Modelado de datos

El modelado de datos es una forma de estructurar y organizar los datos para que así las bases de datos puedan usarlos fácilmente, haciendo que el conjunto de datos sea armónico, limpio y bueno, gracias a la documentación de un diseño de sistema de software complejo como diagramas de fácil comprensión, mediante el uso de texto y símbolos que indiquen cómo deben fluir los datos.

Éste es el que normalmente se utiliza, combinado con sistemas de gestión de bases de datos, identificando los datos modelados de varias maneras, según lo que representan, o de acuerdo con la relación que guardan con otros datos.

La idea es que los datos queden tan presentables como sea posible para que así sea más sencillo hacer el análisis y la integración de los mismos. No obstante, también puede verse como instrucciones dadas para la correcta construcción de una base de datos. Estos datos no estructurados se pueden encontrar en documentos de procesamiento de texto, mensajes de correo electrónico, archivos de audio o vídeo y en programas de diseño.

El uso de softwares de modelado de datos da como resultado diseños de calidad que pueden combinarse con otras tecnologías, ofreciendo mayor cantidad de conocimientos para hacer más competitiva a la empresa. Pero no es el único beneficio que trae su uso: mejora el desempeño de la compañía gracias a su rápido funcionamiento y fácil ajuste de la base de datos, disminuye costes debido a la detección de errores en tiempo real desde el principio, protegiendo de contratiempos en un futuro.

Además, la construcción adecuada de un modelo de datos permite la fluidez de los datos sin problemas y con rapidez, al mismo tiempo que atiende los análisis y realizan cálculos de pedido en tiempo real, lo que se traduce en mejora de la eficiencia, otorgando, además, consistencia estadística a los datos, reduciendo los errores informáticos, dando como resultado calidad en el producto.

Es por ello que suele usarse en el análisis de datos, como por ejemplo, la cantidad de personas que votaron en una comunidad o localidad específica dentro de un país en las últimas elecciones, permitiendo que se incluya la lista de candidatos por los cuales votaron, de tal manera que todos los interesados manejen dicha información, ya que puede ser incluida en una base de datos desde cero, dándole al sistema de administración de la base de datos instrucciones precisas para que incluya una columna con la información que nos interesa.

Por su parte, si lo que quieres analizar es información específica, y no se incluyen columnas de la base de datos, el sistema pasará mucho tiempo buscando los datos. Por ello, es importante usar primero el modelo de datos para evitar trabajar, entonces se podría decir que al construir una base de datos se logra una habilidad muy importante, que corresponde al modelado de datos.

La Big Data permite realizar análisis del comportamiento del usuario mediante la extracción de información de valor de los datos almacenados para formular predicciones a través de la observación de patrones.

De acuerdo con la mayoría de los analistas y profesionales del área, para que un conjunto de datos sea considerado Big Data, debe contar con un tamaño que va desde los 30 a 50 Terabytes a varios Petabytes, generalmente, pues realmente esto no está firmemente definido aún.

Su origen está en la naturaleza no estructurada y compleja de gran parte de los datos que generan las tecnologías modernas, como por ejemplo la identificación por radiofrecuencia (RFID), las búsquedas en internet, las redes sociales, los teléfonos inteligentes, registros de centros de llamada, etc. Nace para dar solución tecnológica a los aspectos asociados con el gran volumen de datos, como almacenarlos, analizarlos, procesarlos y la generación de conocimientos de valor.

En muchos casos, para que el uso de la Big Data sea más eficaz, la combinan con datos estructurados, normalmente provenientes de una base de datos relacional de una aplicación comercial convencional como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management), pues al final, lo que realmente resulta valioso de la Big Data es cómo manejan la información para lograr tomar mejores decisiones que conduzcan a acciones estratégicas de negocio.

Existen tres estilos de modelos de datos básicos que te describimos a continuación:

Modelos de datos conceptuales

También se les denomina modelos de dominio, es el nivel primario de modelo, van orientados a la descripción de estructuras de datos y restricciones de integridad. Se suelen utilizar para explorar conceptos de dominio en conjunto con las partes interesadas del proyecto durante la etapa de análisis de un problema.

Si se trata de equipos ágiles, los modelos conceptuales de alto nivel por lo general se crean como parte del trabajo inicial de visualización de requisitos, porque serán utilizados para explorar conceptos y estructuras comerciales estáticos de alto nivel.

No obstante, en equipos tradicionales, estos modelos se crean generalmente como predecesor o remplazo del CDM (modelo de datos conceptuales). Estos modelos identifican las relaciones de más alto nivel entre las diferentes entidades, sin especificar ningún atributo ni clave principal, proporcionando cobertura a toda la organización en cuanto a los conceptos de negocio.

Modelos de datos lógicos

Se identifica por las siglas MDL, van orientados más las operaciones que a la descripción de una realidad y en general se utilizan para explorar conceptos de dominio y la relación que guardan con el dominio de su problema. Puede hacerse dentro del alcance de un solo proyecto o en toda la empresa, a través de manejadores de bases de datos.

Representa los tipos de entidades lógicas, las cuales describen los atributos de datos de estas entidades y las relaciones entre entidades. Rara vez se usan estos modelos en proyectos ágiles, más bien se usan en proyectos tradicionales.

Para realizar este tipo de modelo se deben llevar a cabo 5 pasos, empezando por especificar las claves primarias para todas las entidades, encontrar las relaciones entre las diferentes entidades y todos los atributos de cada una, resolver las relaciones de muchos a muchos y, por último, la normalización.

Modelos de datos físicos

Sus siglas son MDF, son estructuras de datos a bajo nivel, que se encuentran implementadas dentro del propio controlador, se usa para el diseño de esquemas internos de la base de datos y está conformado por las tablas y columnas de datos, así como también por las relaciones entre las tablas. Además, muestra los tipos de datos y restricciones de columna, la clave principal y externa.

