¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de estructurar y organizar datos para que sean legibles por máquinas. y procesable para las organizaciones.

En este artículo, exploraremos el concepto de modelado de datos, incluida su importancia, tipos.y lo mejor prácticas.

¿Qué es ¿Modelo de datos?

Un modelo de datos es un marco que organiza elementos de datos y estandariza cómo se relacionan entre sí.

Los datos dan forma a todo, desde los avances científicos hasta la experiencia personalizada de los servicios de streaming. Informa cómo crecen las empresas, influye en las políticas públicas e incluso afecta el entretenimiento que aparece en nuestras pantallas. Pero los datos en bruto son como un diamante sin tallar: valiosos pero que necesitan refinamiento. Los modelos de datos nos ayudan a comprender y utilizar datos sin procesar dentro de cualquier sistema. Describen los distintos elementos de datos, como detalles del cliente o registros de transacciones, e ilustran las conexiones entre ellos.

Por lo tanto, un modelo de datos no es sólo una ayuda visual que aporta claridad a datos vastos y complejos, sino también una herramienta estratégica que da forma a la forma en que se configuran los datos para un uso óptimo. Un modelo de datos bien diseñado puede ayudar a las organizaciones a mejorar las operaciones, reducir costos y tomar mejores decisiones.

Que es Modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de creación de modelos de datos. Actúa como proceso de refinamiento de datos sin procesar, ya que define su estructura y atributos y lo transforma en un recurso procesable.

El modelado de datos implica la creación de una representación visual detallada de un sistema de información o sus componentes. Está diseñado para comunicar las conexiones entre varios puntos y estructuras de datos. Este proceso abarca el análisis y la definición de los diversos tipos de datos que una empresa recopila y genera, enfocándose en sus intrincadas relaciones, agrupaciones y estructura organizacional.

Con una combinación de texto, símbolos y diagramas, modelado de datos Ofrece visualización de cómo se capturan, almacenan y utilizan los datos dentro de una empresa. Sirve como un ejercicio estratégico para comprender y aclarar los requisitos de datos del negocio, proporcionando un modelo para gestionar los datos desde la recopilación hasta la aplicación.

Conceptos de modelado de datos: tipos de datos fexibles

La clasificación de modelos de datos en distintos tipos. Es un enfoque estratégico que refleja las etapas cambiantes de la representación y gestión de datos dentro de una organización. Sirve un propósito secuencial en el proceso de modelado de datos; desde proporcionar una abstracción de alto nivel hasta profundizar en detalles específicos para traducir estructuras lógicas en implementaciones tangibles. Estos son los tres tipos de modelos de datos:

Modelo de datos conceptuals

Al principio, los modelos de datos conceptuales proporcionan una representación de alto nivel de los datos organizacionales, dirigidos a una audiencia empresarial específica. Se centran en la estructura general de los datos en relación con los objetivos comerciales sin profundizar en detalles técnicos. Describe las relaciones generales entre entidades e ilustra cómo interactúan dentro de un sistema.

La capa conceptual se construye 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. Por ejemplo, un modelo conceptual en un sistema de información hospitalaria podría describir las relaciones entre pacientes, médicos y citas.

Modelo de datos lógicoss

Siguiendo el modelo conceptual, un modelo lógico de datos proporciona un una visión más detallada de los elementos de datos y sus interrelaciones. Esta capa es más compleja y estructurada que la capa conceptual. 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 del DBMS y los tipos de datos de los elementos de datos tienen una longitud precisa.

Capa de datos lógica Contiene información sobre cómo se debe implementar el modelo y contornos atributos específicos de los elementos de datos. Por ejemplo, en un sistema de gestión de relaciones con el cliente, el modelado lógico detalla cómo se relacionan los registros de los clientes con las órdenes de compra y los tickets de soporte, incluidos atributos como ID del cliente, historial de compras y registros de interacción.

Datos físicos Modelos

Finalmente, los modelos de datos físicos se centran en los aspectos técnicos del diseño de la base de datos, definiendo cómo se implementará el modelo de datos en la base de datos. El diagrama del modelo de datos físicos ayuda a visualizar toda la estructura de la base de datos. Contiene la tabla de relaciones entre los datos, abordando la nulidad y cardinalidad de dichas relaciones. Los modelos de datos físicos se diseñan y desarrollan específicamente para una versión específica de DBMS, la tecnología utilizada para el proyecto, el almacenamiento de datos requerido y la ubicación.

