La gestión de datos es y ha sido siempre un elemento esencial para que todos los procesos de una compañía se lleven a cabo correcta y fluidamente, y lo será cada vez más, dado el contexto actual repleto de avances tecnológicos, conectividad, inteligencia artificial, etc. Es entonces cuando interviene el modelado de datos, cuya función es esquematizar los sistemas de recopilación y administración de la información de una organización.

Así pues, veremos que la definición del modelado de datos no dista de su propio nombre; se trata, precisamente, de la estructuración y diagramación del flujo de datos de un negocio, con el objetivo de que puedan ser procesados de forma óptima y eficiente por una base de datos.

¿Qué es el modelado de datos?

La herramienta de modelado de datos consiste en el análisis y la definición de los distintos datos que una empresa produce y almacena, y de las relaciones entre estos datos. Al crear un diagrama de flujo, el modelado de datos proporciona un esquema visual, para que su gestión sea mucho más eficaz e intuitiva.

Así pues, un modelado de datos conceptual permite obtener una representación ordenada y limpia, que ayuda a profesionales como ingenieros o analistas de datos a tener toda la información organizada y unificada. Usualmente, se emplea en conjunto con un sistema de gestión de base de datos (SGBD), a través del cual la información de la base de datos puede ser guardada, modificada o extraída. Es este sistema el que administra todas las operaciones necesarias, y a partir de él se genera el modelado de datos deseado.

Tipos de modelados de datos

Existen tres tipos de modelados de datos:

  • Modelado de datos conceptual. Parte de un modelo teórico para representar un esquema, y suele utilizarse a modo de “boceto”, para visualizar de forma sencilla qué se quiere llevar a cabo en un proyecto. En él, los datos se definen como “entidades”. Lo orquesta un arquitecto de datos, y permite ver cuáles son los conceptos más relevantes de los datos que se están tratando. Cabe mencionar también el modelado de datos empresariales, muy parecido al conceptual pero dirigido a los requisitos de un negocio específico. Sin embargo, habitualmente se incluyen dichos requisitos empresariales en el modelado conceptual directamente.
  • Modelado de datos lógicos. Una vez elaborado un modelado conceptual de base de datos, pasaríamos a este modelado, en el que se definen los atributos propios, las claves primarias y las foráneas, la cardinalidad y, por último, las clases de unidades de información, así como su definición. Debido al contexto que el modelado lógico de datos ofrece, el esquema inicial pasa entonces a estar más completo, para así poder visualizar con más precisión los detalles del proyecto.
  • Modelado de datos físicos. Finalmente, los modelos creados en los dos pasos anteriores nos llevan a este último, el cual representa los datos de la forma más fiable y eficaz posible. Con un vistazo al diagrama de flujo de este modelado de una base de datos, podremos entender el proyecto que la organización desea implementar: lo conforman tablas, datos categorizados según su tipología, columnas, etc., que reúnen todos los detalles necesarios para entender los datos y sus interrelaciones.En relación a cómo se almacenan, organizan y recuperan los datos, cabe destacar una categorización distinta, entre la que encuentran los modelados de bases de datos relacionales, dimensionales y ricos en entidades (E-R). El primero es el más común, y se organiza en base a indicadores y dimensiones.

Ventajas de utilizar modelado de datos.

La cantidad de datos que recogen las organizaciones es cada día más ingente, y procede de diversas fuentes. Procesar estos datos es esencial, ya que proporciona la información necesaria para que una compañía tome las decisiones correctas y más rentables. Sin embargo, recopilar, almacenar y procesar datos de forma eficiente puede resultar fatigoso y complejo.

Un programa de software de modelado de datos puede llevar a un análisis eficiente de la información, lo cual, en consecuencia, proporcionará a la empresa una serie de ventajas:

  • La creación de soluciones de bases de datos previa se convierte en un proceso mucho más rápido y eficaz.
  • Los ingenieros de datos se comunican de forma más ágil con los departamentos de inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI).
  • Los errores en el desarrollo de software de bases de datos se reducen, gracias al registro de visión y al roadmap que obtienen los diseñadores de software a raíz del modelado.
  • Los datos y el diseño del sistema de la empresa aparecen documentados con gran coherencia.

Ejemplos de modelados de datos

En base a los tipos de modelado descritos, podemos ver los siguientes ejemplos:

  • Ejemplo de modelado de datos conceptual. En los modelados de datos conceptuales lo primordial es poder observar la relación entre entidades. Usualmente, partiremos de las siguientes: clientes, ventas, productos y empleados. A partir de estas entidades, veríamos también los requisitos empresariales que poseen: ¿en las ventas debe haber un mínimo de clientes y/o vendedores? ¿Los productos deben tener unas características determinadas? ¿Hay que pedirle alguna información específica al cliente en la venta?
  • Ejemplo de modelado de datos lógico. Si un cliente compra un determinado producto a un vendedor, lo hace en base al modelo técnico de reglas y estructuras de datos de su negocio. En el modelado conceptual veríamos las relaciones y requisitos de estas entidades, y aquí ampliaríamos las clases de datos más detalladamente. Por ejemplo, ¿qué datos son los que hay que dejar documentados al realizarse una venta? ¿Cómo es el campo de dirección de correo electrónico de la entidad Clientes?
  • Ejemplo de modelado de datos físicos. Finalmente, llegamos al modelado más completo. Aquí ya incluiríamos todos los artefactos del sistema de información. Así pues, cada una de las entidades aparecerá ahora en forma de tabla, con sus respectivos atributos.