¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de analizar y definir los distintos tipos de datos que recopila y genera su empresa, así como las relaciones entre esos datos. Valiéndose de texto, símbolos y diagramas, los conceptos de modelado de datos crean representaciones visuales de los datos a medida que se capturan, almacenan y usan en su empresa. Cuando su empresa determina cómo se usan los datos y cuándo, el proceso de modelado de datos se convierte en un ejercicio para comprender y aclarar los requisitos de los datos.

Un hombre señalando a una pantalla que muestra RENDIMENTO.

Crear una estructura para la colaboración entre los equipos de TI y empresariales.
Revelar oportunidades para mejorar los procesos empresariales definiendo las necesidades y los usos de los datos.
Ahorrar tiempo y dinero en inversiones en TI y procesos mediante el planeamiento adecuado.
Reducir los errores (y la entrada de datos redundantes propensas a errores) y mejorar al mismo tiempo la integridad de los datos.
Aumentar la velocidad y el rendimiento de la recuperación y el análisis de datos mediante el planeamiento de la capacidad y el crecimiento.
Establecer y realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento de destino adaptados a sus objetivos empresariales .

no se trata solo de los resultados del modelado de datos, sino de cómo se obtienen esos resultados.

Ejemplos de conceptos de modelado de datos

Ahora que sabe qué es el modelado de datos y por qué es importante, echemos un vistazo a los tres tipos diferentes de conceptos de modelado de datos para usarlos como ejemplo.

Modelado de datos conceptual

Un modelo de datos conceptual define la estructura general de su empresa y los datos. Usado para organizar los conceptos empresariales, el modelo de datos conceptual lo definen las partes interesadas de la empresa y los ingenieros o arquitectos de datos. Por ejemplo, puede tener datos de clientes, empleados y productos, y cada cubo de datos, conocido como entidades, tiene relaciones con otras entidades. Tanto las entidades como las relaciones con las entidades se definen dentro del modelo de datos conceptual.

Modelado de datos lógico

Un modelo de datos lógico se basa en el modelo de datos conceptual con atributos de datos específicos dentro de cada entidad y las relaciones entre esos atributos. Por ejemplo, el cliente A compra el producto B al asociado de ventas C. Este es el modelo técnico de las reglas y las estructuras de datos definidas por los ingenieros de datos, los arquitectos de datos y los analistas de negocios, que ayuda a impulsar las decisiones sobre qué modelo físico necesitan los datos y la empresa.

Modelado de datos físico

Un modelo de datos físico es la implementación específica del modelo de datos lógicos creado por los administradores y desarrolladores de bases de datos. Se desarrolla para una herramienta de base de datos y una tecnología de almacenamiento de datos concretas, y con conectores de datos para suministrar los datos a los usuarios en todos los sistemas empresariales según sea necesario. Esta es la "cosa" a la que han llevado los otros modelos: la implementación real del patrimonio de datos .

Cómo afectan los conceptos de modelado de datos al análisis

El modelado de datos, la ciencia de datos y el análisis de datos van de la mano: se necesita un modelo de datos de calidad para obtener el análisis de datos más impactante para una inteligencia empresarial eficaz que documentará su toma de decisiones futura. El proceso de creación de un modelo de datos implica obligar a cada unidad de negocio a examinar cómo contribuyen a sus objetivos organizativos holísticos. Además, un modelo de datos sólido significa un rendimiento de análisis optimizado, independientemente de lo grande y complejo que sea, o vaya a ser, su patrimonio de datos.

Con todos los datos claramente definidos, analizar exactamente los datos que necesita es mucho más fácil. Dado que ya ha configurado las relaciones entre los atributos de datos dentro del modelo de datos, es fácil analizar y ver los efectos a medida que se cambian los procesos, los precios o el personal.

Introducción al modelado de datos

Independientemente de la herramienta de modelado de datos que elija, asegúrese de que sea de alto rendimiento, intuitiva y fácil de mantener para que su empresa obtenga todas las ventajas de este ejercicio empresarial fundamental. Ahora que comprende la importancia del modelado de datos y lo que puede hacer por usted, está listo para el siguiente paso. Descubra cómo Microsoft Power BI, una solución líder de modelado de datos e inteligencia empresarial, puede ayudarle a optimizar el uso de los datos.

