¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos (modelado de datos) es el proceso de crear un modelo de datos para que los datos se almacenen en una base de datos. Este modelo de datos es una representación conceptual de los objetos de datos, las asociaciones entre diferentes objetos de datos y las reglas. El modelado de datos ayuda en la representación visual de los datos y hace cumplir las reglas comerciales, el cumplimiento normativo y las políticas gubernamentales sobre los datos. Los modelos de datos garantizan la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los valores predeterminados, la semántica y la seguridad, al tiempo que garantizan la calidad de los datos.
Modelo de datos
El modelo de datos se define como un modelo abstracto que organiza la descripción de los datos, la semántica de los datos y las restricciones de coherencia de los datos. El modelo de datos enfatiza qué datos se necesitan y cómo deben organizarse en lugar de qué operaciones se realizarán con los datos. El modelo de datos es como el plan de construcción de un arquitecto, que ayuda a construir modelos conceptuales y establecer una relación entre los elementos de datos.
Los dos tipos de técnicas de modelado de datos son
- Modelo de relación entre entidades (ER)
- UML (lenguaje de modelado unificado)
Los discutiremos en detalle más adelante.
Este tutorial de modelado de datos es más adecuado para principiantes, principiantes y profesionales experimentados. En este tutorial de modelo de datos, los conceptos de modelado de datos en detalle
- ¿Por qué utilizar el modelo de datos?
- Tipos de modelos de datos
- Modelo de datos conceptual
- Modelo de datos lógicos
- Modelo de datos físicos
- Ventajas y desventajas del modelo de datos
¿Por qué utilizar el modelo de datos?
El objetivo principal de utilizar el modelo de datos es:
- Asegura que todos los objetos de datos requeridos por la base de datos estén representados con precisión. La omisión de datos dará lugar a la creación de informes defectuosos y producirá resultados incorrectos.
- Un modelo de datos ayuda a diseñar la base de datos en los niveles conceptual, físico y lógico.
- La estructura del modelo de datos ayuda a definir las tablas relacionales, las claves primarias y externas y los procedimientos almacenados.
- Proporciona una imagen clara de los datos base y los desarrolladores de bases de datos pueden utilizarla para crear una base de datos física.
- También es útil identificar datos faltantes y redundantes.
- Aunque la creación inicial del modelo de datos requiere mucho tiempo y trabajo, a largo plazo, hace que la actualización y el mantenimiento de su infraestructura de TI sean más baratos y rápidos.
Tipos de modelos de datos
Tipos de modelos de datos : Existen principalmente tres tipos diferentes de modelos de datos: modelos de datos conceptuales, modelos de datos lógicos y modelos de datos físicos, y cada uno tiene un propósito específico. Los modelos de datos se utilizan para representar los datos y cómo se almacenan en la base de datos y para establecer la relación entre los elementos de datos.
- Modelo de datos conceptual: este modelo de datos define QUÉ contiene el sistema. Este modelo lo crean normalmente las partes interesadas del negocio y los arquitectos de datos. El propósito es organizar, ampliar y definir conceptos y reglas comerciales.
- Modelo de datos lógicos: define CÓMO se debe implementar el sistema independientemente del DBMS. Este modelo suele ser creado por arquitectos de datos y analistas comerciales. El propósito es desarrollar un mapa técnico de reglas y estructuras de datos.
- Modelo de datos físicos : este modelo de datos describe CÓMO se implementará el sistema utilizando un sistema DBMS específico. Este modelo lo suelen crear DBA y desarrolladores. El propósito es la implementación real de la base de datos.
Modelo de datos conceptual
Un modelo de datos conceptual es una vista organizada de los conceptos de la base de datos y sus relaciones. El propósito de crear un modelo de datos conceptual es establecer entidades, sus atributos y relaciones. En este nivel de modelado de datos, apenas hay detalles disponibles sobre la estructura real de la base de datos. Las partes interesadas del negocio y los arquitectos de datos suelen crear un modelo de datos conceptual.
Los 3 inquilinos básicos de Conceptual Data Model son
- Entidad : algo del mundo real
- Atributo : características o propiedades de una entidad.
- Relación : dependencia o asociación entre dos entidades
Ejemplo de modelo de datos:
- Cliente y Producto son dos entidades. El número y el nombre del cliente son atributos de la entidad Cliente.
- El nombre y el precio del producto son atributos de la entidad del producto
- La venta es la relación entre el cliente y el producto.
Características de un modelo de datos conceptual
- Ofrece una cobertura de toda la organización de los conceptos comerciales.
- Este tipo de modelos de datos están diseñados y desarrollados para una audiencia empresarial.
