Lo que necesitas saber

Un modelo de datos físicos es una estructura o esquema que describe cómo los datos realmente se almacenan en una base de datos.

Antes de ingresar al modelo de datos físicos, comprendamos qué es el modelado de datos.

¿Cuáles son las características que permiten a los usuarios usar una base de datos de manera efectiva?¿Cómo puede estar seguro de que la base de datos que está diseñando cumplirá con todos sus requisitos? Piense en el concepto de modelado de datos como una forma de tomar datos y transformarlos en una base de datos que se pueda utilizar.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de crear una representación optimizada de una aplicación de software y los componentes de datos que incluye, utilizando texto y símbolos para representar la información y sus flujos.

Es un método para definir y visualizar todos los diferentes lugares donde un programa o aplicación almacena datos, y cómo estas diferentes fuentes de información se integrarán y fluirán entre sí.

El modelado de datos es un aspecto importante de la gestión de datos. Ayuda a definir los requisitos de información para los flujos de trabajo al proporcionar una representación visual de los puntos de datos y sus patrones de comportamiento.

Permite a las personas definir y comprender cómo los datos se administrarán, cambiarán, verán y distribuirán en toda la organización.

La importancia del modelado de datos

Las organizaciones de hoy recopilan grandes cantidades de datos de múltiples fuentes. Para tomar decisiones estratégicas efectivas, debe examinar los datos para obtener información procesable.

La recopilación, el almacenamiento y el cálculo de datos efectivos son esenciales para un análisis de datos preciso. Se utilizan numerosas herramientas para un análisis efectivo dependiendo del tipo de datos, como estructurado, semiestructurado, ordinal, etc.

El modelado de datos le permite comprender sus datos y elegir la mejor solución para administrarlos y controlarlos. Las empresas crean un modelo de datos antes de desarrollar sistemas de bases de datos para sus operaciones, así como un arquitecto crea un plan antes de construir una casa.

Los principales beneficios del modelado de datos son los siguientes:

• Proporciona soluciones rápidas y eficientes al proceso de diseño y implementación de la base de datos.
• Promueve la uniformidad en el trabajo de informes y desarrollo de datos en toda la empresa

Además, la implementación del concepto de modelado de datos facilita la colaboración entre equipos de análisis e ingenieros de bases de datos.

Tipos de modelado de datos

Los desarrolladores de modelos de datos utilizan tres tipos diferentes de modelos de datos para describir conceptos y procedimientos de marketing, elementos de datos relacionados, sus atributos y relaciones y esquemas prácticos de gestión de datos.

A medida que las empresas crean programas y bases de datos funcionales, los modelos de datos a menudo se desarrollan en fases. Aquí están los diferentes tipos de modelos de datos y lo que cada uno implica:

№1. Modelado de datos conceptuales

Esta es esencialmente una representación organizada o una representación visual de conceptos de bases de datos y sus relaciones. Sirve como un punto de partida común para el modelado de datos, definiendo las diversas fuentes de datos y los flujos de datos dentro de una organización.

Sirve como una guía de alto nivel para crear modelos lógicos y físicos y es un componente vital para documentar la arquitectura de datos.

Un modelo de datos conceptuales simplemente muestra el diseño y el contenido general, no los detalles de cada entidad. El modelo de datos conceptuales describe toda la estructura organizativa de su empresa.

Se utiliza para organizar los conceptos comerciales especificados por sus ingenieros de datos. Se centra en desarrollar entidades, definir atributos de entidades y definir relaciones entre entidades, no solo los detalles de la estructura de la base de datos.

Por ejemplo, puede tener datos de almacenamiento, tiempo y producto. Todos estos conjuntos de datos o entidades están relacionados con otras entidades. Este modelo de datos conceptuales especifica tanto entidades como conexiones de entidades.

№ 2. Modelado de datos lógicos

El modelo de datos lógicos extiende el modelo conceptual con las propiedades exactas del contenido en cada entidad y las relaciones detalladas entre estos atributos. La creación de un modelo de datos lógicos sin complicaciones se puede lograr utilizando el modelo de datos conceptuales como guía.

Las relaciones entre los elementos de datos se muestran en modelos de datos lógicos, que también proporcionan una descripción técnica de los datos. Por ejemplo, el cliente A compra el producto B de la tienda C.

