Guía completa sobre el modelado de datos: Conceptos, beneficios y tipos

El modelado de datos es una práctica esencial en la gestión de información, permitiendo a las organizaciones comprender y estructurar sus datos de manera eficiente, debido a que este proceso crea una representación visual de un sistema de información.

El sistema de información destaca las relaciones entre distintos tipos de datos y cómo se organizan, aquí explicaremos los conceptos fundamentales, tipos, beneficios y procesos involucrados en el modelado de datos.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de crear una representación visual de los datos dentro de un sistema de información, su objetivo principal es ilustrar los tipos de datos utilizados y almacenados.

También tiene los objetivos de mostrar las relaciones entre los datos utilizados y la manera en que se pueden organizar, lo cual facilita una comprensión más profunda de las estructuras de datos y cómo se conectan entre sí.

Los modelos de datos se construyen basándose en las necesidades del negocio, permitiendo adaptar el diseño del sistema a los requisitos empresariales empleando esquemas estandarizados y técnicas formales. 

Lo anterior asegura una manera consistente y predecible de definir y gestionar los recursos de datos en toda la organización.

Figura 1. El modelado de datos muestra la relación entre los datos que conforman la información de una empresa para poder construir una base de datos que se ajuste  a las necesidades del negocio.

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Tipos de modelos de datos

El modelado de datos se puede dividir en tres categorías principales, cada una varía según su grado de abstracción:

Modelos de datos conceptuales

Los modelos conceptuales ofrecen una visión general del sistema, mostrando qué datos serán incluidos y como estos serán organizados, identificando sus entidades clave y sus respectivas características 

También sirve para recopilar las relaciones entre dichos datos, este tipo de modelo es fundamental durante la fase inicial de recopilación de requisitos para la información que va a contener la base de datos.

Modelos de datos lógicos

Estos modelos proporcionan un mayor detalle sobre los datos y sus relaciones, utilizando sistemas de notación formales para indicar atributos como tipos de datos y sus longitudes.

Aunque no especifican requisitos técnicos, son útiles para el diseño de los almacenes de datos y sistemas de informes de la base de datos.

Modelos de datos físicos

Los modelos de datos físicos describen cómo se almacenarán los datos en una base de datos específica, incluyendo tablas, claves principales y claves externas, dichos modelos son los menos abstractos y poseen un diseño final que puede implementarse directamente.

Proceso de modelado de datos

El proceso de modelado de datos es iterativo y se desarrolla en varias etapas:

Identificación de entidades

Se comienza identificando las cosas, eventos o conceptos que se representarán en el conjunto de datos, cada entidad debe ser única y lógicamente discreta respecto a las demás.

Identificación de propiedades clave

Cada entidad se distingue por uno o más atributos únicos, por ejemplo, una entidad «cliente» puede tener atributos como nombre, apellido y número de teléfono.

Identificación de relaciones

Se especifican las relaciones entre las entidades, por ejemplo, un cliente puede «vivir en» una dirección, y un pedido puede estar «asociado a» un cliente.

Asignación de atributos y claves

Se asignan todos los atributos necesarios a las entidades y se decide el grado de normalización para equilibrar la reducción de redundancia con los requisitos de rendimiento.

Finalización y validación

El modelo de datos se refina y valida iterativamente para asegurar que refleja con precisión las necesidades del negocio.

Figura 2. El proceso de modelado de datos es iterativo y se desarrolla en varias etapas: Identificación de Entidades, Identificación de Propiedades Clave, Identificación de Relaciones, Asignación de Atributos y Claves y Finalización y Validación.

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Beneficios del modelado de datos

El modelado de datos ofrece numerosos beneficios, tales como:

Reducción de errores

Mejora la precisión en el desarrollo de software y bases de datos, minimizando la posibilidad de errores.

Consistencia documental

Aumenta la coherencia en la documentación y el diseño de sistemas en toda la organización.

Mejora del rendimiento

Optimiza el rendimiento de aplicaciones y bases de datos, facilitando un acceso más rápido a la información.

Comunicación eficaz

Mejora la comunicación entre desarrolladores y equipos de inteligencia empresarial, asegurando una mejor colaboración.

Herramientas de modelado de datos

Existen diversas herramientas que facilitan el modelado de datos, incluyendo soluciones comerciales y de código abierto, algunas de las más populares son:

Data Modeler

Una herramienta basada en IDEF1X que también soporta otras metodologías de notación.

Enterprise Architect

Permite modelar sistemas y arquitecturas de información empresarial, además de aplicaciones de software y bases de datos.

ER/Studio

Compatible con varios sistemas de gestión de bases de datos, soporta el modelado de datos relacionales y dimensionales.

Figura 3. Las herramientas de modelado de datos facilitan el proceso de modelado de datos y permiten construir bases de datos funcionales que se adapten al modelo de negocio de la empresa en el menor tiempo posible.

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Conclusión

El modelado de datos es una práctica esencial para cualquier organización que busque gestionar sus datos de manera eficiente y precisa porque al comprender y aplicar los principios del modelado de datos, las empresas pueden mejorar sus procesos de toma de decisiones y optimización de recursos.

Implementar técnicas de modelado de datos puede parecer complejo, pero los beneficios a largo plazo justifican el esfuerzo, ya que gracias a la ayuda de las herramientas adecuadas y un enfoque estructurado, el modelado de datos puede transformar la manera en que una organización gestiona y utiliza su información.

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