¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de crear una representación visual de todo un sistema de información o partes del mismo para comunicar conexiones entre puntos de datos y estructuras. El objetivo del modelado de datos es ilustrar los tipos de datos utilizados y almacenados en el sistema, las relaciones entre estos tipos de datos, las formas en que los datos se pueden agrupar y organizar, y sus formatos y atributos.

Los modelos de datos se basan en bases de datos en la nube y en torno a las necesidades de software empresarial, con reglas y requisitos definidos de antemano a través de la retroalimentación de las partes interesadas del negocio. Esto garantiza que el modelo de datos pueda incorporarse al diseño de un nuevo sistema o adaptarse en la iteración de uno existente.

La ingeniería de modelado de datos emplea técnicas formales y de esquema estandarizadas, lo que proporciona una manera común, coherente y predecible de definir y administrar los recursos de datos en una organización o incluso más allá. Idealmente, los modelos de datos son documentos vivos físicos o virtuales que evolucionan junto con las cambiantes necesidades del negocio.

Desempeñan un papel importante en el soporte de los procesos del negocio y en la planificación de la arquitectura y estrategia de TI. Los modelos de datos se pueden compartir con proveedores, socios y/o pares de la industria para garantizar una comprensión unificada de las estructuras y los requisitos de datos.

Tipos de modelos de datos

Los modelos de datos y la estructura se pueden clasificar en varios tipos según su estructura y el software de aplicación, que por ejemplo incluyen:

Modelo relacional

El modelo relacional es uno de los modelos de SGBD más utilizados. Una base de datos relacional organiza los datos en tablas, y cada tabla consta de filas y columnas que representan distintos atributos de una entidad en la tabla. Este modelo es especialmente eficaz para administrar una tabla de datos estructurada y establecer relaciones entre diferentes puntos de datos. Por ejemplo, los sitios web de comercio electrónico pueden procesar compras y realizar un seguimiento del inventario mediante el modelo relacional.

Modelo de relación de entidad

El modelo de relación de entidades se centra en la identificación de entidades y sus relaciones en tablas. A menudo se utiliza junto con modelos relacionales para proporcionar una representación visual clara de las relaciones y estructuras de datos. Este modelo es crucial para comprender las interacciones complejas de datos y se utiliza comúnmente en el diseño de bases de datos para garantizar la integridad y consistencia de los datos.

Modelo jerárquico

El modelo jerárquico es una estructura de datos en un formato de árbol, donde cada registro tiene un único padre y posiblemente varios hijos. Este modelo es útil para crear aplicaciones que requieren una relación padre-hijo directa, como sistemas de archivos o sistemas de información geográfica. Por ejemplo, un supermercado puede representarse como el nodo raíz, con departamentos y pasillos como nodos secundarios.

Modelo de red

Los modelos de red crean múltiples relaciones padre-hijo, lo que lo hace adecuado para estructuras de datos complejas. Se utiliza comúnmente para crear redes sociales, sistemas de administración de clientes y otras aplicaciones donde los datos pueden tener múltiples relaciones. En las bases de datos de red, cada registro es un nodo y las relaciones con otros nodos se representan mediante vínculos o arcos, que pueden tener propiedades como cantidad.

Modelo dimensional

El modelo dimensional se utiliza principalmente en software de data warehousing y en inteligencia de negocios. Organiza los datos en tablas de hechos y tablas de dimensiones, lo que facilita la realización de consultas y la generación de informes. La ingeniería de modelos dimensionales suele utilizar esquemas de estrella y copo de nieve, lo que facilita las consultas de los sistemas OLAP (Procesamiento analítico en línea).

Modelo Orientado a Objetos

Un modelador de datos que utiliza el modelo de almacenamiento de datos orientado a objetos trata los datos como una colección de objetos con métodos y propiedades asociados. A menudo se utiliza en sistemas que requieren estructuras y comportamientos de datos complejos, como aplicaciones de ingeniería y modelado 3D. Este modelo proporciona un marco flexible para administrar datos con comportamientos y relaciones inherentes.

Modelo relacional-objeto

Este modelo combina los beneficios de los modelos relacionales y orientados a objetos, ofreciendo funcionalidades avanzadas a la vez que mantiene la facilidad de uso. Es especialmente útil para aplicaciones que requieren administración estructurada de datos y relaciones de objetos complejas.

¿Cuál es el proceso de modelado de datos?

Los procesos de ingeniería de modelado de datos generalmente implican varias etapas de creación de tablas, por ejemplo, los pasos incluyen:

• Análisis de requisitos : Esto implica recopilar los requerimientos técnicos y de software del negocio a través de entrevistas con los accionistas y casos de uso para comprender cómo se usarán los datos. La identificación de los orígenes de datos, ya sean de bases de datos existentes, API externas u otros orígenes, también es crucial durante esta fase.
   
• Modelado conceptual: Se crea un modelo de alto nivel para identificar entidades, sus características y relaciones sin centrarse en los detalles técnicos. Esta fase es esencial para conseguir la participación de las partes interesadas del negocio y garantizar una comprensión común de los términos y requisitos del negocio.
   