Un modelo de datos físicos especifica la estructura de las tablas, las relaciones entre ellas y los índices para una recuperación eficiente de los datos. Por ejemplo, en una base de datos SQL, el modelado de datos físicos define cómo se estructuran las tablas y cómo se relacionan entre sí.

Juntos, estos modelos de datos simplifican la forma en que los profesionales de datos organizan y entienden los datos.

El proceso de modelado de datos: Cómo crear un modelo de datos

El modelado de datos es un proceso estructurado que involucra un conjunto de técnicas para representar datos de manera integral. Incluye varias tareas secuenciales realizadas de forma repetitiva para garantizar que los datos estén organizados de manera eficiente y satisfagan los requisitos comerciales.

Como parte del proceso, comience involucrando a las partes interesadas relevantes para comprender el propósito del modelo de datos. Debería proporcionar respuestas a preguntas como: ¿Qué datos se necesitan? ¿Cómo se accederá? ¿Qué preguntas debería responder? ¿Qué problemas resolverá? Defina el alcance para evitar complejidades innecesarias.

La identificación de Entidades

El inicial El paso del proceso de modelado de datos es identificar los componentes. u objetos principales, llamadas entidades. ELas entidades son representaciones de objetos, conceptos o eventos reales que se encuentran en el conjunto de datos y que modeloIng.. Podrían ser cosas tangibles como clientes o conceptos abstractos como transacciones. Han pasado Es importante garantizar que cada entidad sea única y lógicamente distinta de las demás., ya que evita la confusión de datos y mantiene la claridad del modelo de datos.

Definición de atributos

Después identificar una entidad, el siguiente paso es a definir sus propiedades únicas, que son llamados atributos. Por ejemplo, para modelando un PRODUCTO entidad, los atributos pueden ser producto nombre, precio, el fabricantey descripción. Análisis de estos atributos puede dar una comprensión más profunda de las características inherentes de cada entidad.

Especificación de la relación

El siguiente paso en el proceso de modelado de datos es definir las relaciones entre diferentes entidades. Diferentes notaciones y convenciones, como la Lenguaje unificado de modelado UML), se utilizan para definir estas relaciones y para representar y documentar visualmente las conexiones entre entidades y sus atributos.

Al definir relaciones entre entidades, también es importante considerar su cardinalidad, es decir, si la relación será uno a uno, uno a muchos, muchos a uno o muchos a muchos. Además,  

Por ejemplo, al modelar una entidad de estudiante y curso en una base de datos universitaria, la relación podría ser tal que cada estudiante pueda estar inscrito en múltiples cursos (relación de uno a muchos). Esto describirá cómo los estudiantes y los cursos están interconectados en un modelo de datos.

Mapeo de atributos a entidades

Mapeo Los atributos a las entidades tienen que ver con garantizar que el modelo de datos refleje claramente cómo la organización utilizará los datos. Según sus requisitos específicos, los desarrolladores pueden aplicar patrones formales de modelado de datos, como patrones de análisis o patrones de diseño.

Considere, por ejemplo, una tienda en línea con entidades como cliente y pedido. La entidad del cliente normalmente tiene atributos como nombre y dirección, mientras que la entidad del pedido tiene atributos como la fecha del pedido y el monto total.

Los atributos deben estar vinculados a la entidad adecuada para demostrar cómo se manejan con precisión la información y los pedidos de los clientes. Dependiendo de la situación, se pueden utilizar patrones como Customer-Order para optimizar el modelo de datos.

Asignar claves

Asignar claves (identificadores numéricos) es seleccionar cuidadosamente el tipo de clave adecuada (primaria, externa, etc.) para cada entidad en función de la naturaleza de los datos y los requisitos de la base de datos.

Mientras asigno claves, yoEs importante lograr el equilibrio adecuado entre reducir la redundancia y cumplir con los requisitos de rendimiento. Esto se hace mediante la normalización, que asigna claves a grupos de datos para representar relaciones sin repetir información.

