modelado de datos se refiere al proceso de definir la estructura de una base de datos y determinar cómo se almacenará la información dentro de ella.
Por lo tanto, puede crear estos diagramas y modelos con la ayuda de herramientas de modelado de datos. Cuando se usa en un sistema, un modelo de datos refuerza y mantiene las ideas comerciales subyacentes que representa.
La definición de entidades y conexiones de un modelo de datos refleja la descripción de una organización de sus elementos y acciones.
¿Cómo elijo las herramientas de modelado de datos adecuadas?
A medida que se expande la variedad de herramientas de modelado de datos, puede ser más difícil identificar la que mejor se adapte a sus necesidades. Por lo tanto, es fundamental evaluar su caso de uso en función de los siguientes criterios:
#1. Solicitud y Requisitos
Al decidirse por una herramienta de modelado de datos, este es el factor más crucial. Diferentes herramientas de modelado de datos enfatizan varios aspectos del modelado de datos. Poner los requisitos de su negocio en papel es el primer paso para hacer una buena elección. Una base de datos con capacidades de modelado sería ideal para un proyecto que solo necesita una herramienta de modelado de datos para tareas simples. Sin embargo, la misma tecnología no servirá para los propósitos de Data Modeling cuando deba cumplir con los requisitos de las empresas.
#2. Características
Una vez que comprenda los requisitos de la empresa, puede comenzar a evaluar sus opciones entre las herramientas de modelado de datos. Esto incluye probar las herramientas de modelado de datos para compatibilidad con múltiples usuarios y verificar si admiten UTM o modelado de casos de uso. Además, verifique si puede modelar datos en los niveles conceptual, lógico y físico. Comparar y contrastar aspectos requiere una lista.
#3. Escalabilidad
Los requisitos de un proyecto evolucionan a medida que se desarrolla. Usa algo que pueda ayudarte a crecer si puedes. Piense en sus necesidades y el alcance de su modelo de datos antes de decidirse por una herramienta de modelado de datos. Al hacer una selección de herramientas, es esencial pensar en las necesidades inmediatas.
#4. Integración
Tenga cuidado con las herramientas de modelado de datos que generan un modelo de datos en un formato propietario en lugar de uno estándar. Si ya tiene una base de datos o infraestructura tecnológica y procesos, será mucho más fácil incorporar los resultados de la herramienta de modelado que eligió.
#5. Comunidad de Usuarios
Hay un foro de usuarios o una comunidad para cada herramienta que existe. Corra la voz y asegúrese de que la comunidad ame y use su herramienta.
Descripción general de las mejores herramientas de modelado de datos
Estas son algunas de las mejores herramientas de modelado de datos que puede considerar.
#1. Modelador de datos Erwin
El modelado, la visualización y la implementación de datos se simplifican con Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler también se puede usar para mantener los modelos de datos consistentes y comprensibles durante la vida útil de una aplicación.
Es una de las mejores opciones debido a su amplia gama de funcionalidades y soporte para campos como inteligencia empresarial, big data, integración de datos a gran escala, gestión de datos y gestión de proyectos.
Caracteristicas
- Desarrollo Ágil de Software. Ya sea en la nube o en las instalaciones, Erwin Data Modeler puede ayudarlo a crear aplicaciones útiles. Defina sus modelos como desee, ya sea con NoSQL, big data o un diseño híbrido.
- Automatización. Al usar Erwin Data Modeler para producir rápidamente esquemas y modelos, puede acelerar su proceso de desarrollo y reducir los errores.
- Navegación y controles simples. Puede ver fácilmente estructuras de datos complejas y procesos comerciales con la ayuda de Erwin Data Modeler y su interfaz fácil de usar.
- Diseñando en un círculo completo. El código de la base de datos se puede escribir y realizar ingeniería inversa con Erwin Data Modeler, lo que permite una implementación más confiable y productiva de las estructuras de datos.
Además, puede elegir entre las versiones Standard, Workgroup, Navigator o Safyr de Erwin Data Modeler. Todas estas versiones tienen cotizaciones de precios disponibles a pedido a través de su sitio web.
#2. EsquemaDb
DbSchema es una herramienta para desarrollar, documentar e implementar esquemas de bases de datos.
Debido a su diseño fácil de usar, DbSchema es una de nuestras herramientas de modelado de datos favoritas. Por lo tanto, DbSchema es accesible para usuarios sin una amplia experiencia en SQL.
Caracteristicas
- Modelo de datos independiente. Dado que los esquemas son independientes de la base de datos, pueden compartirse fácilmente entre los miembros del equipo.
- Editor visual para gestionar datos relacionales. DbSchema incluye un editor que se puede usar para llenar varias tablas con datos. Unir tablas con claves foráneas es tan fácil como arrastrar y soltar.