Es importante destacar que este modelo será distinto para diferentes sistemas de gestión de bases de datos, y se fundamenta en 4 pasos básicos para su diseño: convertir entidades en tablas, luego convertir relaciones en claves externas, conversión de atributos a columnas y modificar el modelo de datos físicos en función de las restricciones o requisitos físicos.

Una vez que conozcas toda la teoría del modelado de datos es importante que conozcas las tareas fundamentales e iterativas que permiten realizarlo para que trabajes eficazmente con los administradores ágiles responsables de los aspectos asociados al proyecto que están basados en datos:

1. Identifica los tipos de entidades: es similar en cuanto concepto a lo que es una clase de orientación de objetos, por ende, un tipo de entidad representa una colección de objetos similares. Pueden ser personas, lugares, cosas, eventos, etc. Solo tienen datos, y de forma ideal debería ser normal y de cohesión en el modelado de datos, lo que significa que representa un concepto.
2. Identifica los atributos: cada entidad se verá conformada por uno o más atributos de datos, estos deben ser coherentes desde el punto de vista de su dominio. Si logras tener el nivel de detalle adecuado podrás causar un impacto significativo en los esfuerzos de desarrollo y mantenimiento. No obstante, especificar mucho un atributo puede sobrecargar el sistema, incurriendo en mayores costes de desarrollo y mantenimiento de lo que realmente es necesario.
3. Establece una convención de nomenclatura de aplicaciones: los estándares y pautas dentro de la organización cuando se hace el modelado es tarea fundamental de los administradores. Estas deben incluir convenciones de nomenclatura en cuanto al modelado lógico (centradas en la legibilidad humana) y físico (reflejan consideraciones técnicas).

Lo que significa que los desarrolladores deben aceptar y regirse por un conjunto común de estándares de modelado dentro de un proyecto de software, pues, así como se le da valor a seguir las convenciones de codificación comunes, es importante que el código de limpieza siga las pautas de codificación elegidas para que sea fácilmente comprensible y pueda evolucionar.

4. Identifica las relaciones: en la realidad, las entidades tienen relaciones con otras entidades, por ello es importante que se realice, se viva y se forme parte de todos los términos que definen las relaciones entre las entidades. Éstas son idénticas a nivel conceptual con respecto a las relaciones entre objetos. Además, se debe identificar la cardinalidad (cuántos) y facultad de una relación (si debe tener algo).

En este punto se debe considerar la agregación y composición, que son mucho menos comunes y típicamente deben ser implícitas desde el modelo de datos.

5. Modela los datos de aplicación: lo que normalmente hacen los modeladores de datos es aplicar patrones de modelos comunes como el de David Hay. Si son desarrolladores orientados a objetos, entonces usarán patrones de análisis como los de Fowler o Ambler y patrones de diseño como el elaborado por Gamma y colaboradores (1995). Los patrones de modelos de datos son los más cercanos conceptualmente a los patrones de análisis, porque describen soluciones para problemas de dominio común.
6. Asigna la clave: tienes dos opciones para asignarle claves a una tabla: puede ser una clave natural compuesta por uno o más atributos de datos que existan y sean exclusivos del concepto del negocio, y en segundo lugar puedes incluir una clave sustituta, que corresponde a una clave que no tiene significado comercial, y que se usa porque en algunas entidades no se cuenta con una clave natural fácil, y es cuando recurren a la introducción de una sustituta.
7. Estandariza para reducir la redundancia de datos: este proceso es necesario para poder organizar los atributos de los datos dentro de un modelo, para así aumentar la cohesión de los tipos de entidades, con el objetivo de reducir o eliminar la redundancia de datos. Este punto es importante para los desarrolladores porque se hace difícil almacenar objetos en una base de datos relacional que guarda la misma información en varios lugares.
8. Desnormaliza para mejorar el rendimiento: cuando los esquemas de datos normalizados se ponen en producción, normalmente sufren problemas de rendimiento, y es lógico, ya que la estandarización (normalización) se enfoca en reducir la redundancia de datos, pero no en mejorar el rendimiento del acceso a los datos.

Entonces, por ello se ocupa parte importante del modelado de datos en desnormalizar secciones de su esquema de datos para así mejorar los tiempos de acceso a la base de datos, y cumplir con el objetivo principal que es poder procesar nuevos pedidos de clientes en línea lo más rápido posible. Para que esto ocurra, los clientes deben tener la posibilidad de buscar los artículos y añadirlos a su pedido rápidamente, eliminar artículos si es necesario y luego obtener su pedido final y registrado sin pérdidas de tiempo.

Por su parte, si su diseño de datos inicial normalizado cumple con las necesidades de rendimiento de su aplicación, entonces está bien tal cual como está, solo debe recurrir a la desnormalización en caso de que las pruebas de rendimiento indiquen que presenta problemas con sus objetos y los perfiles posteriores revelen que debe mejorar el tiempo de acceso a la base de datos.

Con todo lo que te hemos presentado esperamos que hayas podido observar que el modelado de datos está entre las mejores herramientas de diseño de almacenes de datos, en términos de coherencia y capacidad de admisión de bases de datos. Ofrece grandes funcionalidades a las empresas de todos los tamaños, ya que trabaja con modelos de datos grandes y complejos, aunque eso implica mayores costes de configuración y mantenimiento, pero los beneficios son excepcionales, como por ejemplo si se logra un modelo de datos optimo, conseguirá deshacerse del exceso de tablas de datos, reduciendo el coste en ese ámbito y ahorrando recursos para otros esfuerzos.