Comprender el modelado de datos
Comprender el modelado de datos
En una era en la que los datos son el activo más valioso de una empresa, la recopilación, el almacenamiento y la gestión eficientes de una gran cantidad de datos son fundamentales para garantizar una ventaja competitiva. Pero, ¿cómo crean las organizaciones un significado a partir de fuentes de datos dispares? ¿Cómo saben qué datos recopilar y cómo almacenarlos?
La respuesta está en un eficaz modelado de datos, una técnica que permite a los desarrolladores visualizar su sistema de gestión de datos. Les ayuda a comprender qué datos necesitan recopilar y cómo identificar las relaciones críticas entre múltiples fuentes. El proceso permite a los responsables identificar los conjuntos de datos pertinentes para una toma de decisiones eficaz.
Este post explicará el modelado de datos, cómo funciona, sus técnicas, procesos, beneficios, retos y las herramientas que pueden ayudarle a agilizar los flujos de trabajo de modelado.
¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos crea un plano que representa la estructura de datos de una aplicación o un sistema. El modelo de datos es un diagrama que ilustra las entidades de datos relevantes, objetos, relaciones y esquemas complejos para el almacenamiento.
El modelo de datos también establece definiciones de datos, glosarios y otros metadatos cruciales para ayudar a las múltiples partes interesadas a extraer información significativa para casos de uso específicos. Las partes interesadas pueden ser analistas de datos, desarrolladores y administradores que analizan, organizan y gestionan el acceso a las fuentes de datos.
Un modelado de datos eficiente garantiza el uso eficaz de los activos de datos en todos los equipos al fomentar una comprensión compartida de los datos, eliminar las redundancias de datos y minimizar los obstáculos administrativos. También permite a las organizaciones identificar y resolver posibles obstáculos y limitaciones de diseño para construir un sistema de gestión de datos escalable.
¿Cómo funciona el modelado de datos?
Aunque las técnicas para crear un modelo de datos pueden variar de un caso a otro, generalmente incluyen el desarrollo de un diseño conceptual, un marco lógico y un modelo físico.
Diseño conceptual
El diseño conceptual es una abstracción que visualiza la estructura general de datos. Identifica el alcance del proyecto y establece los requisitos de alto nivel para crear el sistema.
El modelo conceptual también traza las entidades de datos, relaciones, integraciones y protocolos de seguridad relevantes para las tareas de análisis empresarial. Por ejemplo, el diagrama siguiente muestra un modelo conceptual sencillo de un sistema de base de datos de ventas.
Modelo conceptual.png](https://assets.zilliz.com/Conceptual_Model_fb10eca3b9.png)
El objetivo es responder a las necesidades de datos de los directivos de empresas y ayudarles a descubrir elementos y relaciones de datos cruciales para tomar decisiones eficaces basadas en datos.
Marco lógico
El marco lógico ofrece más detalles al incluir tipos de datos, identificadores únicos y definiciones. Utiliza notaciones formales de datos para marcar las relaciones entre entidades y permite a los usuarios visualizar los atributos de los datos y las relaciones con mayor claridad.
Por ejemplo, el marco lógico de una base de datos de ventas puede contener las claves primarias que conectan las tablas de productos y ventas.
Marco lógico.png](https://assets.zilliz.com/Logical_Framework_deccb9760c.png)
El modelo lógico también ayuda a los usuarios a determinar la naturaleza de la información necesaria dentro de cada entidad de datos y las reglas de implementación de las estructuras de datos.
Modelo físico de datos
El modelo físico de datos es la última y más detallada representación de un sistema basado en datos. Incluye un esquema detallado que describe cómo almacenará el sistema los activos de datos.
Por ejemplo, el modelo físico de datos en un sistema de base de datos relacional consistirá en los nombres de cada tabla, columna y tipo de datos correspondiente.
Modelo físico de datos.png](https://assets.zilliz.com/Physical_Data_Model_36d97f042d.png)
Los modelos físicos son específicos del sistema y cambiarán en función del tipo de modelo que se intente construir. En la siguiente sección se explican con más detalle los distintos tipos de modelos de datos.
Tipos de modelos de datos
Con el tiempo, han surgido sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) más complejos debido al aumento del volumen de datos. La variedad de arquitecturas de DBMS ha dado lugar a múltiples tipos de modelos de datos para ayudar a las organizaciones a diseñar sistemas de gestión de forma más eficiente.
Aunque los tipos de modelos siguen evolucionando, algunos de los más populares son los modelos de datos jerárquicos, relacionales, entidad-relación, orientados a objetos y dimensionales.
Modelos de datos jerárquicos
El modelo de datos jerárquico organiza los datos en una estructura de árbol de uno a muchos, con un único registro principal conectado a varios registros secundarios.
