¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de analizar y definir todos los diferentes datos que su negocio recopila y produce, así como las relaciones entre esos bits de datos. Los conceptos de modelado de datos crean representaciones visuales de los datos a medida que se utilizan en su negocio, y el propio proceso es un ejercicio de conocimiento y aclaración de sus requisitos de datos.

Por qué es importante el modelado

Al modelar sus datos, documentará los datos que tiene, cómo los usa y cuáles son sus requisitos relacionados con el uso, la protección y la gobernanza. Mediante el modelado de datos, su organización:

  • Crea una estructura para la colaboración entre su equipo de TI y sus equipos comerciales.

  • Expone oportunidades para mejorar los procesos comerciales, al definir las necesidades y los usos de los datos.

  • Ahorra tiempo y dinero en TI y en inversiones en procesos, mediante una planificación adecuada por adelantado.

  • Reduce los errores (y la entrada de datos redundantes propensa a errores), al tiempo que mejora la integridad de los datos.

  • Aumenta la velocidad y el rendimiento de la recuperación y el análisis de datos, al planificar la capacidad y el crecimiento.

  • Establezca y supervise indicadores clave de rendimiento adaptados a sus objetivos empresariales.

Por lo tanto, no se trata solo de lo que obtiene con el modelado de datos, sino también de cómo lo obtiene. El propio proceso ofrece importantes ventajas.

Ejemplos 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 conceptos de negocio, según la definición de las partes interesadas en el negocio y los arquitectos de datos. Por ejemplo, puede tener datos de clientes, empleados y productos, y cada uno de esos depósitos de datos, conocidos como entidades, tiene relaciones con otras entidades. Tanto las entidades como las relaciones entre entidades se definen en su modelo conceptual.

El modelado lógico de datos

Un modelo de datos lógicos se basa en el modelo conceptual con atributos específicos de datos dentro de cada entidad y relaciones específicas entre esos atributos. Por ejemplo, el cliente A compra el producto B al asociado de ventas C. Este es su modelo técnico de las reglas y estructuras de datos definidas por los arquitectos de datos y analistas de negocios, y ayudará a tomar decisiones sobre qué modelo físico requieren sus datos y necesidades de negocio.

El modelado físico de datos

Un modelo físico de datos es su implementación específica del modelo lógico de datos, y lo crean los administradores de la base de datos y los desarrolladores. Está desarrollado para una herramienta de base de datos específica o tecnología de almacenamiento de datos, y cuenta con conectores de datos para entregar los datos en todos los sistemas de negocio a los usuarios según sea necesario. Este es el objetivo al que han llevado el resto de modelos: la implementación real de su patrimonio de datos.

Cómo afecta el modelado de datos a los análisis

El modelado de datos y el análisis de datos van de la mano porque se necesita un modelo de datos de calidad para obtener el análisis más concluyente para inteligencia empresarial que informe sobre la toma de decisiones. El proceso de creación de modelos de datos es una función que hace que cada unidad de negocio observe cómo contribuyen a los objetivos holísticos del negocio. Además, un modelo de datos sólido significa un rendimiento analítico optimizado, sin importar cuán grande y complejo sea, o llegue a ser, su estado de datos.

Con todos los datos claramente definidos, resulta mucho más fácil analizar exactamente los datos necesarios. Debido a que ya ha configurado las relaciones entre los atributos de los datos, resulta sencillo analizar y ver la incidencia a medida que cambia los procesos, los precios o la dotación de personal.

Cómo seleccionar una herramienta de modelado de datos

La buena noticia es que un herramienta de inteligencia empresarial de calidad incluirá todas las herramientas de modelado 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 el que mejor se adapte a sus necesidades de negocio y a la infraestructura existente. Hágase estas preguntas al evaluar un herramientas de análisis de datos por su potencial analítico y de modelado de datos.

¿Es intuitiva su herramienta de modelado de datos?

Los técnicos que implementan el modelo podrían manejar cualquier herramienta que se les presente, pero sus estrategas comerciales y los usuarios de análisis cotidianos, así como su negocio en general, no obtendrán el valor óptimo de la herramienta si esta no es fácil de usar. Busque una experiencia de usuario sencilla e intuitiva y que ayude a su equipo con narración de datos y paneles de datos.

¿Cuál es el rendimiento de su herramienta de modelado de datos?

Otro atributo importante es el rendimiento: velocidad y eficiencia, que se traducen 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 se espera que impliquen crecimiento empresarial y volúmenes crecientes de datos, recuperación y análisis.

¿Necesita mantenimiento su herramienta de modelado de datos?

Si cada cambio en su modelo de negocio requiere cambios engorrosos en su modelo de datos, su empresa no obtendrá lo mejor del modelo o los análisis asociados. Busque una herramienta que facilite el mantenimiento y las actualizaciones, para que su empresa pueda disponerse según sea necesario, sin dejar de tener acceso a los datos más actualizados.

¿Estarán protegidos los datos?

Las normativas de la Administración Pública requieren que proteja los datos de sus clientes, pero la viabilidad de su negocio requiere proteger todos sus datos, en tanto que son un activo valioso. Querrá asegurarse de que las herramientas que elija tengan sólidas medidas de seguridad integradas, incluidos controles para conceder acceso a quienes lo necesiten y bloquear a quienes no lo necesiten.

Introducción al modelado de datos

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

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es el factor más importante en el modelado de datos?

El objetivo más importante del modelado de datos es poner los cimientos de una base de datos que pueda cargar, recuperar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos. 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 debe entrenarse de nuevo a un modelo de datos depende del modelo y de los problemas que vaya a resolver. Es posible que un modelo deba reentrenarse 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.

¿Qué significa validar un modelo de datos?

El proceso de validación del modelo de datos sirve para confirmar que el modelo está estructurado correctamente y que puede llevar a cabo su objetivo. Una herramienta eficaz de modelado de datos facilita el proceso de validación gracias a mensajes automatizados con los que los usuarios se dan cuenta de que deben corregir errores, optimizar consultas y hacer otros cambios.

¿Cuáles son los conceptos principales en el modelado de datos?

Hay tres categorías de conceptos de modelado en bases de datos: el modelado conceptual, el modelado logístico y el modelado físico. Los conceptos de modelado de datos, que van de lo abstracto a lo discreto, generan un esquema para determinar cómo se organizan y gestionan los datos en una organización.