Modelamiento de datos: definición, ventajas y tipos

Con el paso de los años, las empresas han tenido acceso a mayores cantidades de datos que obtienen a través de diversas fuentes. El interés en el uso de estos datos ha generado en las compañías la necesidad de implementar herramientas y metodologías que les permitan acceder a ellos de forma ordenada y estructurada, con el objetivo de analizarlos, comprenderlos y aplicarlos en procesos de toma de decisiones sobre negocios, productos o servicios.

El análisis de datos es un proceso que exige la recopilación, almacenamiento y procesamiento de los datos de una manera eficaz y eficiente. El cumplimiento de estos requerimientos se logra a través de la implementación y desarrollo del modelamiento de datos.

El modelamiento de datos va a ser el proceso que le va a permitir a las empresas analizar y comprender sus datos, transformándolos en información de valor que aporte a la evolución de sus negocios.

Si estás interesado en saber más sobre el modelamiento de datos, qué es, cuáles son sus ventajas y qué tipos de modelos de datos existen, quédate leyendo este artículo, donde podrás profundizar sobre estos temas y conocer dónde estudiar análisis de datos para que te conviertas en un experto en este campo.

Definición del modelamiento de datos

El modelamiento de datos hace referencia al proceso de diagramación de los flujos de datos, es decir, a la creación del esquema que va a definir la forma en la que se recopilan y se administran los datos y la información de una empresa.

El esquema que se define a partir del modelamiento de datos permite estructurar y ordenar conjuntos de datos para que, finalmente, logren ser procesados de manera sencilla y correcta a través de una base de datos.

El objetivo, entonces, del modelamiento de datos radica en tomar un grupo o conjunto de datos que no están estructurados ni organizados y darle un orden sistemático y claro que le brinde a los analistas y ejecutivos un tratamiento y entendimiento eficiente y efectivo de la información.

Ventajas del modelamiento de datos

El modelamiento de datos brinda a las empresas beneficios que aportan no solo a las áreas comerciales, sino que se convierten en la hoja de ruta para optimizar procesos que van desde la elección de las tecnologías para el diseño de bases de datos, hasta el control de calidad, la mejora del rendimiento e inversión empresarial.

A continuación, conoce algunas ventajas del modelamiento de datos:

• En primer lugar, el modelamiento de datos brinda a las empresas la posibilidad de visualizar los datos como información de valor, organizada, limpia y fácil de entender.

• El proceso de modelado de datos permite identificar y reducir errores en el diseño y desarrollo de softwares de bases de datos, además de optimizar la integridad de los datos.

• Apoya la identificación de datos repetidos, redundantes e innecesarios, así como la indicación de posibles ausencias de datos durante el proceso de modelado.

• Procura la coherencia en el diseño del sistema de una empresa, así como en la documentación de los datos de esta.

• Mejora la comunicación entre científicos de datos, ingenieros, desarrolladores y las áreas y profesionales de inteligencia empresarial.

• Propicia escenarios y estructuras de colaboración y trabajo en equipo entre profesionales de las Tecnologías de la Información y las áreas comerciales de una empresa.

Tipos de modelos de datos

El tipo de modelo de datos que se implemente en el proceso de modelamiento de datos va a determinar la configuración lógica del mismo, es decir, define cuál será la forma en que se almacenarán, organizarán y recuperarán los datos en una base de datos.

Existen diversos tipos de modelos de datos, sin embargo, dentro de ellos se destacan tres principales:

1. Modelos de datos conceptuales: se puede definir como el punto de partida del modelamiento de datos, a través de este modelo se establece la estructura general y el contenido, sin detalles, de un proyecto. Su objetivo es organizar conceptos de negocio, según las necesidades de la empresa y los científicos e ingenieros de datos. El modelo de datos conceptuales funge como el plano u hoja de ruta para la implementación de los modelos lógicos y físicos.

Los modelos de datos conceptuales amplían el panorama y brindan información sobre:

• Los datos que contiene el sistema.
• Los atributos que poseen los datos, sus condiciones y restricciones.
• Las reglas empresariales que se vinculan con los datos.
• Formas y alternativas para una mejor organización de los datos.
• Requerimientos para garantizar la seguridad e integridad de los datos.

2. Modelos de datos lógicos: se considera como un segundo nivel enfocado en el detalle, aborda con mayor profundidad el proceso de modelamiento de datos. Su objetivo es brindar una amplia cantidad de detalles sobre los datos, sus conceptos y las relaciones de datos que se logran identificar en el modelo de datos conceptual. Dentro del proceso de modelado de datos lógico se definen:

• Los atributos propios o campos clave de los datos.
• Las claves primarias o principales.
• Las claves externas, también conocidas como foráneas o ajenas.
• La cardinalidad, que hace referencia a la cantidad de elementos que hacen parte de la relación entre dos o más entidades de datos.
• La definición de unidades o conjuntos de información y sus clases.