Por ejemplo, al crear un modelo de datos para una base de datos de biblioteca, en lugar de Al escribir el nombre del autor en cada libro, asigne a cada autor un número único, como una identificación de autor. Luego, vincule este ID a cada libro para indicar el autor. De esta manera, el nombre del autor no se repetirá en todos los libros, lo que facilitará a los lectores encontrar libros del mismo autor.

Tenga en cuenta que la normalización implica un equilibrio entre reducir la redundancia y aumentar la complejidad. En algunos casos, se podría considerar la desnormalización por motivos de rendimiento, pero se debe hacer con prudencia para evitar introducir anomalías en la actualización de datos.

Finalizando el modelo de datos

El proceso de modelado de datos está en constante evolución para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio. Por lo tanto, realizar revisiones periódicas a través de evaluaciones programadas y comentarios de las partes interesadas es esencial. Realice los ajustes necesarios para garantizar que el modelo de datos se alinee con los objetivos de la organización.

Por ejemplo, al gestionar las finanzas de la empresa Es simple al principio, a medida que el negocio crece, sus datos financieros crecen. En este caso, es necesario actualizar el modelo financiero periódicamente para incluir datos más nuevos. Garantiza que el modelo de datos siempre refleje el panorama financiero completo y ayuda a realizar una planificación financiera precisa.

Tipos de técnicas de modelado de datos

Las técnicas de modelado de datos han evalveolado A través de los años avances en tecnología. La siguiente sección profundiza en los tipos destacados de técnicas de modelado de datos, cada una de las cuales ofrece perspectivas y metodologías únicas para que representa las relaciones entre entidades de datos y sus interacciones dentro de un sistema determinado. Existen varios tipos de modelado de datos:

Técnicas tradicionales de modelado de datos

Estas en las técnicas utilizadas se dedica ampliamente en los primeros días de datos modelado, pero todavía están en uso. hoy.

Modelado de datos jerárquicos

En el modelado de datos jerárquico, un único nodo principal está conectado a varios nodos secundarios, creando una estructura ramificada que se asemeja a un árbol. Cada nodo principal puede tener varios hijos, pero cada nodo hijo tiene solo un padre, lo que crea una jerarquía de datos clara y organizada.

En el nivel superior de la jerarquía, está el nodo raíz, que representa la entidad principal, y cada rama representa una entidad de datos diferente que está conectada al nodo raíz.

Por ejemplo, en la base de datos de una organización, la entidad CEO es la raíz, con los gerentes de departamento como hijos, quienes a su vez tienen a los empleados como hijos.

Modelado de datos relacionales

El modelado de datos relacionales es un método para bases de datos de diseño Basado en los principios del modelo relacional. Este modelo organiza los datos en tablas con filas y columnas y permite varios tipos de relaciones, como uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos. La característica clave del modelo relacional es que vincula datos entre tablas utilizando claves o elementos de datos comunes.

Esto permite una eficiente y efectiva datos de gestión y fácil acceso y recuperación de información. El modelo relacional también facilita el análisis y la generación de informes de datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para empresas y organizaciones. Por ejemplo, un La base de datos de una librería puede tener tablas separadas para 'Libros', 'Autores' y 'Editores', con relaciones establecidas a través de claves como ISBN para libros, ID de autor e ID de editor.

Modelado de datos de red

El modelo de datos de red es otra forma común de estructurar datos en una base de datos. Ampliando los conceptos de modelado de datos jerárquico, el modelado de datos de red permite que las entidades tengan múltiples relaciones padre-hijo. La estructura resultante en forma de red no sólo es sofisticada sino también muy flexible. Piense en ello como nodos (objetos de datos) conectados por bordes (relaciones).

Por ejemplo, en la base de datos de una empresa, los empleados y los proyectos podrían ser nodos, con bordes que indiquen qué empleado trabaja en qué proyecto. Este modelo ofrece flexibilidad para gestionar relaciones de datos complejas.

Modelo de datos orientado a objetosIng.

El modelo de datos orientado a objetos combina elementos de la programación orientada a objetos y bases de datos relacionales. El modelado de datos orientado a objetos amplía otros métodos de modelado de datos al representar los datos como objetos, encapsulando así los datos y los métodos u operaciones que se pueden realizar con esos datos. Estos objetos tienen sus propias propiedades (atributos) y acciones (métodos) y pueden conectarse entre sí.