- El modelo conceptual se desarrolla independientemente de las especificaciones de hardware, como la capacidad de almacenamiento de datos, la ubicación o las especificaciones de software, como el proveedor y la tecnología de DBMS. El objetivo es representar los datos como los verá un usuario en el "mundo real".
Los modelos de datos conceptuales conocidos como modelos de dominio crean un vocabulario común para todas las partes interesadas al establecer conceptos básicos y alcance.
Modelo de datos lógicos
El modelo lógico de datos se utiliza para definir la estructura de los elementos de datos y establecer relaciones entre ellos. El modelo de datos lógicos agrega más información a los elementos del modelo de datos conceptual. La ventaja de utilizar un modelo de datos lógicos es proporcionar una base para formar la base del modelo físico. Sin embargo, la estructura de modelado sigue siendo genérica.
En este nivel de modelado de datos, no se define ninguna clave primaria o secundaria. En este nivel de modelado de datos, debe verificar y ajustar los detalles del conector que se establecieron anteriormente para las relaciones.
Características de un modelo de datos lógicos
- Describe las necesidades de datos para un solo proyecto, pero podría integrarse con otros modelos de datos lógicos según el alcance del proyecto.
- Diseñado y desarrollado independientemente del DBMS.
- Los atributos de datos tendrán tipos de datos con precisión y longitud exactas.
- Los procesos de normalización al modelo se aplican típicamente hasta 3NF.
Modelo de datos físicos
Un modelo de datos físico describe una implementación específica de la base de datos del modelo de datos. Ofrece abstracción de la base de datos y ayuda a generar el esquema. Esto se debe a la riqueza de metadatos que ofrece un modelo de datos físicos. El modelo de datos físicos también ayuda a visualizar la estructura de la base de datos al replicar claves de columna de la base de datos, restricciones, índices, disparadores y otras características de RDBMS.
Características de un modelo de datos físicos:
- El modelo de datos físicos describe la necesidad de datos para un solo proyecto o aplicación, aunque puede integrarse con otros modelos de datos físicos según el alcance del proyecto.
- El modelo de datos contiene relaciones entre tablas que tratan la cardinalidad y la nulabilidad de las relaciones.
- Desarrollado para una versión específica de un DBMS, ubicación, almacenamiento de datos o tecnología que se utilizará en el proyecto.
- Las columnas deben tener tipos de datos exactos, longitudes asignadas y valores predeterminados.
- Se definen claves primarias y externas, vistas, índices, perfiles de acceso y autorizaciones, etc.
Ventajas y desventajas del modelo de datos:
Ventajas del modelo de datos:
- El objetivo principal de un modelo de datos de diseño es asegurarse de que los objetos de datos ofrecidos por el equipo funcional se representen con precisión.
- El modelo de datos debe ser lo suficientemente detallado para ser utilizado para construir la base de datos física.
- La información del modelo de datos se puede utilizar para definir la relación entre tablas, claves primarias y externas y procedimientos almacenados.
- El modelo de datos ayuda a las empresas a comunicarse dentro y entre organizaciones.
- El modelo de datos ayuda a documentar las asignaciones de datos en el proceso ETL
- Ayuda a reconocer las fuentes correctas de datos para poblar el modelo.
Desventajas del modelo de datos:
- Para desarrollar el modelo de datos, se deben conocer las características físicas de los datos almacenados.
- Este es un sistema de navegación que produce el desarrollo de aplicaciones complejas, la gestión. Por tanto, requiere un conocimiento de la verdad biográfica.
- Incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren modificaciones en toda la aplicación.
- No hay un lenguaje de manipulación de datos establecido en DBMS.
Conclusión
- El modelado de datos es el proceso de desarrollar un modelo de datos para que los datos se almacenen en una base de datos.
- Los modelos de datos garantizan la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los valores predeterminados, la semántica y la seguridad al tiempo que garantizan la calidad de los datos.
- La estructura del modelo de datos ayuda a definir las tablas relacionales, las claves primarias y externas y los procedimientos almacenados.
- Hay tres tipos de conceptos, lógicos y físicos.
- El objetivo principal del modelo conceptual es establecer las entidades, sus atributos y sus relaciones.
- El modelo de datos lógicos define la estructura de los elementos de datos y establece las relaciones entre ellos.
- Un modelo de datos físico describe la implementación específica de la base de datos del modelo de datos.
- El objetivo principal de un modelo de datos de diseño es asegurarse de que los objetos de datos ofrecidos por el equipo funcional se representen con precisión.
- El mayor inconveniente es que incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren modificaciones en toda la aplicación.
- Al leer este tutorial de modelado de datos, aprenderá conceptos básicos como ¿Qué es el modelo de datos? Introducción a diferentes tipos de modelo de datos, ventajas, desventajas y ejemplo de modelo de datos.