¿Qué es el modelado de datos?
A medida que el valor de los datos y la forma en que las organizaciones los utilizan, ha cambiado a lo largo de los años, y también lo ha hecho el modelado de datos. En el contexto moderno, el modelado de datos es una función de la gobernanza y la inteligencia de los datos, que permite a las organizaciones alinear los activos de datos con las funciones comerciales a las que sirven.
Si bien el modelado de datos siempre ha sido la mejor manera de comprender fuentes de datos complejas y automatizar los estándares de diseño, el modelado de datos moderno va mucho más allá de estos dominios para acelerar y garantizar el éxito general de la gobernanza de datos en cualquier empresa. Con el enfoque correcto, el modelado de datos promueve una mayor cohesión y un mayor éxito en las estrategias de datos de las empresas.
¿Por qué las empresas necesitan modelado de datos?
En pocas palabras, las empresas confían en el modelado de datos para ver una imagen clara de sus datos y obtener el mayor impacto de ellos de una manera organizada y fácil de visualizar. Esto, a su vez, respalda mejores decisiones, impulsa un desarrollo de aplicaciones más sólido, ayuda a la empresa a cumplir con las regulaciones de datos y potencia la innovación. Las empresas que quieran impulsar iniciativas de inteligencia artificial (IA), por ejemplo, no llegarán muy lejos sin datos de calidad y modelos de datos bien definidos.
Durante décadas, el modelado de datos se ha utilizado para definir, categorizar y estandarizar datos para ser aprovechados por los sistemas de información. Esto es más importante que nunca en un panorama de datos moderno, donde los datos pueden estar estructurados o no estructurados y pueden existir en las instalaciones o en la nube. Frente a grandes volúmenes de datos, la generación automática de modelos de datos y diseños de bases de datos es una forma rentable de aumentar la eficiencia y reducir los errores al tiempo que aumenta la productividad en todos los ámbitos.
Por supuesto, diferentes empresas tienen diferentes necesidades. Para algunas, el enfoque heredado de las bases de datos satisface las necesidades de su estrategia de datos actual y su nivel de madurez. Para otras, la mayor flexibilidad que ofrecen las bases de datos NoSQL hace que las bases de datos NoSQL y, por extensión, el modelado de datos NoSQL sea una necesidad. Llevar datos a las empresas y facilitar su acceso y comprensión aumenta el valor de los activos de datos, lo que proporciona un retorno de la inversión y un retorno de la oportunidad. Pero tampoco sería posible sin el modelado de datos que proporciona la columna vertebral para la gestión de metadatos y la gobernanza de datos adecuada.
¿Qué es el modelado de datos Any²?
Las tres propiedades definitorias de los macrodatos se conocen como "las tres V". Estas describen el volumen (cantidad), la variedad (tipo) y la velocidad (velocidad de procesamiento) de los datos. El valor de los datos crece con el contexto, y dicho contexto se encuentra dentro de los datos. Eso significa que existe un incentivo para generar y almacenar mayores volúmenes de datos.
Normalmente, un aumento en el volumen de datos conduce a más fuentes y tipos de datos. Y los mayores volúmenes y variedades de datos se vuelven cada vez más difíciles de administrar para que puedan proporcionar información.
Sin la debida diligencia, los factores anteriores pueden generar un entorno caótico para las empresas basadas en datos.
Por lo tanto, el enfoque correcto para el modelado de datos es aquel que permite a los usuarios ver cualquier dato desde cualquier lugar, una mejor práctica de gestión y gobernanza de datos que denominamos "cualquiera al cuadrado" (Any²).
Las empresas que adoptan el enfoque Any² pueden esperar una mayor coherencia, claridad y reutilización de artefactos en integraciones de datos a gran escala, gestión de datos maestros, gestión de metadatos, macrodatos e iniciativas de análisis e inteligencia empresarial.
¿Cómo puede Erwin respaldar sus requisitos de modelado de datos?
erwin Data Modeler de Quest se encuentra disponible en diversas versiones, con opciones adicionales para mejorar la calidad y agilidad de las capacidades de datos. Ofrece un entorno de modelado moderno y personalizable; soporte para todas las plataformas DBMS principales y emergentes, incluidas Azure Synapse, Couchbase, Cassandra, MongoDB, Snowflake y MariaDB; recolección automática de modelos de datos y estándares de nomenclatura para la ingestión en erwin Data Intelligence Suite de Quest, y otras tareas de automatización que ahorran tiempo.