Qué, por qué y cómo de las herramientas de modelado de datos

By |2022-01-12T07:03:34+00:0029 de agosto, 2019|

Ya sea que su próximo objetivo como CTO sea migrar los datos de su empresa a la nube o lanzar una operación de almacenamiento de datos a gran escala, la creación de un modelo de integración definitivamente acelerará las cosas para usted. En última instancia, determinar cómo los datos almacenados presentarán la información y qué tan bien los tomadores de decisiones usarán esa información. Aquí es donde entran las herramientas de gestión de modelado de datos. En este artículo, veremos:

¿Qué es el modelado de datos y en qué consiste?

Comencemos por comprender la definición de modelo de datos más ampliamente acordada.

Un modelo de datos es básicamente una representación visual que describe las conexiones entre diferentes puntos de datos y estructuras almacenadas en un sistema de información. La estructura determina cómo los datos se almacenan y cómo accederá el sistema. Se necesita un software de modelado de datos eficiente para una estructura adecuada de los datos. Al realizar la debida diligencia sobre el aprovechamiento de sus datos para impulsar las decisiones comerciales, la integridad de dichos datos es un requisito previo fundamental.

Antes de calcular sus datos para obtener información valiosa, los analistas comerciales deben tener total confianza en la precisión y confiabilidad de la entrada de sus datos. Cualquier error durante la entrada de datos naturalmente significaría una salida corrupta, así como redundancias en la base de datos. También hay varias herramientas de modelado de datos de código abierto o gratuitas disponibles. Algunos ejemplos destacados de modelos de datos que son de código abierto incluyen el diseñador de bases de datos, Archi y Oracle SQL Developer.

Cada instancia de un base de datos es más o menos idéntico. Las relaciones y las reglas son diseñadas y programadas en la base de datos por un modelador. Un programador ideal para este trabajo debe comprender esto y formular un plan para llevar a cabo la tarea de manera precisa y eficiente.

 

Las tres capas de un modelo de datos

Entonces, ¿qué planea hacer con cada especificación de datos organizacionales que su empresa ha acumulado a lo largo de los años? ¿Tiene como objetivo migrar a un nuevo sistema o tal vez actualizar uno existente, o tal vez crear un almacén de datos que genere información? De cualquier manera, sus datos se estructurarán utilizando una herramienta de modelado de almacenamiento de datos en una de las siguientes tres capas distintas, cada una con una ubicación y función específicas. Profundicemos en cada capa por separado:

Modelo de datos conceptual

Este es el nivel primario del modelo que define la estructura de los datos de acuerdo con los requisitos del negocio. Se enfoca en atributos, entradas y relaciones orientadas a los negocios.

Características

  • Proporciona cobertura a toda la organización de los conceptos de negocio.
  • Atienden a un público empresarial específico.
  • La capa conceptual se crea independientemente de las especificaciones de hardware, la capacidad de almacenamiento o las limitaciones de software. El objetivo es representar los datos tal como se ven en el mundo real.

Modelo de datos lógicos

Esta capa es más compleja y estructurada que la capa conceptual. Contiene información sobre cómo se debe implementar el modelo definiendo la estructura y las relaciones de los elementos de datos. La principal ventaja del modelo lógico es que proporciona una base firme para el modelo de datos lógico y físico.

Características

  • El modelo lógico enumera los requisitos del proyecto, pero también podría integrarse con otros modelos de datos según el alcance.
  • Está diseñado y desarrollado independientemente de DBMS.
  • Los tipos de datos de los elementos de datos tienen una longitud precisa.

Modelo de datos físicos

La capa física ilustra cómo implementar un modelo de datos en un sistema de gestión de bases de datos. Agiliza la metodología de implementación en forma de tablas, índices, particiones, etc. El diagrama del modelo de datos físicos ayuda a visualizar la estructura completa de la base de datos.

Características

  • El modelo físico enumera las necesidades de un solo proyecto, pero dependiendo del alcance del proyecto, también podría integrarse con otros modelos físicos.
  • Este modelo contiene la tabla de relaciones entre los datos, que aborda la nulabilidad y la cardinalidad de dichas relaciones.
  • Está diseñado y desarrollado específicamente para una versión específica de DBMS, la tecnología utilizada para el proyecto, el almacenamiento de datos requerido y la ubicación.
  • En aras de la representación exacta de los datos, todas las columnas deben tener un tipo de datos, valores predeterminados y longitud precisos.
  • Las columnas deben tener tipos de datos exactos, longitudes y valores predeterminados.
  • Las claves primarias y las claves externas, los perfiles de acceso, los índices y la autorización están predefinidos.

Técnicas de modelado de datos para impulsar su negocio | Blog | Whatagraph

Técnicas de modelado de datos (Fuente: Whatagraph)

Enfoques para el modelado de datos

Hay una variedad de formas de abordar las necesidades de modelado específicas de su negocio con una herramienta de modelado de bases de datos eficiente. sin embargo, el El concepto subyacente de dividir los datos en capas de modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos sigue siendo similar para todo tipo de modelos de datos. Echemos un vistazo más de cerca a los tipos de modelos de base de datos más utilizados:

  • Modelado Relacional
  • Modelado de datos jerárquicos
  • Modelado de datos de red
  • Modelado Orientado a Objetos
  • Modelado de entidad-relación
  • El modelado relacional de objetos

Modelado Relacional

Quizás el enfoque más común utilizado en el modelado de datos es el modelo de datos relacionales, introducido en los años 70; se integró con SQL (Structured Query Language). Este modelo utiliza una colección de relaciones para representar la base de datos ordenando los datos en las tablas según las relaciones definidas.

