Introducción al modelado de datos: definición, importancia y tipos

 

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de creación de una representación visual o esquema que define los sistemas de recopilación y administración de información de cualquier organización. Este esquema o modelo de datos ayuda a las diferentes partes interesadas, como analistas de datos, científicos e ingenieros, a crear una vista unificada de los datos de una organización. El modelo esboza los datos que recoge la empresa, la relación entre los distintos conjuntos de datos y los métodos que se usarán para almacenarlos y analizarlos.

Además, el modelado de datos mejora la integridad y coherencia de los datos. En sistemas complejos, los datos se pueden almacenar en múltiples bases de datos, lo que dificulta garantizar la coherencia de los datos entre diferentes fuentes. El modelado de datos permite a los analistas definir reglas y restricciones que gobiernan las relaciones entre los elementos de datos, garantizando información precisa y confiable. 

Obgetivo 

El objetivo principal del modelado de datos es proporcionar una representación clara y concisa de los datos, permitiendo a los analistas analizar, interpretar y comunicar información de manera efectiva. Sirve como puente entre el mundo real y el ámbito digital, transformando datos complejos en un formato simplificado que puede entenderse y manipularse fácilmente.

¿Por qué es importante el modelado de datos?

El modelado de datos es un aspecto crucial del análisis de información, ya que desempeña un papel fundamental en la representación y comprensión de sistemas complejos. Al crear una representación visual de las relaciones entre los datos, esta técnica nos permite analizarlos de forma estructurada y organizada.

Una de las principales razones por las que el modelado de datos resulta esencial es su capacidad para simplificar estructuras complejas. Los datos, especialmente cuando provienen de grandes volúmenes o múltiples fuentes, pueden ser difíciles de interpretar. El modelado de datos facilita esta tarea al descomponer dichas estructuras en componentes más manejables, lo que permite a los analistas identificar patrones, relaciones y dependencias con mayor facilidad.

    Tipos de modelos de datos

• Modelo de datos conceptual: este tipo de modelo de datos proporciona una visión de alto nivel de los datos, centrándose en las relaciones entre diferentes entidades. Ayuda a las partes interesadas y a los analistas a comprender la estructura general y el alcance de los datos.

• ☝Ejemplo😀 : En un entorno de atención médica, un modelo de datos conceptual definiría entidades clave como Pacientes, Médicos y Procedimientos Médicos, y mostraría cómo se relacionan entre sí. Esta representación permite a los administradores del sistema de salud obtener una visión integral de la información, lo que facilita la toma de decisiones informadas sobre la asignación de recursos, la planificación de servicios y la mejora de la calidad en la atención al paciente.

• Modelo lógico de datos: Un modelo lógico de datos profundiza en los detalles de los datos, especificando los atributos, claves y relaciones entre entidades. Su objetivo es crear una estructura lógica que represente con precisión los datos y sus dependencias.

• ☝Ejemplo😀 :Considere una plataforma de comercio electrónico que busca optimizar la gestión de su inventario. Un modelo lógico de datos definiría entidades como Productos, Proveedores y Pedidos, especificando sus atributos clave (como nombre del producto, cantidad en stock, precio, fecha de pedido, etc.) y las relaciones entre ellas. Esta representación estructurada permite a la plataforma analizar los niveles de inventario, monitorear el rendimiento de los proveedores y predecir con mayor precisión la demanda futura, lo que mejora la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

• Modelo de datos físicos: un modelo de datos físicos se centra en los detalles de implementación de los datos y describe cómo se almacenan, organizan y se accede a ellos dentro de un entorno tecnológico específico. Considera factores como tablas de bases de datos, índices y restricciones.

• ☝Ejemplo😀 :Una institución bancaria podría utilizar un modelo de datos físico para diseñar su base de datos de clientes, especificando de forma detallada las tablas físicas, los tipos de datos, los índices y la organización del almacenamiento. Este modelo incluiría estructuras para guardar información como datos personales del cliente, detalles de cuentas bancarias y registro del historial de transacciones.

  Al optimizar el almacenamiento y la recuperación de información, el banco puede procesar solicitudes de clientes con mayor rapidez, generar informes en tiempo real y garantizar un rendimiento eficiente incluso con grandes volúmenes de datos.

• Bibliografia 

• Construyendo una mejor imagen  el papel del modelado de datos en el analisis - FasterCapital. (n.d.). FasterCapital. https://fastercapital.com/es/contenido/Construyendo-una-mejor-imagen--el-papel-del-modelado-de-datos-en-el-analisis.html#-Qu--es-el-modelado-de-datos

• ¿Qué es el modelado de datos? - Explicación del modelado de datos - AWS. (n.d.). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/es/what-is/data-modeling/