El modelado de datos comprende las metodologías de creación de representaciones de datos para la visualización de datos, lo que permite a los usuarios comprender mejor los valores globales y las asociaciones que crean el valor subyacente potencial de los datos.
El modelado de datos se utiliza para definir y analizar los requisitos de datos para respaldar la minería y el análisis de datos. El proceso de modelado de datos involucra a modeladores de datos profesionales que trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio, así como con los usuarios potenciales de un sistema.
En este artículo, analizamos el modelo de datos, los tipos de modelos de datos, las técnicas de modelado de datos y ejemplos.
Ver también: Las mejores herramientas de modelado de datos
Un modelo de datos es una representación visual de elementos de datos y las relaciones entre ellos. Es el método fundamental utilizado para aprovechar la abstracción en un sistema de información. Los modelos de datos definen la estructura lógica de los datos, cómo se conectan y cómo se procesan y almacenan los datos en los sistemas de información.
Los modelos de datos proporcionan las herramientas conceptuales para describir el modelo de un sistema de información en el nivel de abstracción de datos. Permite a los usuarios decidir cómo se almacenarán, aprovecharán, actualizarán, accederán y compartirán los datos en una organización.
Los modelos de datos también pueden proporcionar un retrato del sistema final y cómo se verá después de la implementación. Ayuda en el desarrollo de sistemas de información efectivos al respaldar la definición y estructura de datos en nombre de los procesos comerciales relevantes. Facilita la comunicación de necesidades comerciales y técnicas para el desarrollo de un plan de acción.
Los modelos de datos anteriores podrían ser «modelos de datos planos», en los que los datos se mostraban en el mismo plano y, por lo tanto, estaban limitados; los modelos planos podrían introducir duplicaciones y anomalías. Ahora, los modelos de datos son probablemente tridimensionales y son extremadamente efectivos y útiles para el desarrollo de la estrategia comercial y de TI.
Ver también: Principales herramientas de visualización de datos
El Comité de requisitos y planificación de estándares ANSI/X3/SPARC describió un concepto de tres esquemas, que se introdujo por primera vez en 1975. Esos tres tipos de instancias de modelos de datos son el esquema conceptual, el esquema lógico y el esquema físico.
Ver también: ¿Qué es la minería de datos?
esquema conceptual
Un modelo de datos conceptual o un esquema conceptual es una descripción de alto nivel de la información utilizada en el desarrollo de un sistema de información, como estructuras de bases de datos. Es un mapa de conceptos y las relaciones entre ellos, que normalmente incluye solo los conceptos principales y las relaciones principales.
El esquema conceptual describe la semántica de una organización y representa una serie de afirmaciones. Puede existir en varios niveles de abstracción y oculta los detalles internos de las estructuras de almacenamiento físico y, en cambio, se enfoca en describir entidades, tipos de datos, relaciones y restricciones. El proceso de diseño del esquema conceptual toma los requisitos de información para una aplicación como entrada y produce un esquema que se expresa en una forma de notación de modelado conceptual. A continuación se muestra un ejemplo de un esquema conceptual:
esquema lógico
Un modelo de datos lógicos o esquema lógico es una representación de la estructura abstracta del dominio de información que define todas las restricciones lógicas aplicadas a los datos almacenados. Un dominio de problema específico expresa la gestión del sistema de información o la tecnología de almacenamiento de forma independiente y define vistas, tablas y restricciones de integridad. Un esquema lógico define el diseño del sistema de información en su nivel lógico.
Los desarrolladores de software, así como los administradores, tienden a trabajar en este nivel. Aunque los datos se pueden describir como registros de datos que se almacenan en forma de estructuras de datos, la implementación de la estructura de datos y otros detalles internos están ocultos en este nivel. A continuación se muestra un ejemplo de un esquema lógico:
Esquema físico
Un modelo de datos físicos o esquema físico es una representación de un diseño de implementación; define la abstracción de datos dentro de los parámetros físicos.