• Modelado lógico : El modelo conceptual se traduce en un modelo lógico detallado, que incluye todas las entidades, atributos y relaciones, independientemente de la tecnología de la base de datos. Esta etapa cierra la brecha entre los requerimientos del negocio y el diseño real de la base de datos, asegurando que el sistema pueda soportar funciones clave del negocio.
   
• Modelado físico: El modelo lógico se transforma en un modelo físico que especifica la estructura real de la base de datos y los requisitos técnicos. Esto incluye la definición de tipos de datos, índices, relaciones y especificaciones de almacenamiento de información adecuadas para un sistema de administración de bases de datos (SGBD) específico.
   
• Mantenimiento y optimización : Los modelos de datos se actualizan con regularidad para reflejar los cambios en las necesidades empresariales y los activos de la ciencia de datos. Esto implica el ajuste del rendimiento, el control de versiones y la creación de actualizaciones de la documentación para garantizar que el modelo siga siendo pertinente y eficaz.

¿Qué son los tipos de técnicas de modelado de datos?

Las técnicas de ingeniería de modelado de datos proporcionan marcos para un modelador de datos y ayudan a organizar y administrar datos. Entre los ejemplos de algunas técnicas clave se incluyen:

• Entity-Relationship Modeling (ER Modeling): Utiliza entidades y relaciones para proporcionar una vista gráfica de los datos, ideal para bases de datos relacionales.
   
• Normalización y desnormalización : La normalización elimina la redundancia de datos, mientras que la desnormalización optimiza el performance al volver a introducir la redundancia estratégicamente. La normalización es útil en sistemas OLTP (Online Transaction Processing), mientras que la desnormalización es beneficiosa en sistemas OLAP.
   
• Modelado relacional de objetos: Combina enfoques relacionales y orientados a objetos para estructuras de datos complejas.
   
• Modelado jerárquico y de red: Adecuado para relaciones estructuradas y complejas, respectivamente.
   
• Modelado dimensional: Se utiliza en data warehousing para realizar consultas y reporting de manera eficiente.

Aplicaciones y casos de uso de la búsqueda cognitiva en diversas industrias

Las tecnologías de búsqueda cognitiva aprovechan la IA para crear la capacidad de mejorar la capacidad de los sistemas de búsqueda para comprender, interpretar y editar datos estructurados y no estructurados. Esta tecnología se aplica en varias industrias, entre los ejemplos se incluyen:

• Búsqueda empresarial: Las plataformas de búsqueda cognitiva ayudan a los empleados a encontrar y acceder rápidamente a la información de la empresa en diferentes bases de datos y sistemas, lo que mejora la productividad. Al comprender las consultas de lenguaje natural, estas plataformas pueden proporcionar resultados más precisos y relevantes en las tablas.
   
• E-commerce La búsqueda cognitiva mejora la experiencia del cliente de software al comprender las consultas y la intención en lenguaje natural, lo que proporciona resultados personalizados y precisos. Esto mejora la experiencia de compra al sugerir productos o servicios relacionados basados en el historial de búsqueda y las preferencias.
   
• Asistentes digitales: La búsqueda cognitiva permite que el software de asistente digital procese consultas complejas, accediendo a múltiples fuentes de datos para proporcionar información relevante o realizar tareas. Esta capacidad permite a los usuarios interactuar de forma más natural con los asistentes digitales, utilizando comandos de voz o entradas de texto.
   

En conclusión, el modelado de la ciencia de datos es una disciplina crítica que ayuda a las organizaciones a administrar y utilizar sus datos de manera efectiva. Al comprender los diferentes tipos de modelos y técnicas de datos, las empresas pueden diseñar bases de datos y sistemas de análisis sólidos. Además, tecnologías como la búsqueda cognitiva y las soluciones de análisis en la nube de proveedores como OVHcloud mejoran aún más las capacidades de gestión de datos, lo que conduce a una toma de decisiones más informada en varias industrias.

Entre los ejemplos de cómo el modelado de datos soporta la arquitectura de software empresarial se incluye cómo alinea los objetivos del negocio con los objetivos tecnológicos. También soporta otros elementos de la arquitectura del negocio, como el control de datos, la inteligencia del negocio y las arquitecturas de aplicaciones al ayudar a definir sus requerimientos en el momento de la definición. Sin un modelo de datos por adelantado, los sistemas pueden no satisfacer las necesidades del usuario, lo que lleva a ineficiencias y posibles inconsistencias de datos.

La importancia de la ingeniería de modelado de datos se extiende a la organización de los datos de manera lógica y organizada, la mejora de la calidad de los datos, la garantía de la integridad de los datos, el apoyo a la toma de decisiones, la facilitación del diseño de bases de datos, la reducción de la redundancia, la simplificación de la recuperación de datos, la mejora del desarrollo de aplicaciones, la habilitación de la escalabilidad, la promoción de la estandarización, la ayuda a la gobernanza de datos, el apoyo al análisis de datos, el fomento de la colaboración, la minimización de los errores de desarrollo y la función como inversión a largo plazo.

