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¿Qué es la modelización de datos? [Explained in Under 5 Mins]

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¿Qué es la modelización de datos? [Explained in Under 5 Mins]

Las bases de datos almacenan cantidades muy grandes de información. Son fuentes importantes para análisis de datosque proporciona a las empresas un conocimiento muy necesario necesarios para que funcionen eficazmente.

Sin embargo, hay que tener en cuenta varias cosas antes de crear un almacén de datos.

En primer lugar, hay que conocer los tipos de datos y los descriptores, sobre todo porque proceden de varias fuentes. Además, el científico de datos debe conocer los formatos estructurales del almacén de datos.

La modelización de los datos ayuda a resolver estos y otros puntos.

En este artículo veremos. ¿Qué es la modelización de datos? y sus diferentes tipos. También veremos su importancia para ayudar a las empresas y negocios a alcanzar sus objetivos.

Pues bien, vamos a sumergirnos en ello.

¿Qué es la modelización de datos?

Modelización de datos es proceso creando representación visual objetos de datos para ilustrar sus relaciones entre sí. Representa entidades (objetos dentro de un modelo de datos), sus diferentes , atributosy su relaciones entre sí. También examina las normas que guían estas relaciones.

Esto es definición de modelado de datospero iré al grano con una analogía.

Supongamos que quieres construir una casa.

Pasas por el proceso de contratar a un montón de personas que dicen ser constructores, albañiles, fontaneros y carpinteros. Son baratos y tú decides que puedes ahorrar algo de dinero.

Al final, consigues una casa con un aspecto bastante decente, al menos por fuera.

En el interior, descubres que tu lavabo se ha colocado en el pasillo y tu bañera en el salón. También descubres que tu nueva casa tiene una enorme chimenea, aunque vivas en la árida Las Vegas. Y entonces descubres que tienes cuatro baños y un solo dormitorio.

Resulta que tus trabajadores no se comunicaban entre sí con la suficiente eficacia. Y lo que es más importante, tampoco entendían cómo sus tareas individuales interactuaban con las de los demás y las afectaban.

Acabas de aprender por las malas que contratar a un arquitecto para crear un plano habría sido un mejor primer paso.

Aunque mi analogía es un poco extrema, es más o menos lo mismo con los datos. Esencialmente, El modelado de datos es el plan de construcción del arquitecto..

Teniendo en cuenta esto, puedes entenderlo. por qué es importante el modelado de datos.

Este es un paso necesario antes de crear la base de datos, que permite realizar cambios antes de que los desarrolladores empiecen a crear.

Un modelo de datos es una estructura de relaciones que residen en la base de datos. Esto es fundamental porque proporciona una estructura de apoyo a las necesidades analíticas de los responsables de la toma de decisiones en la empresa.

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Es importante señalar que La modelización de los datos no se centra en el uso final datos. En cambio, se centra en la selección y organización de entidades de datos, tablas, atributos y relaciones.

Como se ha establecido anteriormente, las entidades son objetos en un modelo de datos. Algunos ejemplos son los productos, el cliente, el contacto, la dirección y otros. Se convierten en tablas de la base de datos. Los atributos, en cambio, son los detalles rastreables de las entidades. Formarán las columnas de la tabla.

Por último, la red de relaciones entre las distintas entidades en El modelado de datos es algo que llamados relaciones.

A través del modelo de datos, las organizaciones pueden comprender y comunicarse en torno a sus activos de datos, al tiempo que establecen la base para el análisis de los mismos.

Tipos de modelos de datos

Hay tres tipos de modelado de datos. También pueden considerarse como los niveles en los que tiene lugar el modelado de datos. Hay una progresión de lo conceptual a lo lógico y luego a lo físico.

Veamos cada una de ellas por separado.

Modelo conceptual

Este es el modelo de datos más sencillo. Esencialmente, un modelo conceptual es una representación organizada y estructurada de los datos necesarios para apoyar los procesos organizativos y hacer un seguimiento del rendimiento.

El modelo conceptual identifica los datos utilizados en la organización, pero no se centra en sus propiedades ni en el flujo de procesamiento. En el sitio web el objetivo de esta modelización de datos es establecer objetos de datos y sus atributos y relaciones.

En esta fase casi no se detalla la posible estructura de la base de datos.

En cambio, el modelo conceptual de datos propone una representación expansiva de El concepto de organización.

Las características del modelo conceptual no dependen de las especificaciones de hardware o software, como el espacio de la base de datos o software de gestión de bases de datos.

Modelo lógico

El modelo lógico es un paso adelante en proceso de modelado de datos - amplía su alcance y añade más información. Este modelo abarca más terreno en cuanto a los detalles de la estructura de la base de datos.

Pero, de nuevo, no profundiza en cómo debe aplicarse.

Para simplificar, un modelo lógico establece la estructura de las entidades de datos y sus relaciones. Puedes considerarlo como el plano de un arquitecto.

Pero aquí hay una trampa.

A diferencia de un plano, que se diseña pensando en un edificio concreto, el modelo lógico no depende de ningún sistema de gestión de bases de datos específico. Al igual que el modelo conceptual, también es independiente de las especificaciones de hardware, como el espacio de almacenamiento de la base de datos.

Modelo físico

Lo primero que hay que entender sobre el modelo físico es que es específico de la base de datos. Esto contrasta con otros etapas del modelado de datos.

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El modelo físico representa la culminación de del proceso de modelado de datos и construye puentes entre los modelos conceptuales y lógicos. Explora la implementación de una estructura de base de datos

Como el modelo físico es específico de la base de datos, define los componentes necesarios para construirla. Estos son no es independiente de los sistemas de gestión de bases de datos como otros tipos de modelado. De hecho, la crean los administradores de la base de datos utilizando un lenguaje de adaptación y consultas del sistema de gestión.