Modelo jerárquico.png](https://assets.zilliz.com/Hierarchical_Model_41e211af9d.png)
El Sistema de Gestión de la Información (IMS) de IBM fue el primero en utilizar la estructura jerárquica introducida en 1966. Aunque el modelo es poco frecuente hoy en día, se sigue utilizando para organizar datos en archivos XML (Extensible Markup Language) y Sistemas de Información Geográfica (SIG).
Modelos de datos relacionales
Los modelos de datos relacionales, introducidos por el investigador de IBM Edgar F. Codd en 1970, son más versátiles que las estructuras jerárquicas. Organizan los datos en tablas con filas y columnas, lo que hace más manejable descubrir múltiples elementos de datos y relaciones.
| ID Nombre Dirección | ||
| 125 Nombre 1 Dirección 1 | ||
| 236 Nombre 2 Dirección 2 |
Tabla: Modelo relacional
Los modelos relacionales permiten a los usuarios unir varias tablas basándose en claves primarias y reducir la complejidad de los datos. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) se utiliza principalmente para manipular y analizar datos en bases de datos relacionales.
Modelos de datos entidad-relación
Los modelos entidad-relación (ER) organizan los atributos de los datos en función de las entidades y establecen relaciones entre varias entidades.
Por ejemplo, en un SGBD de ventas, un cliente es una entidad cuyos atributos pueden incluir el nombre, la dirección, los datos de contacto y otras características del cliente. La entidad cliente puede relacionarse con la entidad producto a través de los artículos que ha comprado un cliente concreto.
Modelo ER.png](https://assets.zilliz.com/ER_Model_816fc93e5b.png)
La estructura es más dinámica que los modelos relacionales, ya que ayuda a capturar y analizar los datos basados en transacciones de forma más eficiente.
Modelos de datos orientados a objetos
Los modelos de datos orientados a objetos se han popularizado con la programación orientada a objetos, que organiza los objetos de datos en función de sus atributos.
Los objetos de datos con atributos similares se agrupan en clases. Los programadores pueden crear nuevas clases que pueden heredar los atributos de las clases anteriores.
Modelo de datos orientado a objetos- .png](https://assets.zilliz.com/Object_oriented_Data_Model_5af4026248.png)
Modelo de datos orientado a objetos: Los objetos CÍRCULO, RECTÁNGULO y TRIÁNGULO heredan del objeto FORMA ___. Cada forma tiene sus atributos.
Por ejemplo, en un modelo de datos orientado a objetos, los datos de clientes y empleados pueden pertenecer a la misma clase, ya que tienen atributos idénticos, como nombre, dirección e información de contacto. Esto difiere de los modelos ER, en los que los clientes y los empleados son entidades separadas.
Modelos de datos dimensionales
Los modelos de datos dimensionales organizan las entidades de datos como dimensiones conectadas a hojas de datos, lo que mejora el análisis en almacenes y mercados de datos. Una hoja de datos contiene datos sobre eventos, mientras que las dimensiones contienen información sobre las entidades que aparecen en estos eventos.
Modelo de datos dimensionales- .jpg](https://assets.zilliz.com/Dimensional_Data_Model_1dbe2b2780.jpg)
Modelo de datos dimensionales: La hoja de datos de ventas se relaciona con múltiples dimensiones de entidades que aparecen en ella.
Por ejemplo, una hoja de datos puede ser una tabla que registra las transacciones diarias de varios clientes. Sin embargo, los usuarios pueden encontrar más información sobre cada cliente o producto en las tablas de dimensiones que almacenan datos relacionados con los clientes o los productos.
El esquema en estrella es una famosa estructura de datos dimensional en la que una única hoja de datos está conectada a múltiples dimensiones. Una variante más compleja es la estructura en copo de nieve, en la que numerosas tablas de dimensiones están relacionadas con varias hojas de datos.
Comparación con el diseño de bases de datos y la ingeniería de datos
Aunque el diseño de bases de datos y la ingeniería de datos son conceptos similares, difieren del modelado de datos en algunos aspectos.
Modelado de datos frente a diseño de bases de datos: El modelado de datos es la fase inicial en la construcción de una base de datos. El diseño de la base de datos es un proceso menos abstracto que determina los requisitos para implementar el modelo de datos. Los desarrolladores consideran la estructura de base de datos más óptima para mejorar la escalabilidad y la integridad de los datos. Por ejemplo, puede incluir la elección de claves primarias, técnicas de indexación y diseño del esquema.
Modelado de datos frente a ingeniería de datos:** La ingeniería de datos es un concepto más amplio que incluye el desarrollo de canales de datos automatizados para procesar, transformar y mover datos entre múltiples plataformas. Un modelo de datos eficiente puede ayudar a construir un diseño de base de datos robusto, ayudando a los desarrolladores a agilizar los flujos de trabajo de ingeniería de datos.