La ubicación de los objetos de datos y las relaciones entre ellos se definen aún más por este modelo. Dado que el objetivo es crear un esquema detallado de estándares y estructuras de datos, los modelos de datos lógicos generalmente se usan para un proyecto específico.

Un modelo de datos lógicos proporciona más información sobre la estructura completa del modelo conceptual, pero no proporciona detalles sobre la base de datos en sí, ya que el modelo puede usarse para describir diferentes productos y servicios de bases de datos.

Esto actúa como un modelo técnico de los principios y estructuras de datos establecidos por los ingenieros de datos y ayuda a tomar decisiones sobre el modelo de datos físicos necesarios para cumplir con sus requisitos operativos y de datos.

№3. Modelado de datos físicos

Típicamente, la implementación de un modelo de datos en una base de datos se describe mediante un modelo de datos físicos. Los modelos de datos físicos son utilizados por los ingenieros de bases de datos para desarrollar diseños de bases de datos y arquitectura.

Al imitar los componentes DBMS, incluidas tablas, campos, índices, claves de columna, restricciones, desencadenantes y otros, un modelo de datos físicos ayuda enormemente a visualizar la estructura de las bases de datos.

Define los procesos de organización que utiliza una base de datos o sistema de archivos para recopilar y procesar datos. El modelo de datos físicos explica los detalles relevantes de cómo se implementará el modelo lógico.

Proporciona abstracción de la base de datos y ayuda a crear un esquema o diseño. Esto se debe a los extensos metadatos que proporciona un modelo de datos físicos.

Este artículo discutirá principalmente el concepto de modelado de datos físicos.

¿Qué es un modelo de datos físicos?

Un modelo de datos físicos es una estructura o arquitectura que describe cómo los datos se almacenan realmente en una base de datos. El esquema de base de datos real está diseñado utilizando este modelo de datos físicos. Esto incluye todas las múltiples tablas, sus columnas y las relaciones entre ellas.

El esquema de la base de datos interna está diseñado utilizando el modelo físico. El objetivo es operacionalizar la base de datos. Este modelo físico puede traducirse directamente a la estructura de la base de datos real, lo que respalda la evolución adicional de la gestión de la información. Cuando se utilizan múltiples sistemas de bases de datos, es posible crear diferentes modelos físicos del mismo modelo de datos lógicos.

Características de un modelo de datos físicos

• Cubre los requisitos de datos para un proyecto o programa específico, aunque se puede combinar con algunos otros modelos físicos dependiendo de los objetivos del proyecto.
• Se deben especificar tipos de datos específicos y dimensiones asignadas, así como valores predeterminados para columnas.
• Se definen vistas (una tabla virtual basada en un conjunto de resultados), índices, transacciones y otros conceptos, incluidas las claves primarias y extranjeras.

Los ingenieros de bases de datos crean un modelo de datos físicos antes de poner en funcionamiento el esquema de la base de datos final. Para garantizar que se haya considerado cada componente de la arquitectura, también utilizan enfoques integrales de modelado de datos.

Pasos necesarios para diseñar un modelo de datos físicos

Estos son los pasos que deben seguirse para crear un modelo de datos físicos.

• Cree un modelo de datos físicos utilizando un modelo de datos lógicos existentes.
• Agregue atributos y propiedades de la base de datos al modelo de datos físicos.
• Convierta entidades en tablas y relaciones de entidad a claves extranjeras.
• Convierta atributos a columnas.
• Asegúrese de que todo esté en orden comparando la base de datos y el modelo de datos.
• Si hay algún cambio entre las iteraciones actuales y anteriores del modelo de datos, cree una entrada de registro de cambios.

Modelos de datos físicos, conceptuales y lógicos

Aquí estamos comparando estas tres categorías diferentes de modelos de datos. Las diferentes características se comparan en la tabla a continuación.

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Las entidades y las uniones están representadas en el modelo de datos conceptuales. No se mencionan características y clave primaria. Simplemente cubre la estructura de alto nivel, incluida la cual deberían existir tablas y sus relaciones.

Siguiendo el modelo conceptual, se crea un modelo lógico. Las relaciones entre los elementos de datos se muestran en modelos de datos lógicos, que también proporcionan una descripción técnica de los datos. Además, hay un modelo de datos físicos que extiende el modelo de datos lógicos y le asigna a cada campo su propio tipo de datos, tamaño, etc.

