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 crear un modelo de datos estructurado que define las relaciones lógicas y los atributos de los datos en un sistema. Sirve para organizar y estructurar los datos de forma que se puedan almacenar, recuperar y analizar de manera eficiente. Por eso, un buen modelado de datos es clave para integrar datos de diferentes fuentes en un sistema de BI y prepararlos para análisis e informes.

Tipos de modelos de datos

El diseño de bases de datos empieza en un nivel de abstracción alto y luego se va concretando cada vez más. El modelo de datos pasa de ser un modelo conceptual a un modelo lógico y, finalmente, a un modelo físico.

• Modelo conceptual de datos: Un modelo conceptual de datos tiene un alto nivel de abstracción que describe las entidades más importantes y sus relaciones, sin entrar en detalles técnicos. Se usa para entender y documentar los requisitos de negocio.
• Modelo de datos lógico: un modelo de datos lógico amplía el detalle del modelo conceptual al definir atributos específicos, así como claves primarias y externas. Sigue siendo independiente de la tecnología, pero ofrece una representación más precisa de la estructura de los datos.
• Modelo de datos físico: Por su parte, un modelo de datos físico 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 las optimizaciones de 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 de negocio concretos, las llamadas entidades. Una entidad representa, por tanto, un objeto o concepto identificable de forma unívoca en un modelo de datos que almacena información relevante. Pueden ser, por ejemplo, clientes, productos o ventas.
2. Identificar atributos: Cada entidad se puede distinguir de las demás porque tiene uno o varios atributos únicos. Son propiedades y características, como, por ejemplo, el nombre, el número de cliente, la dirección o la fecha. Estos atributos se asignan a las entidades.
3. Definir relaciones: A continuación, mediante claves primarias y externas, se define cómo se relacionan entre sí las distintas entidades y atributos; por ejemplo, qué ventas han realizado cada uno de los clientes. Estas relaciones pueden adoptar muchas formas diferentes, como, por ejemplo, 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 Clave primaria. El valor de la clave primaria tiene que ser único. Por ejemplo, un número de cliente puede ser la clave primaria de la entidad «Cliente». Por el contrario, una clave externa es un atributo que establece una relación entre dos entidades al hacer referencia a la clave primaria de otra entidad. Por ejemplo, una clave foránea de la entidad «Pedido» podría hacer referencia al número de cliente para indicar qué cliente ha realizado el pedido.

Técnicas y métodos de modelado 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 el modelo relacional, el dimensional y el de entidad-relación. Otros modelos menos habituales 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 sigue siendo muy habitual. Almacena los datos en registros con formatos fijos y en tablas con filas y columnas. Este modelo de datos tiene dos elementos:

• Indicadores: Los valores numéricos, como cantidades y rendimientos, se usan para hacer cálculos matemáticos, como sumas o medias.
• Dimensiones: Por el contrario, las dimensiones son valores de texto o numéricos que contienen descripciones o ubicaciones y que no se usan para hacer cálculos.
  Estos elementos se vinculan entre sí mediante claves o se relacionan entre sí.

Modelo de datos de 2ª dimensión

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

• Datos: Los datos son elementos de información importantes, como los volúmenes de transacciones.
• Dimensiones: los hechos están vinculados a información de referencia, como, por ejemplo, el ID del producto o la fecha de la transacción. A esta información de referencia se le llama «dimensiones».

En los modelos dimensionales, las tablas de hechos son tablas primarias. Esta estructura permite realizar consultas rápidas, ya que los datos de una actividad concreta se almacenan juntos. Sin embargo, la falta de relaciones entre tablas puede dificultar el uso de los datos, y la estructura de los datos está ligada a la función empresarial que los genera y los utiliza. Esto puede complicar la combinación de datos procedentes de distintos sistemas.
Dos esquemas de modelado dimensional que se usan mucho son el esquema en estrella y el esquema en copo de nieve. En un esquema en estrella, una tabla de hechos central está conectada directamente con varias tablas de dimensiones. Esta estructura es sencilla y eficiente para las consultas, ya que todas las dimensiones solo tienen una conexión con la tabla de hechos. Así, el esquema es fácil de entender y resulta ideal para análisis e informes sencillos. El esquema de copo de nieve es una ampliación del esquema en estrella, en la que las dimensiones se normalizan aún más, es decir, se minimizan las redundancias. Para ello, las tablas de dimensiones se dividen en varias tablas enlazadas, 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 representa gráficamente las estructuras de datos empresariales. Utiliza símbolos para las entidades, actividades y funciones, y líneas para las relaciones, conexiones y dependencias. Un modelo ER sirve de base para crear bases de datos relacionales, en las que cada fila representa una entidad y los campos contienen atributos. A su vez, las distintas tablas están vinculadas mediante claves.

Conclusión

El modelado de datos es la base de todas las actividades de BI. Un modelado de datos bien pensado garantiza que los datos sean coherentes, precisos y de fácil acceso. Mejora la calidad y la integridad de los datos y asegura que estos se ajusten a las necesidades del negocio. Los datos, organizados de forma tan eficiente, se pueden consultar y analizar fácilmente, lo que permite aprovecharlos al máximo para tomar decisiones empresariales basadas en datos. Así que, a pesar de los retos y la complejidad que conlleva el modelado de datos, es imprescindible para sacar el máximo partido a las iniciativas de BI.
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