Gestión de datos

Modelado de datos

El modelado de datos es la práctica de crear una representación visual de los elementos y flujos de datos en el contexto de un proceso empresarial. Los modelos de datos se crean para documentar cómo se estructuran los datos para dar soporte a un proceso de negocio. Pueden elaborarse a partir de esquemas de bases de datos existentes para apoyar los esfuerzos de reingeniería.

¿Por qué modelar datos?

Los modelos de datos son un método de buenas prácticas para crear un diseño base. La representación visual ayuda a documentar y comunicar el diseño con revisores y colaboradores. Resulta beneficioso cuando es necesario mejorar un sistema para ampliarlo, y es esencial cuando se refactoriza una aplicación para utilizar una arquitectura de microservicios.

El modelado de datos, tal y como lo concibe Actian, abarca los siguientes aspectos clave:

Modelado conceptual: Actian ayuda a las organizaciones a crear un modelo conceptual de datos que captura la visión de alto nivel de los datos y sus relaciones. Este modelo representa los requisitos de datos de la organización y los conceptos de negocio, proporcionando una clara comprensión de las entidades de datos, atributos y sus interdependencias. Al alinear el modelo de datos con los objetivos empresariales, las organizaciones ganan confianza en la relevancia y precisión de la representación conceptual.
Modelado lógico: Las soluciones de datos de Actian permiten a las organizaciones transformar el modelo conceptual en un modelo lógico de datos. Este modelo se centra en la estructura, la semántica y las relaciones de los elementos de datos, abstrayéndose de los detalles específicos de implementación. Al aprovechar las técnicas de modelado estándar del sector, como Entity-Relationship (ER) o Unified Modeling Language (UML), las organizaciones ganan confianza en la integridad y cohérence del modelo lógico de datos.
Modelado físico: Actian permite a las organizaciones traducir el modelo lógico de datos en un modelo físico de datos que se alinea con plataformas tecnológicas y sistemas de bases de datos específicos. Este modelo define las estructuras físicas de almacenamiento, los tipos de datos, las estrategias de indexación y las consideraciones de optimización. La experiencia de Actian en tecnologías de bases de datos garantiza que las organizaciones puedan implementar con confianza el modelo físico de datos, optimizando el rendimiento, la escalabilidad y la accesibilidad de los datos.
Integración e interoperabilidad de datos: Las soluciones de modelado de datos de Actian se centran en garantizar la integración e interoperabilidad de los datos en diversos sistemas y plataformas. Proporcionamos herramientas y metodologías para facilitar el intercambio, la asignación y la transformación de datos entre diferentes modelos y formatos de datos. Al garantizar una interoperabilidad de datos sin fisuras, Actian infunde confianza en la capacidad de las organizaciones para integrar datos de múltiples fuentes y aprovecharlos eficazmente.
gouvernance y conformidad de datos: Actian reconoce la importancia de la gouvernance datos y el cumplimiento en el modelado de datos. Nuestras soluciones permiten a las organizaciones incorporar principios de gouvernance de datos en el modelo de datos, garantizando la calidad, privacidad y seguridad de los mismos. Al alinear el modelo de datos con los requisitos normativos y los estándares del sector, Actian infunde confianza en la capacidad de las organizaciones para mantener la integridad de los datos y cumplir con las normativas de protección de datos.

Tipos de modelos de datos

Existen múltiples formas de modelar datos. A continuación se ofrecen algunos ejemplos:

El diagrama Entidad-Relación (ER) es el modelo más habitual. Muestra cómo se interrelacionan mediante líneas los distintos objetos que representan entidades.
Un modelo orientado a objetos es adecuado para mostrar las conexiones entre objetos que se almacenarán en una base de datos orientada a objetos.
Un modelo relacional muestra cómo se relacionan las tablas a través de claves en un esquema de base de datos relacional.
Un modelo de datos dimensional es útil a la hora de diseñar un esquema en estrella para un almacén de datos.
Un modelo de datos de red puede mostrar cómo se estructuran y conectan los datos a nivel de registro.
Un modelo de grafos puede describir las conexiones entre los nodos de una base de datos de grafos.

Los tres niveles del modelado de datos

Dependiendo de la fase de modelización en la que se encuentre, una empresa puede avantage los tres niveles para articular las relaciones entre los datos:

Al principio de un proyecto, resulta útil esbozar a alto nivel qué datos se utilizarán para respaldar un proceso empresarial. El modelo conceptual de datos modelo conceptual de datos proporciona esta visión resumida de los procesos utilizados para el funcionamiento del proceso de negocio. En este nivel se omiten los detalles para que los conceptos puedan transmitirse con facilidad.
La mayoría de los modelos comienzan en el modelo lógico de datos del proceso de negocio que se va a implementar. Este modelo detalla todas las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas. Se destacan las relaciones de clave primaria, junto con las relaciones de clave externa. Un analista de negocio sería el autor de un modelo de datos de este tipo.
El nivel más bajo es el modelo físico de datosque contiene detalles suficientes para crear un esquema de base de datos. Un diseñador de bases de datos o un desarrollador de aplicaciones dibujarían este nivel de modelo de datos. El modelo físico puede asignarse a un esquema apropiado para la tecnología de la base de datos. En el caso de una base de datos relacional, el modelo físico puede desnormalizar un modelo de datos lógico para optimizar el rendimiento de las preguntas más utilizadas a las que debe responder la base de datos. Los tipos de esquema que admite un diseño físico incluyen SQL, NoSQL y JSON.

Modelización de multiplicidades

Existen múltiples formas de representar las relaciones entre entidades. Los tipos generales de relaciones representadas incluyen:

Cero, uno o relación opcional.
Relación uno a uno.
Cero o más relaciones.
Una o varias relaciones.
Una relación de alcance limitado.

Notaciones de modelado de datos

Los diseñadores pueden elegir entre varios estilos de notación para dibujar modelos. Algunos de los estilos más comunes son:

La notación IE es un estilo limpio para los modelos de datos de alto nivel. Es sencilla porque omite los detalles de los atributos.
La notación Barker puede utilizarse en varios niveles. Es más detallada que la notación IE.
La notación IDEF1X es muy adecuada para el diseño físico de bases de datos, pero ya no es popular.
El Grupo de Gestión de Objetos (OMG) ha propuesto un estándar de modelado denominado Lenguaje Universal de Modelado (UML). Aún está en fase de borrador hasta que se ratifique.

Construir un modelo

Construir un modelo incluye múltiples pasos y puede resultar laborioso. La avantage de seguir estos pasos es que se adquiere un conocimiento profundo de los datos y sus interrelaciones, lo que ayuda a crear mejores aplicaciones. Los pasos más comunes, por orden, son:

Comprender qué casos de uso o procesos empresariales soportará el modelo.
Crear un modelo conceptual.
Comprender los volúmenes de datos y qué preguntas debe responder la base de datos.
Crear el modelo lógico de datos y validarlo para comprobar su integridad y exactitud.
Decida qué modelo de base de datos es el más adecuado para la aplicación, como SQL, NoSQL o JSON.
Normalizar, reducir duplicados y desnormalizar para mejorar el rendimiento.
Crear un modelo físico de base de datos.
Cree el esquema de la base de datos.
Cargar datos de prueba y escribir consultas.
Validar los resultados de la consulta.
Despliega el modelo.