Considere un objeto Car con propiedades como color y velocidad, y acciones como iniciar y detener. Ahora, para un auto deportivo, puede basarse en el objeto Auto y agregar características específicas como turbo boost.

Técnicas de modelado de datos ampliamente utilizadas en la actualidad

Existen algunas técnicas de modelado de datos que son populares y las más utilizadas hoy en día.

Modelado de datos dimensionales

Modelado de datos dimensionales se utiliza para estructurar datos con fines analíticos y de presentación de informes. Organiza los datos en dos tipos de tablas: tablas de hechos y tablas de dimensiones. Las tablas de hechos almacenan medidas numéricas, mientras que las tablas de dimensiones almacenan información descriptiva. El enfoque de modelado dimensional permite consultas y análisis eficientes para inteligencia empresarial, simplificando datos complejos para obtener información significativa.

Por ejemplo, en un modelo de datos de ventas minoristas, la tabla de hechos puede contener ingresos por ventas, cantidad vendida y fecha, mientras que la tabla de dimensiones puede almacenar detalles sobre productos, clientes y tiendas.

Modelado de datos entidad-relación (ER)

La relación de entidad (ER) se utiliza para diseñar bases de datos definiendo entidades (objetos) y sus relaciones. Las entidades representan objetos del mundo real y las relaciones representan cómo interactúan estas entidades.

Por ejemplo, en una base de datos universitaria, el estudiante y el curso son entidades, y la relación de inscripción conecta a los estudiantes con los cursos que están tomando.

Datos VSiguiente Mmodelar

Es una forma de diseñar datos. almacenaje eso es óptimo para la manipulación gran cantidadts de datos, an organización, necesidades cambiantes (cambiar fuentes y estructuras de datos)y realizar un seguimiento de los datos anteriores mediante el uso de centros, enlaces y satélites. Modelado de bóveda de datos se centra en la agilidad y en la gestión y integrando datos empresariales. ejemplo, un El proveedor de atención médica puede usarlo para integrar datos de pacientes de múltiples fuentes, el mantenimiento de un registro histórico de pacientes interacciones.

Gráfico DATA Mmodelar

El modelado de datos gráficos muestra datos como puntos y líneas conectados, lo que lo hace ideal para comprender y trabajar con relaciones y redes complicadas. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede utilizar modelos de gráficos para analizar y visualizar las conexiones e interacciones entre millones de usuarios.

Técnicas especializadas de modelado de datos

Existen ciertas técnicas de modelado de datos que se pueden utilizar para muy especifico casos de uso, cada uno de los cuales ofrece beneficios únicos.

Por ejemplo, los modelos relacionales de objetos muestran funcionalidades avanzadas propias junto con la simplicidad del modelo relacional. Este tipo de modelo de datos se considera un modelo híbrido que permite a los modeladores incorporar nuevos objetos en un entorno familiarmente estructurado.

Datos multidimensionales El modelado se utiliza en sistemas de procesamiento analítico en línea para modelar datos en múltiples dimensiones para un análisis en profundidad. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizarlo para ver datos de ventas por producto, región y momento, ofreciendo un análisis completo de las tendencias de ventas.

Modelado de datos temporales Es ideal para manejar datos que cambian con el tiempo. Una institución financiera, por ejemplo, puede utilizar modelos de datos temporales para rastrear las fluctuaciones de las tasas de interés a lo largo de años, proporcionando información sobre las tendencias del mercado y ayudando en la planificación de estrategias futuras.

Aprendizaje automático modelo El diseño es para análisis predictivo. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar esto para predecir adquisitivo comportamiento basado en datos históricos de compras y mejorar la gestión de inventario.

Finalmente, mezcla conceptual Implica combinar diferentes conceptos para la innovación. Por ejemplo, una empresa de tecnología puede utilizar este enfoque para combinar conceptos de diferentes industrias para crear un nuevo producto, como el uso de tecnología de juegos en software educativo.

Beneficios de Modelado de datos

El modelado de datos estructura los datos de una manera que permite los dueños de negocios y lideres para acceder y utilizar it eficiente.. It convierte los datos en una herramienta valiosa para obtener conocimientos y tomar decisiones informadas.

