Ventajas del modelado de datos
Al modelar sus datos, puede documentar qué tipo de datos tiene, cómo los utiliza y los requisitos de administración relacionados con el uso, la protección y la gobernanza de la información. Estas son algunas de las ventajas del modelado de datos:
Permite crear una estructura de colaboración entre los equipos de TI y los equipos comerciales.
Al definir las necesidades y los usos de los datos, revela oportunidades para mejorar los procesos comerciales.
Permite ahorrar tiempo y dinero en las inversiones de TI y de los procesos gracias a una planificación adecuada.
Reduce errores (así como la introducción de datos redundantes, lo que contribuye a generar problemas) y, al mismo tiempo, mejora la integridad de los datos.
Aumenta la velocidad y el rendimiento de la recuperación y el análisis de datos gracias a la planificación de la capacidad y el crecimiento.
Permite establecer y supervisar indicadores clave de rendimiento adaptados a sus objetivos empresariales.
No se trata solo de los resultados del modelado de datos, sino de cómo se obtienen esos resultados.
Ejemplos del concepto de modelado de datos
Ahora que sabe qué es el modelado de datos y por qué es importante, veamos tres conceptos distintos de modelado de datos como ejemplo.
El modelado conceptual de datos
Un modelo de datos conceptual define la estructura general de su negocio y sus datos. Se utiliza para organizar los conceptos del negocio y lo definen las partes interesadas en la empresa, así como los ingenieros y arquitectos de datos. Por ejemplo, puede tener datos de clientes, empleados y productos, y cada uno de esos cubos de datos, llamados entidades, tendrá relaciones con otras entidades. Tanto las entidades como las relaciones entre ellas se definen en el modelo de datos conceptual.
El modelado lógico de datos
Un modelo de datos lógico se basa en el modelo de datos conceptual e incluye atributos específicos de los datos dentro de cada entidad y las relaciones entre esos atributos. Por ejemplo, el cliente A compra el producto B al vendedor C. Este es un modelo técnico de las reglas y estructuras de datos definidas por los ingenieros, los arquitectos de datos y los analistas de negocios, que ayuda a tomar decisiones sobre qué modelo físico precisan los datos y el negocio.
El modelado físico de datos
Un modelo de datos físico es la implementación específica del modelo de datos lógico y lo crean los administradores de la base de datos y los desarrolladores. Está desarrollado para una herramienta de base de datos y una tecnología de almacenamiento de datos específicas, y contiene conectores de datos para hacer llegar la información a los usuarios a través de todos los sistemas de negocio según sea necesario. Este tipo de modelo es la culminación que han propiciado los otros modelos: la implementación real del conjunto de datos.
Cómo afectan los conceptos del modelado de datos a los análisis
El modelado de datos, la ciencia de datos y el análisis de datos van de la mano: necesita un modelo de datos de calidad para obtener el análisis más concluyente con una inteligencia empresarial efectiva que sirva de orientación en futuras decisiones. El proceso de creación de un modelo de datos implica solicitar a cada unidad de negocio que observe cómo contribuye a los objetivos globales de la organización. Además, un modelo de datos sólido implica un rendimiento analítico optimizado, sin importar cuán grande y complejo sea (o llegue a ser) su conjunto de datos.
Con todos los datos claramente definidos, resulta mucho más fácil analizar exactamente cuáles son necesarios. Como ya ha configurado las relaciones entre los atributos de los datos en el modelo, resulta sencillo analizar y ver las consecuencias a medida que se cambian los procesos, los precios o la dotación de personal.
Cómo seleccionar una herramienta de modelado de datos
La buena noticia es que una herramienta de inteligencia empresarial de calidad incluirá todas las herramientas de análisis de datos que necesite, además de los productos y servicios de software específicos que elija para crear su modelo físico. Por lo tanto, puede elegir la que mejor se adapte a las necesidades de su negocio y a la infraestructura existente. Hágase estas preguntas al evaluar una herramientas de modelado de datos por su potencial analítico y de modelado de datos.
¿Esta herramienta de modelado de datos es intuitiva?
El equipo técnico que implementa el modelo podría manejar cualquier herramienta que se le presente, pero sus estrategas comerciales y los usuarios de análisis cotidianos (en resumen, el conjunto de su negocio) no sacarán todo el provecho a la herramienta si esta no es fácil de usar. Necesita una herramienta de modelado de datos que ofrezca una experiencia de usuario sencilla e intuitiva y que pueda ayudar a su equipo con narración de datos y paneles de datos.
¿Cuál es el rendimiento de esta herramienta de modelado de datos?
Otro atributo importante es el rendimiento (es decir, la velocidad y la eficiencia), lo que se traduce en la capacidad de mantener el negocio funcionando sin problemas mientras los usuarios realizan análisis. El modelo de datos mejor planificado no será realmente el mejor si no puede funcionar bajo el estrés de las condiciones del mundo real, que, con suerte, conllevarán el crecimiento del negocio y un aumento del volumen de datos, recuperación y análisis.
¿Esta herramienta de modelado de datos necesita mantenimiento?
Si cada cambio que realice en el modelo de negocio conlleva cambios engorrosos en el modelo de datos, su empresa no obtendrá los mejores resultados del modelo ni los análisis asociados. Busque una herramienta que facilite el mantenimiento y las actualizaciones para que su empresa pueda adaptarse según sea necesario sin dejar de tener acceso a los datos más actualizados.
¿Sus datos estarán seguros con esta herramienta de modelado de datos?
Las normativas gubernamentales le obligan a proteger los datos de sus clientes, pero la viabilidad del negocio le exige proteger todos sus datos como el valioso activo que son. Asegúrese de que las herramientas de modelado de datos que elija tengan sólidas medidas de seguridad integradas, incluidos controles para conceder acceso a quienes lo necesiten y bloquear a quienes no lo necesiten.
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es el factor más importante en el modelado de datos?
Lo más importante que debe tener en cuenta en el modelado de datos es establecer unos cimientos sólidos para una base de datos que pueda cargar, recuperar y analizar rápidamente grandes volúmenes de información. Un concepto de modelado de datos eficaz requiere asignar los datos empresariales, las relaciones entre los datos y la forma en que estos se utilizan.
¿Con cuánta frecuencia hay que reentrenar un modelo de datos?
La frecuencia con la que un modelo de datos debe entrenarse de nuevo depende del modelo y de los problemas que vaya a resolver. Es posible que sea necesario reentrenarlo a diario, semanalmente o de forma más periódica, como mensual o anualmente; esto dependerá de la frecuencia con la que cambien los conjuntos de datos de entrenamiento, de si el rendimiento del modelo ha disminuido y de otras consideraciones relacionadas con la ciencia de datos.
¿Qué significa validar un modelo de datos?
Validar un modelo de datos significa confirmar que el modelo está estructurado correctamente y que puede llevar a cabo su objetivo. Una herramienta de modelado de datos eficaz facilita el proceso de validación con mensajes automatizados que piden a los usuarios que corrijan errores, clasifiquen consultas y optimicen las opciones de almacenamiento para la reducción de datos.
¿Cuáles son los tres conceptos principales en el modelado de datos?
Hay tres conceptos de modelado de datos: el modelado conceptual, el modelado lógico y el modelado físico. Los conceptos de modelado de datos, que van de más abstracto a más discreto, generan un esquema para determinar cómo se organizan y gestionan los datos en una institución.