- Fuente de entrada. DbSchema se puede utilizar para evaluar configuraciones de bases de datos generando datos falsos.
- Gráficos e informes de bases de datos genéricas. Los gráficos dinámicos, los diagramas UML y otros informes se pueden crear fácilmente con la herramienta de generación de informes de DbSchema.
- Automatizaciones. Para ejecutar secuencias de comandos Java, implementar esquemas, ejecutar secuencias de comandos SQL y producir documentación HTML5, DbSchema utiliza un motor de secuencias de comandos Java Groovy.
- Un programa que carga datos. Los datos se pueden importar desde una variedad de fuentes utilizando el cargador de datos de DbSchema, incluidos XML, XLS, XLSX y CSV.
Además, hay dos ediciones de DbSchema: la edición comunitaria gratuita y la edición profesional de pago. Hay tres puntos de precio para la versión profesional: $98 para uso académico, $196 para uso individual y $294 para uso comercial. Las licencias son permanentes y todas las tarifas deben pagarse en el momento de la compra.
#3. arqui
Archi es una opción económica para arquitectos y modeladores empresariales. Es útil para muchos tipos diferentes de análisis, descripción y visualización de la arquitectura empresarial.
Es una herramienta de modelado de datos de código abierto que funciona en múltiples plataformas y puede ampliarse con módulos adicionales.
Características:
- Todos los elementos de ArchiMate se pueden construir rápidamente en las vistas de ArchiMate
- Las vistas dinámicas de ArchiMate le permiten cambiar de perspectiva en cualquier momento
- Proporciona una vista de sugerencias para ver rápidamente datos sobre elementos.
- Esta herramienta muestra el elemento del modelo seleccionado y sus relaciones con otros componentes del modelo en un diagrama de árbol radial
- La herramienta le permite construir y modificar su lienzo según sea necesario.
#4. Modelador de datos para desarrolladores de Oracle SQL
El modelado de datos para el entorno de Oracle es posible con la ayuda de Oracle SQL Developer Data Modeler.
Se discuten todos los aspectos de la recopilación, el análisis, la gestión y la inferencia de datos. Es una pieza de software que facilita varias tareas de modelado de datos y aumenta la eficiencia en general.
Caracteristicas
- Se pueden construir y modificar modelos de varios tipos, incluidos relacionales, multidimensionales y de datos.
- Tanto la ingeniería directa como la inversa están dentro de sus capacidades.
- La herramienta promueve el trabajo en equipo en la creación de software mediante la gestión del código fuente
- Una de las mejores herramientas de modelado de datos gratuitas que existen, se puede utilizar tanto en entornos locales como en la nube.
#5. Modelador de datos Navicat
Cree modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos con facilidad utilizando Navicat Data Modeler, una poderosa herramienta de diseño de bases de datos. Además de crear modelos de relación de entidad, también puede realizar ingeniería directa e inversa, escribir consultas SQL, importar modelos de varias fuentes de datos, definir el tipo de datos y más utilizando Navicat Data Modeler.
Caracteristicas
- Se admiten múltiples formatos de base de datos. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL y MariaDB son solo algunas de las bases de datos que funcionan con Navicat Data Modeler.
- Ayuda del artesano. Para diseñar, construir y editar modelos de datos sin tener que escribir consultas SQL sofisticadas, puede utilizar la herramienta de diseño en el modelador de datos de Navicat.
- Formas de Modelos. Los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos son compatibles con Navicat. Para transformar la información conceptual en un modelo lógico, utilice la herramienta de conversión de modelos.
- Desarrollo inverso. Con Navicat, puede aprovechar las arquitecturas de bases de datos preexistentes para diseñar nuevos diagramas ER. Los índices, enlaces y propiedades en los modelos de datos se pueden visualizar para una mejor comprensión.
- Creación interna de código SQL. El código SQL para ejecutar su modelo de datos se puede generar con la ayuda de Navicat Data Modeler.
- Colaboración. La compatibilidad de Navicat con el almacenamiento en la nube facilita compartir archivos de modelos con colegas que se encuentran lejos.
Además, existen versiones comerciales y comunitarias de Navicat. La versión comercial cuesta $ 22.99 por mes. Una suscripción anual cuesta $229.99, mientras que la licencia perpetua cuesta $459. Los usuarios no comerciales tienen la opción de pagar $12.99 por mes, $129.99 por año o $249 por una licencia de por vida.
#6. Arquitecto de datos de IBM InfoSphere
IBM InfoSphere Data Architect es una herramienta de modelado de datos para BI y estadísticas que agiliza y acelera el proceso de diseño de integraciones de datos.
Cuando se trata de coordinar los diversos servicios, aplicaciones, formatos de datos y procedimientos de su empresa, esta herramienta de modelado de datos se encuentra entre las mejores disponibles.
Caracteristicas
- La herramienta facilita una programación fácil y rápida.
