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¿Qué es un modelo de datos?

Los modelos de datos son representaciones visuales de los elementos de datos de una empresa y de las conexiones entre ellos. Ayudando a definir y estructurar los datos en el contexto de los procesos empresariales correspondientes, los modelos respaldan el desarrollo de sistemas de información eficaces. Permiten que los recursos empresariales y técnicos decidan conjuntamente cómo se almacenarán, compartirán, actualizarán y aprovecharán los datos en toda la empresa, cómo se accederá a ellos.
¿Qué es un modelo de datos?
Los modelos de datos desempeñan una función esencial para reunir todos los segmentos de una empresa

¿Para qué sirve un modelo de datos?

Los modelos de datos desempeñan una función esencial a la hora de reunir a todos los segmentos de una empresa, es decir, a los de TI, a los analistas de negocio y a los administradores, entre otros, para diseñar conjuntamente los sistemas de información (y las bases de datos en las que se fundan).

Estos sistemas requieren datos correctamente definidos y formateados, y los modelos aclaran con precisión qué datos se necesitan y cómo deben estructurarse para respaldar los procesos empresariales deseados.

Determinando explícitamente la estructura de los datos, estos modelos admiten diversos casos de uso, incluidos el modelado de bases de datos, el diseño de sistemas de información y el desarrollo de procesos para respaldar un intercambio de datos uniforme y prolijo.

También es importante entender los tres tipos diferentes de modelos de datos. Cada uno de ellos cumple una función diferente a medida que trabaja en el proceso de modelado de datos.

¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de datos?

Dependiendo del punto en el que se encuentre en el proceso de modelado de datos, es probable que utilice uno de los tres tipos de modelos de datos. Solemos comprobar que las empresas se benefician de los tres, en función de los problemas que intentan resolver. Por lo tanto, preferimos considerar cada una de ellas como una “etapa” del proceso de modelado de datos en lugar de un “tipo” distinto de modelo de datos.
Modelos de datos conceptuales

Modelos de datos conceptuales

También conocidos como modelos de dominio, los modelos de datos conceptuales exploran y detallan sus estructuras y conceptos empresariales estáticos y de alto nivel. Se utilizan con mayor frecuencia durante el inicio de un nuevo proyecto, cuando se definen los conceptos de alto nivel y los requisitos iniciales. A menudo, se crean como precursores o alternativas a la siguiente etapa: los modelos de datos lógicos.
Modelos de datos lógicos

Modelos de datos lógicos

Una vez que el dominio del problema y los conceptos iniciales están más claros gracias al modelado de datos conceptuales, es el momento de ser más específico con un modelo de datos lógicos. Tanto si se trata de un solo proyecto como de toda la empresa, estos modelos aclaran las distintas entidades lógicas (tipos o clases de datos) con las que se trabajará, los atributos de datos que definen esas entidades y las relaciones entre ellas.
Modelos de datos físicos

Modelos de datos físicos

Cuando se llega a la etapa de modelado físico de los datos, es realmente el momento de entrar en la parte fundamental. Estos modelos se utilizan para diseñar el esquema interno de una base de datos. Esto incluye todas las diversas tablas, las columnas de esas tablas y las relaciones entre ellas. Estos modelos se traducirán directamente en el diseño de bases de datos de producción, lo que respaldará el desarrollo posterior de los sistemas de información. Los modelos de datos físicos se utilizan generalmente para diseñar tres tipos de bases de datos: relacionales para las bases de datos operativas y tradicionales, documentales para las bases de datos NoSQL y JSON, y dimensionales para el almacenamiento de datos de agregación y de inteligencia empresarial, como los almacenamientos de datos y los data marts.

En última instancia, los tres modelos pueden y deben funcionar independientemente unos de otros. Sin embargo, a medida que crece su proyecto, los mejores resultados vendrán de una progresión natural mediante los tres modelos. Por supuesto, hay que mantener la consistencia entre los modelos a nivel estructural. Por ejemplo, ajustar el formato de tabla/columna en un modelo físico no debería cambiar el modelo conceptual e inicial de forma significativa.

Aprovechando los tres modelos, las empresas pueden asegurarse de que sus proyectos no pierden de vista los objetivos iniciales, pero siguen manteniendo la flexibilidad necesaria para abordar cambios inesperados en los requisitos o parámetros.

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