Cuando un modelador de datos implementa técnicas de modelado de datos de manera efectiva, las organizaciones pueden garantizar que su infraestructura de datos sea sólida, optimizada y esté alineada con los objetivos de software del negocio. Esto no sólo mejora la eficacia operativa, sino que también proporciona una ventaja competitiva en el entorno empresarial actual basado en datos.

El modelado de datos, realizado por un modelador de datos, tiene numerosas aplicaciones prácticas en varias industrias. Por ejemplo, en la atención médica, los modelos de datos pueden ayudar a administrar los registros de los pacientes, rastrear los historiales médicos y analizar los resultados de los tratamientos. En finanzas, los modelos de datos se utilizan para administrar transacciones, realizar un seguimiento del rendimiento financiero y cumplir con los requisitos reglamentarios.

En el comercio electrónico, los modelos de datos son esenciales para administrar catálogos de productos, realizar un seguimiento del inventario y analizar el comportamiento de los clientes. Ayudan a personalizar las experiencias de los clientes mediante la integración de datos de diferentes orígenes, como el historial de compras y el comportamiento de navegación.

Además, el modelado de datos respalda la inteligencia empresarial al proporcionar un marco estructurado para el análisis de datos. Permite a las organizaciones crear data warehouses y data lakes que se pueden consultar de manera eficiente, lo que proporciona información sobre el performance y las tendencias del negocio.

A medida que la tecnología sigue evolucionando, la edición es que el modelado de datos se volverá aún más crítico. Con el auge del Big Data y del IoT (Internet de las Cosas), las organizaciones necesitarán administrar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. El modelado de datos desempeñará un papel clave en la organización efectiva de estos datos, asegurando que se puedan analizar y utilizar para impulsar los conocimientos del negocio.

Además, los avances en IA y machine learning se integrarán más estrechamente con el modelado de datos. La IA puede ayudar a automatizar partes del proceso de modelado de datos, como la identificación de patrones en conjuntos de datos grandes o la sugerencia de estructuras de datos óptimas basadas en patrones de uso. Esta integración hará que el modelado de datos sea más eficiente y accesible para una gama más amplia de usuarios.

En resumen, el modelado de datos es un elemento fundamental de la administración de datos moderna. Su importancia va más allá del diseño de bases de datos para respaldar la estrategia empresarial, la gobernanza de la ciencia de los datos y el análisis. A medida que el volumen y la complejidad de los datos continúan creciendo, el rol del modelado de datos será más crítico para ayudar a las organizaciones a obtener valor de sus activos de datos.

A pesar de sus beneficios como parte de la ciencia de datos, el modelado de datos enfrenta varios desafíos. Uno de los principales desafíos es garantizar que los modelos de datos sigan siendo relevantes y actualizados a medida que las necesidades del negocio evolucionan. Esto requiere mantenimiento y actualizaciones constantes para reflejar los cambios en los orígenes de datos, los procesos del negocio o los requisitos reglamentarios.

Otro desafío es equilibrar la complejidad de los modelos de datos con la simplicidad y la facilidad de uso. Los modelos complejos pueden capturar relaciones detalladas, pero pueden ser difíciles de comprender y mantener. Por otro lado, es posible que los modelos demasiado simplificados no capturen los matices críticos de los datos.

Además, la ingeniería de modelado de datos requiere una colaboración significativa entre las partes interesadas, lo que puede ser difícil en organizaciones grandes o distribuidas. Asegurar que todas las partes interesadas estén alineadas en las definiciones y requerimientos de datos es crucial para el éxito de las iniciativas de modelado de datos.

En conclusión, el modelado de datos es una disciplina de ciencia de datos crítica que sustenta la administración y el análisis eficaces de los datos.

La ingeniería de modelado de datos no consiste sólo en crear diagramas, sino que implica una comprensión profunda de los procesos empresariales y los flujos de datos. El modelado eficaz de datos requiere la colaboración entre los equipos de TI y las partes interesadas del negocio para garantizar que el modelo de datos refleje con precisión las necesidades del negocio. Esta colaboración ayuda a identificar entidades de datos clave, sus atributos y relaciones, que son esenciales para diseñar bases de datos que admitan operaciones empresariales de manera eficaz.

Además, el modelado de datos desempeña un papel crucial en la gobernanza de los datos. Al definir relaciones y estructuras de datos claras, las organizaciones pueden aplicar estándares de datos y garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Esto es especialmente importante en sectores como el financiero y el sanitario, donde la privacidad y seguridad de los datos son primordiales.

Además de su papel en el diseño de bases de datos, el modelado de datos también es esencial para los proyectos de integración y migración de datos. Al integrar datos de múltiples orígenes, un modelo de datos bien diseñado ayuda a garantizar que los datos sean consistentes y compatibles entre diferentes sistemas. Esto reduce la complejidad y el riesgo asociados con la integración de datos, lo que facilita la combinación de datos de varias fuentes en una vista unificada.