Este modelo representa la estructura real de la base de datos, incluyendo tablas, columnas y restricciones.

Técnicas de modelado de datos

Hay varias técnicas que un modelador de datos puede aplicar para crear un modelo. A continuación expongo cinco técnicas diferentes utilizadas en modelado de datos.

Modelo jerárquico

Se trata de uno de los modelos de datos más antiguos, que hoy en día apenas se utiliza. Aquí hay disposición en árbol invertido datos, con la raíz en la parte superior y las ramas en la inferior. Los datos de cada nivel de la jerarquía están vinculados a los datos de un nivel superior y, en cierta medida, dependen de ellos.

En este modelo, la jerarquía comienza en el nodo raíz o padre y se extiende hacia abajo. Así, forma una relación padre-hijo con los elementos subordinados o nodos hijos.

Debido a su estructura, un nodo hijo sólo puede tener un nodo padre. Por otro lado, un nodo padre puede tener más de un nodo hijo

Modelo de red

El modelo de red se inspira en el modelo jerárquico. La amplía permitiendo representar relaciones más complejas entre los elementos de los datos.

En un modelo de red, un esquema puede representarse como un grafo. Aquí las relaciones entre los nodos de los objetos se representan mediante aristas.

En un modelo de red, un nodo hijo puede tener dos padres. Como resultado, el modelador puede representar no sólo las relaciones básicas, sino también las de uno a uno, de muchos a muchos, de muchos a uno y muchas más. El acceso a los datos es más rápido, ya que hay más de un camino hacia un registro concreto.

Modelo entidad-relación

También conocido como modelo E-R, el modelo entidad-relación es una representación de alto nivel de datos sobre entidades de datos y sus relaciones. Relación entre entidades , modelado define base de datos una estructura que utiliza Diagrama E-R.

Para ello utiliza formas, en las que los rectángulos representan entidades, los óvalos definen atributos y los rombos muestran relaciones.

Hay diferentes tipos de relaciones en este modelo, incluyendo la de uno a muchos, la de muchos a uno y la de muchos a muchos.

El modelo orientado a objetos

La técnica del modelado de datos orientado a objetos pretende superar los problemas de otros modelos. Facilita la representación de problemas complejos del mundo real.

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Aquí, los objetos representan tanto entidades del mundo real como sus diversas relaciones. Un modelo orientado a objetos es una colección de éstos junto con sus atributos. Una colección de objetos que tienen una estructura similar, es decir, atributos y métodos, se llama clase.

En este modelo, los enlaces conectan dos o más objetos entre sí. Son los atributos compartidos por los objetos.

Modelo relacional

El modelo relacional expresa tanto los datos como sus relaciones mediante un conjunto de relaciones, o tablas. Todos tienen columnas y filas que representan sus atributos y tuplas respectivamente. Las tuplas son filas que muestran las entidades o relaciones reales.

Además, todas las relaciones tienen nombres separados y únicos.

El modelo relacional es el modelo de datos más popular hoy en día. Se utiliza mucho por su sencillez, facilidad de uso e independencia estructural y de datos. Además, Los modelos relacionales son altamente escalables.

¿Cuáles son las ventajas de la modelización de datos?

Creamos más 2,5 quintillones de bytes de datos diariamente, y esta cifra no deja de aumentar. Con tanta información generada, se hace necesario que las organizaciones la analicen para mejorar los resultados.

Pero esto sólo puede ocurrir si los datos pueden ser recogidos, comprendidos y utilizados. Y por eso Modelización de datos es tan importante para los procesos empresariales. Ayuda a las organizaciones a visualizar estas funciones.

Mediante el modelado de datos, las organizaciones pueden Diseñar, desarrollar y desplegar activos de datos. De este modo, los empleados y la dirección pueden conocer su lugar en el rompecabezas de la gestión de datos.

Además, el modelado de datos ayuda a reducir los costes a largo plazo. Si los usuarios de la empresa definen y coordinan las reglas empresariales, habrá que hacer menos revisiones cuando llegue el momento de la implantación.

En la misma línea, La modelización de los datos capta los errores antes de que se vuelvan complejos y costosos de corregir.

Las organizaciones se encuentran a menudo con que tienen datos en diferentes sistemas que no interactúan eficazmente entre sí. El modelado de datos ayuda a resolver este problema.

Modelización de datos en estos sistemas ayuda a descubrir relaciones, a resolver incoherencias y a integrar los sistemas de información para que funcionen juntos.

La esencia más básica del modelado de datos es la creación de una base de datos. Al diseñar una base de datos que funcione bien, como , una base de datos webLa modelización de los datos desempeña un papel fundamental. Tener una idea clara de tus activos de datos te ayudará a entender qué tipo de base de datos necesitas.

Por ejemplo, puede ayudarte a elegir entre una base de datos relacional o NoSQL. Pero también puede ayudarte a tomar mejores decisiones sobre los repositorios y los depósitos.

Resumen

Los datos son uno de los activos organizativos más importantes. El modelado de datos desempeña un papel importante para ayudar a dar sentido a toda esta información, definiéndola y categorizándola. De este modo, los datos pueden ser integrados de forma coherente por los sistemas de información existentes.

Mediante el modelado de datos, los usuarios pueden visualizar:

  • estructura
  • arroyos
  • relaciones
  • mapeos
  • y la calidad de los datos.

En este artículo, debes aprender qué es el modelado de datos, los pasos y procesos que implica, y La importancia de los modelos de datos.

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