Integrando diversos sistemas

La integración de sistemas dispares es un desafío para muchas organizaciones, especialmente cuando silos de datos existen en múltiples plataformas. El modelado de datos actúa como un puente que conecta estos sistemas aislados al establecer un marco común y un conjunto de reglas sobre cómo se estructuran y relacionan los datos.

Implementando un modelo de datos estandariza los datos formatos, terminologías y relaciones entre diferentes sistemas. Como resultado, los equipos de datos pueden abordar las inconsistencias y discrepancias que obstaculizan integración de datos.

Esenciales de Diseño de Bases de Datos

En el diseño de bases de datos, el modelado de datos sirve como marco fundamental. que da forma a la forma en que se conceptualizan y construyen las bases de datos y los repositorios. El proceso implica un enfoque detallado y multifacético para describir y estructurar datos adaptados para satisfacer las necesidades y objetivos específicos de una empresa.

De esta manera, las empresas pueden crear bases de datos que respalden la recuperación y el análisis de datos eficientes, esenciales para tareas como la gestión de relaciones con los clientes o el marketing dirigido.

Además, un modelo de datos bien diseñado anticipa las necesidades y la escalabilidad futuras, lo que permite ajustes y ampliaciones en el diseño de la base de datos a medida que evolucionan las necesidades comerciales. Esta previsión en el diseño garantiza que la base de datos siga siendo un activo adaptable a lo largo del tiempo.

Inteligencia de Negocios Efectiva

El modelado de datos es un paso fundamental para garantizar que la información que utiliza una empresa esté bien organizada y sea fácil de manejar para las herramientas de BI. Mantiene la eficacia de las estrategias y herramientas de BI al categorizar los datos en un formato que los sistemas de BI puedan procesar fácilmente.

El modelado de datos mantiene los datos relevantes y organizados lógicamente, lo que facilita la identificación de patrones, el análisis de tendencias de gasto y la realización de análisis predictivos. Por lo tanto, cuando las empresas aprovechan las herramientas de BI, pueden descubrir rápidamente conocimientos significativos y tomar decisiones informadas basadas en un marco de datos sólido y comprensible.

Desarrollo Eficiente

El modelado de datos reduce la complejidad del desarrollo de software, ya que proporciona una hoja de ruta clara y detallada. Herramientas de modelado de datos automatice el proceso de creación y mantenimiento de esquemas de bases de datos, agilizando todo el proceso de desarrollo.

Los desarrolladores también pueden compartir modelos de datos sin problemas, asegurando que todos estén en sintonía. Este entendimiento compartido es fundamental cuando es necesario realizar cambios. Siempre que se realiza una modificación en el modelo de datos, las herramientas de modelado de datos la propagan automáticamente a la base de datos, eliminando el riesgo de inconsistencias o errores.

Este clLa aridad acelera el proceso de desarrollo y mejora la calidad del producto. De hecho, los sistemas desarrollados bajo la guía de un modelo de datos bien estructurado tienen menos errores y, a menudo, se entregan más rápido.

Facilita la migración a la nube

El modelado de datos ayuda con migrando datos a la nube sin problemas creando un modelo claro y organizado de cómo se estructuran los datos. El plano Incluye detalles sobre las relaciones entre diferentes datos, lo que hace que sea sencillo mapear y adaptar la estructura para adaptarse a los requisitos de un entorno de nube. In esencia, it alinea el diseño de la base de datos con los requisitos de entornos en la nube.

Agiliza la comunicación externa

El modelado de datos también mejora la comunicación con las partes interesadas externas al proporcionar una representación visual de cómo se estructuran los datos y se relacionan con un sistema. Los modelos de datos sirven como un lenguaje común que facilita discusiones sobre los requisitos de datos y la comprensión general del proyecto.

Compartir estos modelos ayuda a transmitir información compleja en un formato más comprensible y estandarizado, mejora la comunicación y el entendimiento efectivos entre las organizaciones y las partes interesadas externas.

La integración de un modelo de datos con BI mejora aún más la comunicación, tanto interna como externa. Garantiza que los conocimientos basados ​​en datos derivados de las herramientas de BI se presenten de una manera clara y concisa que se alinee con definiciones y estructuras estandarizadas. Esto es particularmente importante cuando se comparten conocimientos con partes externas que pueden no estar familiarizadas con los sistemas de datos internos de la organización.

