¿Qué es el modelado de datos? Descúbrelo hoy

A grandes rasgos, el modelado de datos es el proceso de registrar el diseño de sistemas de software complejos a diagramas fáciles de entender. Este proceso utiliza texto y símbolos para indicar la forma en que los datos deben fluir. El mapa que se crea se puede utilizar como hoja de ruta para nuevo software o rediseñar aplicaciones antiguas.

Indice del post

1. En qué consiste el modelado de datos

2. Qué diferencia existe con el modelado de clases

3. Qué usos tiene el modelado de clases

4. Qué tipos de modelos de datos hay

5. Cómo se modelan los datos

1. En qué consiste el modelado de datos

El modelado de datos es una forma de estructurar y organizar los datos para que la base de datos se pueda utilizar fácilmente. Los datos no estructurados se pueden encontrar en documentos de procesamiento de texto, correos electrónicos, archivos de audio o video y programas de diseño.

El modelado de datos no quiere estos datos "sin procesar", pero el modelado de datos quiere presentar todos los datos en un paquete bueno y limpio para el procesamiento de bases de datos. Por lo tanto, hasta cierto punto, el modelado de datos está relacionado con la apariencia de los datos.

El modelado de datos se utiliza a menudo junto con los sistemas de gestión de bases de datos. Los datos que se han modelado y elaborado para este sistema se pueden identificar de varias formas, por ejemplo en base a lo que representa o su relación con otros datos. La idea es hacer que los datos sean lo más presentables posible para que se puedan analizar e integrar sin ningún esfuerzo.

También podemos pensar en el modelado de datos como instrucciones para construir una base de datos. Concéntrese en las palabras modelo y comprenderá lo que queremos decir. Para construir una buena base de datos, deberá seguir un modelo para lograr los objetivos deseados.

2. Qué diferencia existe con el modelado de clases

El modelado de datos es el acto de explorar estructuras de datos. Al igual que otras formas de modelado, los modelos de datos se pueden utilizar para una variedad de propósitos, desde modelos conceptuales de alto nivel hasta modelos de datos físicos.

Desde la perspectiva de un desarrollador orientado a objetos, el modelado de datos es conceptualmente similar al modelado de clases.

El modelado de datos identifica tipos de entidad, mientras que el modelado de clases identifica clases. Los atributos de datos se asignan a los tipos de entidades de la misma manera que los atributos y las operaciones se asignan a las clases.

Hay asociaciones entre entidades, similares a las asociaciones entre clases: relaciones, herencia, composición y agregación son conceptos aplicables en el modelado de datos.

El modelado de datos tradicional es diferente del modelado de clases porque solo se centra en los datos: los modelos de clase le permiten explorar el comportamiento y los aspectos de los datos del dominio, mientras que el uso de modelos de datos sólo puede explorar problemas de datos.

Debido a este enfoque, los modeladores de datos tienden a ser mejores para obtener datos correctos que los modeladores de objetos. Sin embargo, algunas personas modelarán métodos de base de datos (procedimientos almacenados, funciones almacenadas y disparadores) de forma física.

3. Qué usos tiene el modelado de clases

Por ejemplo, si desea analizar cuántas personas votaron en el distrito de la asamblea de Chile en las últimas elecciones, naturalmente querrá incluir una lista de candidatos por los que todos votaron. Este tipo de análisis es de gran valor para todos los miembros del grupo, y este detalle se puede incorporar a la base de datos desde cero, instruyendo al sistema de administración de la base de datos para que incluya la columna. Información de resultados en la base de datos.

Si desea analizar información específica, pero no incluye columnas de la base de datos, pasará mucho tiempo buscando los datos; si en cambio utilizamos primero el modelo de datos, no será necesario trabajar. Por lo tanto, el modelado de datos es una habilidad muy importante que se logra al construir una base de datos.

4. Qué tipos de modelos de datos hay

Puede ver tres estilos de modelos de datos básicos:

1. Modelos de datos conceptuales

2. Modelos de datos lógicos (MDL)

3. Modelos de datos físicos (MDF)

4.1 Los modelos de datos conceptuales

Estos modelos a veces se denominan modelos de dominio y se utilizan a menudo para explorar conceptos de dominio con las partes interesadas del proyecto.

En equipos ágiles, los modelos conceptuales de alto nivel generalmente se crean como parte del trabajo inicial de visualización de requisitos porque se utilizan para explorar conceptos y estructuras comerciales estáticos de alto nivel.

En los equipos tradicionales, el modelo de datos conceptual generalmente se crea como un predecesor del CDM o un reemplazo del CDM.

4.2 Modelos de datos lógicos (MDL)

MDL se utiliza para explorar conceptos de dominio y su relación con el dominio de su problema. Esto se puede hacer dentro del alcance de un solo proyecto o en toda la empresa.

MDL representa los tipos de entidades lógicas, generalmente denominadas tipos de entidad para abreviar, que describen los atributos de datos de estas entidades y las relaciones entre entidades. Los MDL rara vez se usan en proyectos ágiles, aunque generalmente se usan en proyectos tradicionales (en la práctica, rara vez parecen agregar mucho valor).

4.3 Modelos de datos físicos (MDF)

MDF se utiliza para diseñar el esquema interno de la base de datos, que representa las tablas de datos, las columnas de datos en estas tablas y las relaciones entre las tablas.

5. Cómo se modelan los datos

Es importante que los desarrolladores de aplicaciones comprendan los conceptos básicos del modelado de datos para que no solo puedan leer el modelo de datos, sino que también trabajen eficazmente con los administradores ágiles responsables de los aspectos del proyecto basados ​​en datos.

Tareas repetitivas de modelado de datos:

• Identificar tipos de entidades

• Identificar atributos

• Convención de nomenclatura de aplicaciones

• Identificar relación

• Modelo de datos de aplicación

• Asignar clave

• Estandarización para reducir la redundancia de datos

• Desnormalizar para mejorar el rendimiento

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