Un esquema físico completo incluye todos los artefactos del sistema de información necesarios para alcanzar los objetivos de rendimiento o crear relaciones entre los datos, como índices, tablas de enlace y definiciones de restricciones. Los analistas pueden usar un esquema físico para calcular estimaciones de almacenamiento, y esto puede incluir detalles específicos de asignación de almacenamiento para un sistema de información.
Ver también: ¿Qué es el análisis de datos?
Existen varias técnicas para lograr el modelado de datos con éxito, aunque los conceptos básicos siguen siendo los mismos en todas las técnicas. Algunas técnicas populares de modelado de datos incluyen Jerárquico, Relacional, Red, Entidad-relación y Orientado a objetos.
T jerárquicatecnica
La técnica de modelado de datos jerárquicos sigue una estructura similar a un árbol donde sus nodos se clasifican en un orden particular. Una jerarquía es una disposición de elementos representados como «arriba», «abajo» o «al mismo nivel» entre sí. La técnica de modelado de datos jerárquicos se implementó en IBM Information Management System (IMS) y se introdujo en 1966.
Era un concepto popular en una amplia variedad de campos, incluidas las ciencias de la computación, las matemáticas, el diseño, la arquitectura, la biología sistemática, la filosofía y las ciencias sociales. Pero rara vez se usa ahora debido a las dificultades para recuperar y acceder a los datos.
T relacionaltecnica
La técnica de modelado de datos relacionales se utiliza para describir diferentes relaciones entre entidades, lo que reduce la complejidad y proporciona una visión general clara. El modelo relacional fue propuesto por primera vez como una alternativa al modelo jerárquico por el investigador de IBM Edgar F. Codd en 1969. Tiene cuatro conjuntos diferentes de relaciones entre las entidades: uno a uno, uno a muchos, muchos a uno y muchos a muchos. .
Red Ttecnica
La técnica de modelado de datos de red es una forma flexible de representar objetos y relaciones subyacentes entre entidades, donde los objetos se representan dentro de los nodos y las relaciones entre los nodos se ilustran como un borde. Se inspiró en la técnica jerárquica y fue introducido originalmente por Charles Bachman en 1969.
La técnica de modelado de datos de red facilita la transmisión de relaciones complejas como registros y se puede vincular a varios registros principales.
Relación entre entidades técnica
La técnica de modelado de datos entidad-relación (ER) representa las entidades y las relaciones entre ellas en un formato gráfico que consta de entidades, atributos y relaciones. Las entidades pueden ser cualquier cosa, como un objeto, un concepto o un dato. La técnica de modelado de datos entidad-relación fue desarrollada para bases de datos e introducida por Peter Chen en 1976. Es un modelo relacional de alto nivel que se utiliza para definir elementos de datos y relaciones en un sistema de información sofisticado.
T orientado a objetostecnica
La técnica de modelado de datos orientado a objetos es una construcción de objetos basada en escenarios de la vida real, que se representan como objetos. Las metodologías orientadas a objetos se introdujeron a principios de la década de 1990 y fueron inspiradas por un gran grupo de científicos de datos líderes.
Es una colección de objetos que contienen valores almacenados, en los que los valores no son más que objetos. Los objetos tienen funcionalidades similares y están vinculados a otros objetos.
Modelado de datos: una vista integrada
El modelado de datos es una tecnología esencial para comprender las relaciones entre conjuntos de datos. La vista integrada de los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos ayuda a los usuarios a comprender la información y garantizar que se utilice la información correcta en toda la empresa.
Aunque el modelado de datos puede tomar tiempo para funcionar de manera efectiva, puede ahorrar mucho tiempo y dinero al identificar los errores antes de que ocurran. A veces, un pequeño cambio en la estructura puede requerir la modificación de una aplicación completa.
Algunos sistemas de información, como un sistema de navegación, utilizan el desarrollo y la gestión de aplicaciones complejas que requieren habilidades avanzadas de modelado de datos. Hay muchas ingenierías de software asistidas por computadora (CASE) de código abierto, así como soluciones comerciales que se usan ampliamente para este propósito de modelado de datos.
Ver también: Guía de canalizaciones de datos