Cada una de estas tablas tiene filas y columnas, según los atributos que se pueden configurar, por ejemplo, fecha de nacimiento, código postal o precios. Se puede seleccionar un atributo específico o incluso una combinación de ellos como clave principal. La clave principal se puede utilizar o hacer referencia a ella en otra tabla para crear enlaces o para facilitar el acceso; en este punto, se convierte en una clave externa.

Modelado jerárquico

Este enfoque es perfecto para la información que se ocupa de datos jerárquicos; crea eficiencia e identifica redundancias en la estructura, logística y más de su organización; las aplicaciones son infinitas. Aquí, cada entrada de un registro tiene una sola raíz o padre.

Estos registros se ingresan en un orden específico; A continuación, se utiliza el mismo orden para almacenar los datos en la base de datos física. Utilizados principalmente por los IMS (sistemas de gestión de la información) de IBM a finales de los 60 y principios de los 70, parecen haberse vuelto bastante populares hoy en día debido a sus pocas ineficiencias operativas.

Modelado de datos de red

En muchos sentidos, el modelo de datos de red se basa en el modelo jerárquico al proporcionar relaciones de muchos a muchos entre registros vinculados, lo que implica varios padres para un registro específico. Con el concepto subyacente de la teoría matemática de conjuntos, este modelo se construye con conjuntos completos de registros que están relacionados.

Modelado Orientado a Objetos

Hay dos tipos de bases de datos orientadas a objetos:

En primer lugar, la base de datos multimedia es uno que incorpora medios; podrían ser imágenes, etc., que de otro modo no se podrían insertar en la base de datos relacional.

En segundo lugar, un base de datos de hipertexto es aquella que permite vincular cualquier objeto a otro objeto. Es un salvavidas para organizar datos dispares; sin embargo, esto no es para realizar análisis numéricos.

El base de datos orientada a objetos El modelo es quizás más conocido por el modelo post-relacional, ya que se inserta en tablas pero no se limita a tablas. Tales modelos se llaman modelos de bases de datos híbridas.

Modelado de entidad-relación

Similar al modelo de datos de red, el modelo entidad-relación captura claramente las relaciones entre entidades y objetos en la base de datos. Sin embargo, no está vinculado físicamente a la estructura de la base de datos. En cambio, se utiliza para comprender conceptualmente el diseño de bases de datos y distinguir tipos de entidades.

Modelado Relacional de Objetos

Este modelo en particular muestra funcionalidades avanzadas propias junto con la simplicidad del modelo relacional, haciendo de esta variación el modelo objeto-relacional. Este tipo de modelo de datos se considera un modelo híbrido que permite a los modeladores incorporar nuevos objetos en un entorno estructurado familiarmente.

Beneficios de modelar datos

El software de modelado de datos adecuado dará como resultado modelos de datos bien diseñados que tienden a combinarse con otras tecnologías como fintech para ofrecen una gran cantidad de conocimientos que hacen que su organización sea competitiva. Permitir conocimientos basados ​​en datos sobre sus empleados, clientes, competencia y accionistas es de lo que se trata el modelado de datos. Al utilizar una herramienta de gestión de modelado de datos eficiente, su organización puede experimentar ventajas en las siguientes áreas:

Rendimiento

  • Un modelo de datos bien diseñado funciona realmente rápido y facilita el ajuste de la base de datos.

Costo

  • Debido al modelado de datos, los descuidos y los errores se detectan desde el principio, lo que lo protege de costosos contratiempos en el futuro.

Eficiencia

  • Un modelo de datos mal construido equivale a una intersección sin semáforos. Por el contrario, un modelo bien diseñado permite que los datos fluyan sin problemas y con rapidez mientras atiende las solicitudes de análisis y realiza cálculos a pedido y en tiempo real.

Calidad

  • Haga que sus datos sean más consistentes estadísticamente y reduzca significativamente los errores informáticos.

Para concluir esta discusión sobre las herramientas de modelado de datos, podemos decir con confianza que se encuentran entre las mejores herramientas de modelado de almacenes de datos en términos de coherencia, que admiten una gran cantidad de bases de datos. Si bien también trabaja con modelos de datos grandes y complejos, en general, todas son excelentes herramientas de modelado con mayores funcionalidades para ofrecer a empresas de todos los tamaños.

Cuanto mayor sea la complejidad de los datos, mayor será el costo de configurarlos y mantenerlos. Un modelo de datos con una estructura de datos construida de manera óptima, por otro lado, lo ayudará a deshacerse del exceso de tablas de datos, reduciendo significativamente el costo incurrido y ahorrando recursos para otros esfuerzos. También ayuda a documentar el mapa de datos para el Proceso ETL.

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