3. Modelos de datos físicos: es la última fase del esquema de modelamiento de datos y se enfoca en definir en qué tecnologías, hardware y software, se creará la estructura real de la base de datos. El modelo de datos físico brinda una previsualización confiable sobre cómo se implementará el diseño del sistema de base de datos en la organización de una compañía.
   
   El modelo de datos físico es una etapa donde priman detalles como:

• Los tipos de campos de datos que se muestran en el Sistema de Gestión de Base de Datos, es decir, se especifican las tablas y columnas de la base de datos.
• La identificación de las relaciones de datos representadas las tablas del Sistema de Gestión de Base de Datos.
• Aspectos complementarios, entre ellos los ajustes de rendimiento.

Técnicas de modelamiento de datos

Dentro del campo del modelamiento de datos existen diversos tipos de técnicas que permiten la creación y diseño de diferentes modelos de datos. Con el paso de los años y la evolución de la tecnología, las técnicas de modelamiento de datos se han adaptado a estructuras y diseños de bases de datos que responden a las necesidades actuales de las empresas.

Conoce algunas de las principales técnicas de modelamiento de datos:

• Modelado de datos relacional: está enfocado en permitir la visualización de las clases de datos como tablas que se relacionan y se conectan entre sí a través de la implementación de claves que representan su relación con entidades reales.
• Modelado de datos entidad-relación (ERD): en esta técnica se hace uso de diagramas formales que tienen como objetivo representar las entidades en una base de datos. A través del modelado de datos ERD se establece cómo las entidades se relacionan entre sí en una organización y las relaciones que hay entre ellas.
• Modelado de datos jerárquico: se encarga de representar las relaciones entre los distintos grupos de datos a través de un diagrama de árbol, en donde establece relaciones entre una o varias clases de raíz (también conocidas como parents) que se asignan a diversos children.
• Modelado de datos dimensional: a través de esta técnica se logra almacenar y recuperar datos de un almacén de datos a alta velocidad. El modelado de datos dimensional tiene como uno de sus objetivos priorizar el rendimiento mediante el uso de un menor espacio en el proceso de almacenamiento de datos, para esto, utiliza datos repetidos o redundantes.
• Modelado de datos gráfico: se considera la evolución del modelado de datos jerárquico, ya que representa las relaciones de datos que emplean las entidades por igual, es decir, se relacionan entre sí, de uno a varios o de varios a varios sin necesidad de poseer una conexión de parent o child.
• Modelado de datos orientado a objetos: en esta técnica, los datos y sus relaciones se almacenan en una única estructura, la cual es conocida como objeto. El objetivo del modelado de datos orientado a objetos es abordar las limitaciones del modelado relacional, implementando la mejora en la herencia de tablas, los tipos definidos por usuarios, el soporte multimedia, entre otros.

4 herramientas para el modelamiento de datos

Ahora que ya sabes qué es el modelamiento de datos, cuáles son sus ventajas y los tipos y técnicas de modelado de datos que existen, es momento de que conozcas las cuatro herramientas más utilizadas para el modelamiento de datos.

1. Modelamiento de datos en Power BI: esta herramienta, desarrollada por Microsoft Corporation, presta el servicio de análisis de datos, con el objetivo principal de brindar una visualización interactiva y con capacidades de inteligencia empresarial (Business Intelligence BI) para que los usuarios logren la creación autónoma de informes y paneles de datos. Microsoft Power BI se enfoca en simplificar el proceso de modelamiento de datos mediante representaciones visuales que facilitan la toma de decisiones.

2. Modelamiento de datos con Erwin Data Modeler: esta es una de las herramientas más famosas y usadas del mundo. Su implementación está enfocada en la búsqueda, visualización, diseño, despliegue y estandarización de grupos de datos de alto valor. A través del Erwin Data Modeler los modelos de datos disminuyen su complejidad, haciendo más sencillo el diseño, despliegue y entendimiento de las fuentes de datos, con el propósito de dar cumplimiento a los requerimientos del proyecto y la empresa.

3. Modelamiento de datos con Toad Data Modeler: herramienta multiplataforma que permite visualizar y comprender las estructuras de bases de datos y sus relaciones. Es un gran aliado en la creación de modelos de datos lógicos y físicos de alta calidad. A través de esta herramienta se pueden generar informes con gran detalle en formatos HTML, RTF o PDF, así como construir modelos con relaciones complejas de entidades lógicas y físicas.

4. Modelamiento de datos con Vertabelo: con esta herramienta se puede modelar base de datos online, ya que permite convertir los navegadores en modeladores de bases de datos profesionales. Brinda la posibilidad de diseñar desde cualquier nivel, ya sea lógico o físico. Permite generar scripts de lenguaje de definición de datos DDL y de migración para los Sistemas Gestores de Bases de Datos SGBD. Adicionalmente, posee el plus de ser compatible con las bases de datos más conocidas.

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