Modelado de datos BUENAS PRÁCTICAS

Existen a algunas mejores prácticas que podemos optimizar las modelado de datos generales procesar y garantizar que el modelo de datos resultante sea efectivo.

Alinear el proceso con los objetivos comerciales

Planifique el proceso de modelado de datos para que el modelo de datos esté alineado con los objetivos comerciales. Colabore con analistas de negocios y partes interesadas para garantizar que el modelo represente con precisión los procesos de negocios. De esta manera, el modelo de datos respalda directamente las estrategias y decisiones comerciales, mejorando su relevancia y eficacia.

Mantener documentación completa

La documentación adecuada del modelo de datos es esencial para aclarar la estructura de la base de datos y garantizar su usabilidad para los desarrolladores y las partes interesadas. Debe detallar qué datos se almacenan, cómo se utilizan y sus relaciones. La documentación completa simplifica la comprensión y utilización del modelo de datos, lo que facilita la incorporación más fluida de nuevos miembros del equipo y ayuda en futuras modificaciones.

Seleccione El Técnica de modelado adecuada

Elija la técnica de modelado de datos que mejor se adapte al tipo de datos y al caso de uso. Por ejemplo, utilice modelado relacional para aplicaciones de usuario final y modelado dimensional para tareas centradas en análisis. Optar por la técnica adecuada maximiza la eficiencia y la eficacia, garantizando que el modelo de datos esté estructurado de manera óptima para necesidades comerciales y casos de uso específicos.

Uso Convenciones de nomenclatura claras y coherentes

El uso de convenciones de nomenclatura claras y sencillas hace que los modelos de datos sean más fáciles de leer y mantener. It simplifica el desarrollo de bases de datos y reduce la confusión entre los miembros del equipo. Por ejemplo, usando nombres como customer_id en lugar de abreviaturas confusas como ID de cliente deja claro lo que significa el campo y ayuda a la comprensión y la colaboración.

Esfuércese por la simplicidad

En el modelado de datos, es importante centrarse en lo que es esencial en este momento en lugar de crear una solución demasiado compleja. Por ejemplo, una pequeña empresa debería modelar para la escala actual, que implica administrar gigabytes de datos con un tráfico de usuarios moderado, en lugar de realizar una ingeniería excesiva para el futuro, que puede requerir manejar terabytes y tráfico intenso.

Esta práctica puede ahorrar tiempo y recursos valiosos al concentrarse en las necesidades inmediatas. Además, garantiza que el modelo de datos no sea demasiado complicado y siga siendo lo suficientemente ágil como para adaptarse a medida que evoluciona el negocio.

Uso Modelos de datos flexibles para futuras adaptaciones

La creación de modelos de datos flexibles permite que las bases de datos se adapten a las necesidades comerciales cambiantes. La flexibilidad adicional facilita agregar nuevas fuentes de datos o realizar cambios en la estructura de datos. Por ejemplo, el uso de un esquema flexible en una base de datos NoSQL permite agregar nuevos atributos de datos fácilmente y sin causar problemas con los datos existentes.

incorporare Datos Gobernanza y seguridad

Al diseñar modelos de datos, es importante dar datos gobernanza y seguridad su debida parte de importancia desde el principio. Hacerlo asegura que los datos se almacenen, accedan y gestionen de acuerdo con normas y directrices de seguridad. Por ejemplo, mediante el uso de control de acceso basado en roles (RBAC) en los datos modelo, acceso El acceso a datos confidenciales se limita a personas autorizadas, lo que hace que los datos sean más seguros y cumplan con las regulaciones.

Última Palabra

El modelado de datos es importante para integrar sistemas y respaldar la inteligencia empresarial. La aplicación de las técnicas de modelado de datos adecuadas puede conducir a una mayor eficiencia, una comunicación más clara dentro de los equipos y una mejor toma de decisiones.

Aprovecha al máximo este proceso con Astera Constructor DW. Optimice el modelado y el almacenamiento de datos para una integración perfecta de los datos con nuestra interfaz intuitiva y fácil de usar.

Comience su viaje de modelado de datos con un programa gratuito 14 días de prueba.