Proceso de modelado de datos
El diseño de un modelo de datos requiere la aportación de múltiples partes interesadas para comprender el alcance, los objetivos y las limitaciones de recursos del sistema de base de datos.
Los expertos en datos deben seleccionar el tipo de modelo de datos apropiado para representar la estructura de datos necesaria para un caso de uso concreto. También deben determinar los símbolos y convenciones notacionales pertinentes para construir el modelo.
Aunque los flujos de trabajo de modelado de datos pueden variar según las necesidades de la empresa y la naturaleza de los datos, la siguiente lista ofrece algunos pasos para diseñar un modelo.
Identificación de entidades**: El primer paso consiste en identificar las entidades relevantes que deben incluir los datos. Las entidades deben ser mutuamente excluyentes y deben constituir la base del diseño conceptual del modelo.
Identificación de atributos: Los desarrolladores deben identificar los atributos exclusivos de cada entidad. Por ejemplo, en una base de datos con datos bancarios de clientes, las "cuentas bancarias" pueden ser una entidad separada con atributos únicos como la naturaleza de la cuenta, el número de cuenta, la fecha de creación, la cantidad inicial depositada, etc.
Relación entre entidades: Mapear las relaciones entre múltiples entidades. Por ejemplo, la entidad "cuenta bancaria" puede relacionarse con la entidad "cliente", teniendo cada cliente una cuenta más.
Asignación de Claves Primarias:** Los desarrolladores deben asignar claves únicas a las entidades para representar formalmente sus relaciones. Por ejemplo, el número de cuenta puede ser una clave primaria que relacione la entidad "clientes" con la entidad "cuentas bancarias".
Creación y Finalización del Modelo de Datos: Después de identificar todas las entidades relevantes, atributos y relaciones con claves primarias, los desarrolladores pueden determinar el modelo de datos apropiado y finalizar el diseño que mejor satisfaga las necesidades de datos del negocio.
Beneficios del Modelado de Datos
Un modelo de datos es la columna vertebral de un sistema de gestión de datos eficaz. Permite a múltiples partes interesadas utilizar los activos de datos para descubrir información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
La siguiente lista destaca algunas de las ventajas de un modelo de datos eficaz.
Un modelo de datos ayuda a comunicar el flujo de datos y los conceptos más fácilmente a las partes interesadas.
Documentación coherente: Dado que el modelo de datos proporciona una visualización estandarizada de la estructura general de los datos, la documentación es más coherente, lo que permite un diseño más sólido del sistema.
Mejora de la colaboración entre equipos: Con una comprensión compartida de los datos, los equipos de múltiples dominios pueden colaborar más eficazmente en los proyectos.
Un modelo bien diseñado garantiza la integridad de los datos en todas las fuentes de datos y permite a los usuarios desarrollar flujos de trabajo de análisis de datos rápidos y eficaces.
Desafíos del modelado de datos
Aunque el modelado de datos ofrece múltiples ventajas, conlleva algunos retos de implementación. Comprender estos obstáculos y las formas de superarlos puede ayudar a las organizaciones a obtener beneficios del modelado de datos con mayor rapidez.
A continuación se enumeran algunos retos a los que pueden enfrentarse los desarrolladores al diseñar un modelo de datos.
Aumento de la complejidad de los datos:** Los SGBD modernos deben ser dinámicos y responder a las necesidades cambiantes de las empresas y a la creciente variedad de datos. Sin embargo, predecir los cambios futuros es complejo e implica una especulación considerable. Desglosar los modelos en componentes más pequeños y utilizar estándares industriales puede ayudar a mitigar estos problemas.
Convencer al equipo directivo de las ventajas de un modelo de datos puede resultar tedioso. La conversación puede resultar demasiado abstracta para los usuarios empresariales. Para garantizar el apoyo, los equipos de datos deben dirigirse a la alta dirección con metas y objetivos claros que se alineen con la misión y visión generales de la empresa.
El diseño de un modelo de datos es un proceso iterativo que puede requerir cambios en el alcance y los objetivos. Sin embargo, los cambios frecuentes pueden desviar el diseño y aumentar los costes de desarrollo. Identificar e implicar a las partes interesadas desde el principio y obtener información periódica puede ayudar a superar estos problemas.
Herramientas de modelado de datos
Los desarrolladores pueden utilizar herramientas de modelado de datos para crear rápidamente diseños más eficientes. Aunque son muchos los proveedores que ofrecen soluciones de modelado de datos, seleccionar la que mejor se adapte a las necesidades de su empresa requiere tiempo y esfuerzo. La siguiente lista destaca algunas herramientas populares que pueden ayudarle a simplificar su búsqueda.