- Puede obtener más información sobre sus activos de datos y utilizar ese conocimiento para aumentar la producción y reducir los tiempos de lanzamiento.
- Es genial para el trabajo en grupo porque favorece la comunicación y la armonía.
- Es posible importar y exportar mapas individualizados.
- El programa puede inferir la organización de conjuntos de datos no relacionados a partir de sus metadatos.
- Es posible modelar datos tanto física como lógicamente.
- Data Studio y Query Workload Tuner son dos ejemplos de productos que se pueden integrar con este.
#7. PgModelador
PgModeler fue desarrollado como una herramienta de modelado de datos para el sistema de base de datos PostgreSQL; tiene una interfaz gráfica de usuario atractiva y fácil de usar y proporciona acceso completo al código fuente de la herramienta.
Caracteristicas
- Acepta documentos XML.
- Generación automática de columnas y restricciones.
- Si algo sale mal, todo su progreso se revierte.
- Los scripts SQL le permiten mantener el modelo y la base de datos sincronizados.
- La interfaz de línea de comandos se puede utilizar para automatizar procedimientos de rutina.
- Los datos de bases de datos preexistentes se pueden utilizar para desarrollar modelos.
Herramientas de modelado de datos para SQL Server
Muchas organizaciones y desarrolladores de bases de datos confían en SQL Server, lo que lo convierte en uno de los servidores de bases de datos más populares disponibles. Con la ayuda de una interfaz gráfica de usuario, las herramientas de modelado de datos agilizan el proceso de diseño de bases de datos y brindan soporte para el mantenimiento de bases de datos.
Aquí se detallan las cuatro mejores herramientas de modelado de datos para crear bases de datos de SQL Server.
#1. Modelador de datos de sapo
Toad es una de las mejores herramientas excelentes de modelado de datos para SQL Server, ya que proporciona una gran cantidad de funciones de automatización, flujo de trabajo y productividad que hacen posible construir y mantener bases de datos de forma rápida y sencilla.
También puede usarlo para controlar las revisiones de código, recuperar información rápidamente y exportarla en una variedad de formatos.
Toad también tiene la capacidad de comparar y enumerar las diferencias entre bases de datos, esquemas y servidores. La reversión de transacciones SQL, la ejecución de scripts y procedimientos T-SQL y la automatización de la gestión de bases de datos de rutina son posibles con esta herramienta.
Además, incluso ayuda a optimizar el rendimiento y ajustar las consultas.
#2. EsquemaDb
DbSchema es un modelador de datos robusto que funciona con una amplia variedad de bases de datos, incluido SQL Server.
El diseño visual de consultas complejas, la generación automática de consultas SQL y la ejecución con unos pocos clics son posibles con esta herramienta, al igual que con las otras en nuestra lista. Puede gestionar modelos de datos con más de 10,000 tablas.
Las funciones de DbSchema incluyen administración de bases de datos, almacenamiento de modelos de datos (incluido el almacenamiento de archivos GIT) y generación, y generación de scripts de migración.
#3. diseño
Con Dezign, puede crear bases de datos y modelos de datos visualmente. Incluso es posible crear un diagrama entidad-relación (ERD).
Es una herramienta eficaz para los ingenieros de bases de datos, que se adapta a numerosos enfoques de modelado.
También se puede utilizar para evaluar, documentar y optimizar bases de datos preexistentes, así como para detectar fallas en la creación de bases de datos.
#4. Modelador de datos Erwin
Cuando se trata de modelado de datos visuales en SQL Server, una de las herramientas más populares es Erwin. Además, produce las consultas SQL necesarias para construir su modelo de datos.
Está repleto de herramientas que ayudan a los usuarios comerciales y técnicos a colaborar de forma centralizada en los modelos.
Erwin también puede ayudar con las comparaciones de bases de datos y modelos. Los esquemas de bases de datos se pueden utilizar para deducir el código de definición de datos. Además, lee ¿Qué puede lograr SQL para las empresas?
Es un producto establecido que puede mantenerse al día con las demandas de los requisitos de datos corporativos. El modelado de datos se facilita con la compatibilidad de Erwin con numerosos sistemas CRM y ERP.
#5. vertabelo
Vertabelo es un modelador de datos en línea que funciona con SQL Server y otras bases de datos favoritas. Admite capas conceptuales, lógicas y físicas de modelado de datos, lo que le permite modelar datos desde cero en cualquier plataforma. Con las opciones integradas de Vertabelo para colaborar y compartir datos, se pueden lograr incluso proyectos masivos de creación de bases de datos.
Agiliza las cosas desde el principio al automatizar la génesis de los modelos de datos físicos y los scripts DDL. Las fantásticas funciones de este instrumento incluyen ingeniería directa e ingeniería inversa. Estas opciones producen secuencias de comandos SQL que se pueden usar para modificar una base de datos existente o crear un modelo de datos.