Más información sobre Power BI

Cómo elegir una herramienta de modelado de datos

La buena noticia es una herramienta de inteligencia empresarial de calidad que incluirá todas las herramientas de modelado de datos que necesita, excepto los productos y servicios de software específicos que elija para crear el modelo físico. Por lo tanto, puede elegir la que mejor se adapte a sus necesidades empresariales y a la infraestructura existente. Al evaluar una herramienta de análisis de datos para su potencial de modelado y análisis de datos, hágase estas preguntas sobre los procedimientos recomendados de modelado de datos.

¿Es intuitiva esta herramienta de modelado de datos?

Es posible que el equipo técnico que implementa el modelo de datos pueda controlar cualquier herramienta que les proponga. Pero los estrategas empresariales y los usuarios de análisis diarios (básicamente, su negocio en su conjunto) no obtendrán un valor óptimo de su herramienta de modelado de datos si no es fácil de usar. Querrá una herramienta de modelado de datos con una experiencia de usuario intuitiva y sencilla que pueda ayudar a su equipo con la narración de datos y los paneles de datos.

¿Cómo funciona esta herramienta de modelado de datos?

Otro atributo importante es el rendimiento, es decir, la velocidad y la eficacia, que se traducen en la capacidad de mantener el negocio funcionando sin problemas a medida que los usuarios ejecutan análisis. El mejor modelo de datos planificado no es realmente el mejor si no puede funcionar bajo la presión de las condiciones del mundo real, que idealmente incluyen el crecimiento del negocio y el aumento en los volúmenes de datos, recuperación y análisis.

¿Esta herramienta de modelado de datos requiere mantenimiento?

Si cada cambio en el modelo de negocio requiere cambios engorrosos en el modelo de datos, su empresa no obtendrá los mejores resultados de ese modelo ni de sus análisis asociados. Busque una herramienta de modelado de datos que facilite el mantenimiento y las actualizaciones, para que su empresa pueda dinamizar según sea necesario y seguir teniendo acceso a los datos más actualizados.

¿Estarán seguros los datos con esta herramienta de modelado de datos?

Las regulaciones gubernamentales exigen que proteja los datos de los clientes, pero, para la viabilidad de su negocio, es necesario proteger todos los datos como el valioso recurso que son. Asegúrese de que las herramientas de modelado de datos que elija tienen sólidas medidas de seguridad integradas, incluidos los controles para conceder acceso a los usuarios que lo necesiten y bloquear a los que no.

Preguntas más frecuentes

¿Qué es lo más importante que hay que tener en cuenta en el modelado de datos?

La consideración más importante en el modelado de datos es establecer unos cimientos para una base de datos que pueda cargar, recuperar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos. Un concepto de modelado de datos eficaz requiere la asignación de datos empresariales, la conexión de las relaciones entre esos datos y la comprensión de cómo se usan los datos.

¿Con qué frecuencia se debe volver a entrenar un modelo de datos?

La frecuencia con la que se debe volver a entrenar un modelo de datos varía entre el modelo y el problema que resuelve; esto podría significar volver a entrenarlo diariamente, semanalmente o de forma más periódica, como mensual o anual, en función de la frecuencia con la que cambian los conjuntos de datos de entrenamiento, si el rendimiento del modelo de datos ha disminuido y otras consideraciones de la ciencia de datos .

¿Qué significa validar un modelo de datos ?

Validar un modelo de datos significa confirmar que el modelo de datos está estructurado correctamente y puede realizar su propósito previsto. Una herramienta de modelado de datos eficaz facilita el proceso de validación con mensajes automatizados que piden a los usuarios que corrijan errores, ordenen las consultas y optimicen las opciones de almacenamiento para la reducción de datos.

¿Cuáles son los tres conceptos clave del modelado de datos ?

Hay tres conceptos de modelado de datos: Modelado de datos conceptual, modelado de datos logístico y modelado de datos físico. Desde lo abstracto hasta lo concreto, los conceptos del modelado de datos crean un plano técnico sobre cómo se organizan y administran los datos en una organización.

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