Erwin Data Modeler: Ayuda a crear esquemas detallados y a diseñar visualizaciones compatibles con múltiples sistemas de bases de datos. Cuenta con un sistema de control de versiones y permite a los usuarios revertir modelos de datos a partir de estructuras de datos existentes.
DbSchema: Presenta una interfaz de usuario intuitiva que permite a los usuarios interactuar con modelos de datos y construir consultas visualmente sin utilizar código.
- ER/Studio: Soporta múltiples sistemas de bases de datos, incluyendo estructuras relacionales y dimensionales. Incluye herramientas de colaboración que permiten a los equipos comprender los datos de forma más eficaz mediante flujos de actividad y debate.
Preguntas frecuentes sobre el modelado de datos
- ¿Cuál es la diferencia entre modelado de datos y diseño de bases de datos?
El modelado de datos se refiere a la identificación de entidades de datos, atributos y relaciones entre diferentes entidades. Ayuda a crear la estructura general de cómo una base de datos almacenará estas entidades y cómo los usuarios pueden aprovechar las relaciones para realizar análisis.
El diseño de la base de datos es posterior a la finalización del modelo de datos e implica la implementación del modelo de datos en un sistema de gestión de bases de datos (SGBD). Incluye técnicas de indexación, nombres de esquemas y estructuras de almacenamiento.
- **¿Qué es la normalización en el modelado de datos?
La normalización organiza los datos en grupos para eliminar redundancias y mejorar la coherencia de los datos. Por ejemplo, considere la siguiente tabla en un DBMS relacional:
| Cliente Artículo comprado Precio | ||
| A Teléfono 200 dólares | ||
| B Ordenador 1500 dólares | ||
| C Cargador $50 | ||
| D Teléfono 200 dólares |
Aquí, el usuario eliminará el precio de un artículo si desea borrar el registro de un cliente en particular. La normalización separará los datos de los clientes de la información de precios creando dos tablas.
El proceso asegurará que los datos permanezcan consistentes y que el usuario pueda manipular los datos con mayor flexibilidad sin cambiar la estructura general de la información.
- ¿Cómo diseñar modelos de datos para datos no estructurados?
Los datos no estructurados incluyen datos de imagen, vídeo y texto. Los modelos para conjuntos de datos no estructurados requieren técnicas diferentes, ya que su representación es más compleja que la de los esquemas tradicionales.
Los desarrolladores pueden utilizar bases de datos vectoriales para almacenar y desarrollar modelos de datos para conjuntos de datos no estructurados. Estas bases de datos utilizan algoritmos de inteligencia artificial (IA) para convertir las muestras de datos en embeddings, representaciones vectorizadas de cada punto de datos. Cada elemento del vector corresponde a un atributo concreto de la muestra de datos.
Una vez que las muestras están en forma vectorial, los usuarios pueden calcular métricas de similitud para evaluar la similitud entre distintos puntos de datos. Pueden utilizar las puntuaciones de similitud para organizar los datos en grupos y desarrollar modelos que representen las relaciones entre ellos.
- ¿Cuáles son algunos errores comunes que hay que evitar en el modelado de datos?
Los desarrolladores suelen complicar en exceso el modelo y no implican a las partes interesadas en la fase de diseño. Además, incluir entidades de datos innecesarias y no tener en cuenta las limitaciones de rendimiento son deslices frecuentes que reducen la eficacia del modelo de datos.
- ¿Cómo elegir la herramienta de modelado de datos adecuada?
Debe tener en cuenta los siguientes factores a la hora de invertir en una solución de modelado de datos:
Facilidad de uso
Sistemas de bases de datos compatibles
Funciones de visualización
Herramientas de colaboración
Escalabilidad
Precio
Recursos relacionados
Puede obtener más información sobre la gestión de datos no estructurados y las técnicas de modelado en los siguientes artículos.
Introducción a los datos no estructurados](https://zilliz.com/learn/introduction-to-unstructured-data)
¿Qué es una base de datos vectorial y cómo funciona?](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
Comprender las bases de datos vectoriales](https://zilliz.com/learn/comparing-vector-database-vector-search-library-and-vector-search-plugin)
Técnicas de modelado de datos para bases de datos vectoriales](https://zilliz.com/learn/data-modeling-techniques-optimized-for-vector-databases)
- ¿Qué es el modelado de datos?
- ¿Cómo funciona el modelado de datos?
- Tipos de modelos de datos
- Modelos de datos dimensionales
- Comparación con el diseño de bases de datos y la ingeniería de datos
- Proceso de modelado de datos
- Beneficios del Modelado de Datos
- Desafíos del modelado de datos
- Herramientas de modelado de datos
- Preguntas frecuentes sobre el modelado de datos
- Recursos relacionados
Contenido
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