Modelado de datos conceptual
¿Qué es un modelo de datos conceptual?
Como sugiere el nombre, el modelado de datos conceptual es más relevante en la etapa conceptual, cuando una empresa elabora un plan preliminar con la intención de trabajar en los detalles más finos más adelante. Generalmente creados por arquitectos de datos y partes interesadas comerciales, los modelos de datos conceptuales brindan a las partes interesadas una fotografía instantánea fácilmente digerible de los conceptos o entidades relevantes y las relaciones entre ellos. Al comunicar el modelo de una manera que sea relevante para las partes interesadas que no están necesariamente orientadas a la tecnología o los detalles, es más probable que los modeladores obtengan apoyo para sus proyectos. La plataforma erwin se construyó teniendo en cuenta el fomento de este tipo de colaboración.
El objetivo de un modelo de datos conceptual es proporcionar una perspectiva de la empresa centrada en los datos al documentar cómo se relacionan las diferentes entidades comerciales entre sí. Esto a menudo se logra a través de diagramas de relación de entidades (ERD) o modelos de funciones de objetos (ORM). A diferencia de los modelos de datos lógicos y físicos, los modelos de datos conceptuales son independientes de la tecnología y la aplicación. Esto significa que no están vinculados a la realidad y el contexto de los sistemas y procesos actualmente en vigor.
Los modelos de datos conceptuales demuestran tanto el estado actual como el futuro, lo que significa que incluyen cambios en el negocio que están ocurriendo o que son muy probables. De esta manera, las empresas pueden preparar el modelo para el futuro hasta cierto punto y tener en cuenta cualquier flexibilidad que deba incorporarse a la solución. Se considera una buena práctica distinguir entre el estado actual y el estado futuro mediante el esquema de colores.
¿Cuál es el objetivo de un modelo de datos conceptual?
Debe emplearse un modelo de datos conceptual para definir y comunicar relaciones de alto nivel entre conceptos/entidades. En otras palabras, ayudan a una empresa a ver sus datos y las relaciones entre diferentes tipos de datos en contexto.
Idealmente, serán representaciones visuales de datos en contexto que cuenten la historia de cómo opera una empresa en circunstancias particulares. Esto puede ayudar a las empresas a evitar descuidos que podrían causar problemas importantes en el futuro. Por ejemplo, al crear o adquirir un nuevo sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM), es posible que no esté clara la necesidad de distinguir entre un cliente potencial y un cliente. Pero sin esa distinción, un cliente potencial "nuevo" podría ser en realidad un empleado de una empresa con una cuenta existente.
Una base de datos que reconoce la distinción entre un cliente potencial y un cliente también puede modelarse para reconocer cualquier relación potencial entre un nuevo cliente potencial y un cliente existente, al permitir que el registro se consolide. De esta manera, los representantes de ventas y los representantes de soporte tienen el contexto que necesitan para trabajar de manera eficaz.
¿Cuándo debería considerar un modelo de datos conceptual?
Los modelos de datos conceptuales se utilizan en las primeras etapas del modelado de datos para organizar y definir conceptos y reglas en función de los requisitos de los casos de uso. Son los menos detallados de los tres tipos de modelos de datos, pero de ninguna manera esto hace que sean menos útiles. De hecho, uno de los beneficios clave de los modelos de datos conceptuales es que se pueden comprender y comunicar rápidamente a las partes interesadas fuera de la burbuja "tecnológica".
Los modelos de datos conceptuales brindan a las empresas un punto de partida que debe evolucionar hacia diagramas más ricos en contexto a medida que avanzan por las etapas de los modelos de datos. A través del análisis de casos de uso, el diseño de casos de uso y el diseño de bases de datos, la complejidad y el nivel de detalle eventualmente alcanzarán su punto máximo con los modelos de datos físicos.
¿Por qué debería utilizar un modelo de datos conceptual?
Pasar por alto la etapa de modelado de datos conceptual aumenta la probabilidad de que se pierdan las relaciones entre entidades de gran tamaño, como la distinción cliente/cliente potencial mencionada anteriormente. Además, los modelos de datos conceptuales tienen en cuenta la cardinalidad. La cardinalidad describe cuáles pueden ser las relaciones de una entidad con otras entidades, incluidas de una con una, una con muchas o muchas con muchas.
Sin un modelo de datos conceptual, cuanto a mayor profundidad se encuentre la organización en el ciclo de desarrollo, los descuidos se vuelven más probables. Esto se debe a que el panorama general a menudo se pierde cuando los equipos se concentran en los detalles del diseño y están bajo la presión de los plazos. Al construir primero el modelo de base de datos conceptual, las empresas pueden evitar tales descuidos y ver la terminología vaga, por lo que se considera y define con anticipación el potencial de relaciones entre entidades.
Beneficios de los modelos de datos conceptuales
Ayudan a definir un lenguaje común y completar el glosario empresarial
Ayudan a dar forma a la hoja de ruta y definir el alcance del proyecto
Proporcionan una base para futuros modelos
Fomentan una forma de comunicación inclusiva
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erwin es un nombre confiable en el modelado de datos desde hace más de 30 años. Esta experiencia nos ha brindado la oportunidad de perfeccionar un producto de modelado de datos que satisfaga las necesidades de todos los miembros de la organización de un cliente, sin importar en qué etapa (conceptual, lógica, física) del modelado de datos se encuentren.
Las partes interesadas dentro y fuera de la burbuja tecnológica pueden colaborar para garantizar que los modelos se beneficien de la mayor cantidad de contexto y perspectiva posible. Las partes interesadas dentro y fuera de la burbuja tecnológica pueden colaborar para garantizar que los modelos se beneficien de la mayor cantidad de contexto y perspectiva posible. erwin Data Modeler de Quest también cuenta con un arsenal de potentes capacidades de automatización que aceleran el proceso, reducen los errores humanos y aumentan la eficiencia.