Modelización de datos: base indispensable para un análisis preciso de los datos

¿Qué es la modelización de datos?

El modelado de datos es el proceso de creación de un modelo de datos estructurado que define las relaciones lógicas y los atributos de los datos de un sistema.
Se utiliza para organizar y estructurar los datos de modo que puedan almacenarse, recuperarse y analizarse con eficacia.
Un buen modelado de datos es, por tanto, crucial para integrar datos de diversas fuentes en un sistema de BI y prepararlos para análisis e informes.

Tipos de modelos de datos

El diseño de bases de datos comienza a un alto nivel de abstracción y luego se va haciendo cada vez más concreto.
El modelo de datos se desarrolla desde un modelo conceptual a un modelo lógico y luego físico.

• Modelo de datos conceptual: Un modelo de datos conceptual tiene un alto nivel de abstracción que describe las entidades más importantes y sus relaciones sin preocuparse de los detalles técnicos. Se utiliza para comprender y documentar los requisitos empresariales.
• Modelo lógico de datos: Un modelo lógico de datos detalla aún más el modelo conceptual definiendo atributos específicos, así como claves primarias y foráneas.
  Sigue siendo independiente de la tecnología, pero proporciona una representación más precisa de la estructura de datos.
• Modelo físico de datos: Por otra parte, un modelo físico de datos describe la implementación concreta del modelo lógico en un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) específico.
  Tiene en cuenta aspectos técnicos como los tipos de datos, los índices, la partición y la optimización del rendimiento.

El proceso de modelización de datos

Para modelar los datos de la forma más óptima posible, a menudo se sigue un proceso iterativo, cuyo flujo de trabajo suele ser el siguiente:

1. Identificar entidades: En primer lugar, los datos se asignan a objetos empresariales concretos, conocidos como entidades.
   Por tanto, una entidad representa un objeto o concepto claramente identificable en un modelo de datos que almacena información relevante.
   Puede tratarse de clientes, productos o ventas, por ejemplo.
2. Identificar atributos: Cada entidad puede distinguirse de las demás porque tiene uno o varios atributos únicos.
   Se trata de propiedades y características, como el nombre, el número de cliente, la dirección o la fecha.
   Estos atributos se asignan a las entidades.
3. Definir las relaciones: A continuación se utilizan claves primarias y foráneas para definir cómo se relacionan entre sí las entidades y atributos individuales, por ejemplo, qué ventas fueron realizadas por qué clientes.
   
   Estos vínculos pueden adoptar muchas formas diferentes, como relaciones uno a uno, uno a muchos o muchos a muchos. Un atributo o una combinación de atributos que identifica de forma única a una entidad se denomina claveprimaria.
   El valor de la clave primaria debe ser único.
   Por ejemplo, un número de cliente puede ser la clave primaria de la entidad «cliente».
   Una clave ajena, en cambio, es un atributo que establece una relación entre dos entidades haciendo referencia a la clave primaria de otra entidad.
   Por ejemplo, una clave ajena de la entidad «Pedido» podría hacer referencia al número de cliente para indicar qué cliente ha realizado el pedido.

Técnicas y métodos de modelización de datos

Las técnicas de modelado de datos definen la estructura lógica de los datos y determinan cómo se almacenan, organizan y recuperan.
Los tres tipos más importantes son los modelos de datos relacionales, dimensionales y entidad-relación.
Otros modelos menos frecuentes son el jerárquico, el orientado a objetos, el de red y el multivalor.

1. modelo de datos relacional

El modelo de datos relacional es la más antigua de las tres técnicas de modelado de datos, pero se sigue utilizando ampliamente.
Almacena los datos en registros de datos con formatos fijos y en tablas con filas y columnas.
Este modelo de datos tiene dos elementos:

• Ratios: Los valores numéricos, como cantidades y rendimientos, se utilizan para cálculos matemáticos, como totales o medias.
• Dimensiones:
  Por el contrario, las dimensiones son valores textuales o numéricos que contienen descripciones o ubicaciones y no se utilizan para cálculos. Estos elementos se enlazan o relacionan entre sí mediante claves.

Modelo de datos de 2ª dimensión

Los modelos dimensionales son más flexibles y se centran en los datos contextuales.
Por eso son ideales para las consultas en línea y el almacenamiento de datos, como suele hacerse en los sistemas de BI.
Estos son los elementos más importantes hechos y dimensiones:

• Hechos: Los hechos son elementos de datos importantes, como el volumen de transacciones.
• Dimensiones: Los hechos están vinculados a información de referencia, como el ID del producto o la fecha de la transacción.
  Esta información de referencia se denomina dimensiones.

En los modelos dimensionales, las tablas de hechos son una tabla primaria.
Esta estructura permite consultas rápidas, ya que los datos de una actividad concreta se almacenan juntos.
Sin embargo, la falta de vínculos de relación puede dificultar el uso de los datos, y la estructura de los datos está vinculada a la función empresarial que genera y utiliza los datos.

Esto puede dificultar la combinación de datos de distintos sistemas. Dos esquemas de modelización dimensional utilizados con especial frecuencia son el esquema en estrella y el esquema en copo de nieve.
En un esquema en estrella, una tabla de hechos central está directamente vinculada a varias tablas de dimensiones.
Esta estructura es sencilla y eficaz para las consultas, ya que todas las dimensiones sólo tienen una conexión con la tabla de hechos.
Esto hace que el esquema sea fácil de entender y adecuado para análisis e informes sencillos.
El esquema copo de nieve es una ampliación del esquema estrella en el que las dimensiones se normalizan aún más, es decir, se minimizan las redundancias.
Para ello, las tablas de dimensiones se dividen en varias tablas vinculadas, lo que hace que la estructura sea más compleja.
Esto puede mejorar la integridad de los datos, pero también aumentar la complejidad de las consultas.

3. modelo entidad-relación (modelo ER)

El modelo ER visualiza gráficamente las estructuras de datos empresariales.
Utiliza símbolos para las entidades, actividades y funciones, así como líneas para las relaciones, conexiones y dependencias.
Un modelo ER sirve de base para la estructura de las bases de datos relacionales, en las que cada línea contiene una entidad y los campos, atributos.
Las tablas individuales están a su vez vinculadas por claves.

Conclusión

El modelado de datos constituye la base de todas las actividades de BI.
Un modelado de datos bien pensado permite que los datos sean coherentes, precisos y fácilmente accesibles.
Mejora la calidad e integridad de los datos y garantiza que cumplan los requisitos empresariales.
Los datos organizados eficazmente pueden recuperarse y analizarse fácilmente, de modo que puedan utilizarse de forma óptima para tomar decisiones empresariales basadas en datos.

A pesar de los retos y la complejidad asociados a la modelización de datos, ésta es esencial para aprovechar todas las ventajas de las iniciativas de BI. En Parm AG, sin embargo, somos conscientes de que la falta de personal cualificado y la gran complejidad de la modelización de datos suponen un gran reto para muchas empresas.
Por ello, estaremos encantados de ayudarte en esta tarea.
Desde la creación de un concepto hasta el modelado de datos y el posterior diseño de informes, nuestro equipo de expertos se encargará del modelado de datos por ti, para que puedas concentrarte en tu actividad principal mientras nosotros creamos la base de tu éxito en BI.
Nuestras soluciones basadas en OLAP garantizan la posibilidad de realizar consultas rápidas y complejas, diferentes formas de presentar los datos y análisis individuales y de tendencias.

¿Desea conocer​ myPARM BI^act en una demostración? Entonces, ¡concierte una cita con nosotros ahora mismo!