Recursos de capacitación de modelado de datos

Puede encontrar muchos recursos en línea para ayudarlo a comprender el modelado de datos, pero puede ser difícil elegir buenos. El modelado de datos es un talento valioso, pero debe dominarse de la manera correcta.

Y si está tratando de mejorar su gestión de datos o habilidades analíticas con fines personales o comerciales, eche un vistazo a esta lista de los mejores cursos y libros de modelado de datos.

№1. Dominar los conceptos básicos del modelado de datos

Con este curso de Udemy, puede aprender las técnicas necesarias para crear modelos de datos para su organización que contengan objetos, características, asociaciones, estructuras y otros elementos de modelado que son semánticamente precisos.

Los alumnos simplemente necesitan una comprensión básica de los términos y estructuras de gestión de datos, como las tablas RDBMS, y cómo los diferentes conjuntos de datos están conceptualmente relacionados entre sí.

№ 2. modelado de datos avanzado

Este curso de Coursera es ideal para aquellos que buscan avanzar en su carrera. Al final de este curso, tendrá una comprensión clara de cómo usar técnicas de modelado de datos fundamentales y utilizar soluciones modernas de almacenamiento de datos para un sistema de base de datos. Los alumnos no necesitan conocimiento previo del diseño de la base de datos.

№3. Curso de modelado de datos OBIEE 12C

Este curso de Udemy está diseñado para cualquier persona interesada en una carrera en el modelado de datos OBIEE, incluidos estudiantes, profesionales de TI y gerentes de proyectos.

Al final de este curso, podrá implementar varias funciones de series temporales y conceptos de modelado de datos, incluida la desnormalización de datos, el modelado de datos multivariados y el modelado de esquemas de estrellas.

№ 4. Inteligencia empresarial en Excel: modelado de datos 101

En este curso de LinkedIn, el instructor revela los conceptos básicos de la arquitectura y la normalización de las bases de datos, introduce la interfaz del modelo de datos de Excel y ofrece técnicas probadas.

Puede mejorar su conocimiento de las relaciones de tabla, las topologías y otros conceptos explorando los temas presentados en este curso. No se requieren requisitos previos para comenzar este curso.

№ 5. Kit de herramientas de almacén de datos

En este libro, los autores presentan a los estudiantes enfoques de modelado multidimensional como facturación, interacción con el cliente y diseño de base de datos básica. Además, se discuten los patrones de modelado espacial de esquema de estrellas nuevos y mejorados.

Además, este libro incluye recomendaciones para realizar reuniones avanzadas de simulación con partes interesadas corporativas. No se requiere conocimiento previo del modelado de datos. Incluso los principiantes se sienten cómodos aprendiendo conceptos de modelado de datos leyendo este libro.

№ 6. Modelado de datos hecho fácil, 2ª edición

Este libro está escrito en un estilo de conversación que inspira a los usuarios a explorar objetivos clave, como comprender cuándo se requiere un modelo de datos y qué forma será más útil, creando un sistema de base de datos relacional normalizado, utilizando técnicas para transformar un modelo de datos. en un diseño físico tan espectacular para una base de datos.

Este libro ofrece una comprensión funcional realista de los principios de modelado de datos y las mejores prácticas para negocios o TI.

№ 7. Fundamentos del modelado de datos, tercera edición

Este libro enseña los fundamentos del modelado de datos, centrándose en el desarrollo de técnicas, no solo una introducción a los «principios».

Este libro aborda las complejidades de los sistemas de construcción en entornos del mundo real al sopesar los pros y los contras de varias alternativas y el uso de técnicas de análisis lingüístico y gráfico que reflejan los estándares de la industria. Alienta a los estudiantes a aplicar los fundamentos del modelado de datos a los modelos del mundo real.

Conclusión

Las organizaciones y las empresas intentan constantemente ganar clientes, y para hacerlo, deben desarrollar tácticas que avanzarán sus servicios. Estas tácticas implican usar modelos de datos para mejorar las operaciones comerciales.

Un buen modelo de datos puede ayudarlo a ahorrar dinero y tiempo y aumentar la productividad. El uso del concepto de modelado de datos puede garantizar que una empresa pueda ser competitiva haciendo ajustes basados en los datos que recopila.

Actualmente, existe una gran demanda de profesionales con habilidades de modelado de datos. Trabajar en esta industria puede ofrecer muchas oportunidades porque los datos siempre están disponibles para explorar y almacenar. Espero que este artículo haya sido útil para aprender los conceptos relacionados con el modelado de datos.

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