Esta herramienta de diagrama entidad-relación (ERD) en línea para SQL Server se destaca por su interfaz de usuario (IU) intuitiva, actualizada y compatible con dispositivos móviles. Crow's Foot, IDEF1X y UML son solo algunas de las notaciones estándar de la industria incluidas en la herramienta.
Además, Vertabelo comprueba la compatibilidad de su modelo de datos con la base de datos de destino.
Herramientas de modelado de datos de Microsoft
El desarrollo de bases de datos se ha convertido en una parte integral del proceso de ingeniería de software debido a la adopción generalizada de bases de datos en la era actual. La popularidad de Microsoft SQL Server como DBMS entre los desarrolladores es alta y juega un papel importante en esto. Por lo tanto, un conjunto confiable de herramientas de modelado de bases de datos de Microsoft SQL Server es esencial. Aquí están las herramientas de modelado de datos de Microsoft.
#1. Paradigma Visual
La aplicación basada en web de Visual Paradigm facilita el desarrollo de diagramas y el trabajo en equipo remoto. Además de SQL Server, se admiten muchos otros DBMS. Hay muchas notaciones estándar (como la pata de gallo) disponibles para usar en el desarrollo de su modelo de datos.
El Editor de registros de tablas y el Transistor de modelo automatizado son dos características destacadas de este modelador de datos de SQL Server. Table Record Editor permite a los desarrolladores practicar el trabajo con datos de bases de datos reales mediante la inserción de registros de prueba. El modelo automatizado de transistores conserva la historia mientras crea modelos lógicos y físicos a partir de versiones anteriores.
A partir de su modelo físico, Visual Paradigm puede crear archivos DDL para su base de datos física. Además, compara una base de datos de producción con su modelo de datos físicos y genera scripts SQL para realizar reparaciones. Al igual que otros programas comunes de ERD, presenta ingeniería inversa.
#2. Navegar
Navicat es un programa independiente que admite muchas plataformas (Windows, Linux y macOS). Esta herramienta ERD de SQL Server le permite modelar sus datos en tres formatos diferentes, incluidos IDEF1X, Crow's Foot y Unified Modeling Language. Las excelentes herramientas para crear automáticamente modelos lógicos y físicos también están disponibles para los desarrolladores en Navicat.
Tanto la ingeniería hacia atrás como hacia adelante están incluidas en esta herramienta ERD de SQL Server. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB y Oracle son solo algunas de las bases de datos que funcionan con la herramienta. Además, puede generar secuencias de comandos SQL directamente desde su modelo de datos físicos con la ayuda de Exportar SQL.
¿Cuáles son los beneficios clave de las herramientas de modelado de datos?
Las herramientas de modelado de datos simplifican los procesos de software complejos al representarlos gráficamente. Las siguientes son solo algunas de las muchas ventajas que ofrecen las herramientas de modelado de datos.
- Las herramientas de modelado de datos se pueden utilizar para simplificar la búsqueda de información en grandes conjuntos de datos.
- Si está tratando de entender un concepto comercial complicado, una ayuda visual podría ayudar.
- Evite los peligros comunes al crear bases de datos y software.
- Elevar el nivel de estandarización de la documentación y la arquitectura del sistema en toda la empresa.
- Mejore la capacidad de respuesta de su programa y base de datos.
- El mapeo de datos en toda la organización debe optimizarse.
- Facilite una mayor comunicación bidireccional entre sus grupos de desarrollo y BI.
- Las herramientas de modelado de datos simplifican y aceleran el tiempo dedicado al diseño de una base de datos a nivel conceptual, lógico y físico.
Conclusión
En conclusión, la importancia del modelado de datos radica en su capacidad para aclarar las conexiones entre elementos de datos dispares. También puede reducir los costos y el tiempo de desarrollo, aumentar la calidad de la aplicación y administrar la redundancia de datos con su ayuda. Puede realizar todas estas tareas con el mínimo esfuerzo y la máxima eficiencia con la ayuda de las herramientas de modelado de datos.
Preguntas frecuentes sobre herramientas de modelado de datos
¿Es Excel un modelo de datos?
Sí. Los modelos de datos en Excel son tipos especiales de tablas que tienen conexiones entre muchas tablas por medio de columnas o filas comunes. Además, el modelo de datos combina múltiples tablas y datos de otras hojas o fuentes en una sola tabla con acceso a todos los datos de las tablas.
¿Cómo modelamos los datos?
Existen varios tipos diferentes de modelos de datos. El primer paso es sondear a las partes interesadas y a los usuarios finales para obtener información sobre los requisitos comerciales. Para crear un diseño de base de datos viable, estos principios comerciales deben interpretarse en estructuras de datos.
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Referencia
