Modelado de Datos

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Modelado de Datos

¿Qué es el Modelado de Datos?

- Modelado de Datos
- Tipos de Modelos de Datos
- Cómo modelar los datos

El modelado de datos es una manera de estructurar y organizar los datos para que se puedan utilizar fácilmente por las bases de datos. Los datos no estructurados se pueden encontrar en los documentos de procesamiento de texto, mensajes de correo electrónico, archivos de audio o vídeo, y programas de diseño.

El modelado de datos no quiere estos datos "crudos" sino que el modelado de datos quiere que todos los datos se presenten en un paquete bonito, limpio para el procesamiento de una base de datos. Así que en cierto modo, el modelado de datos se refiere a cómo se ven los datos.

El modelado de datos se utiliza habitualmente en combinación con un sistema de gestión de base de datos. Los datos que se han modelado y preparado para este sistema se pueden identificar de varias maneras, como de acuerdo a lo que representan, o cómo se relacionan con otros datos. La idea es hacer de los datos tan presentables como sea posible, para que el análisis y la integración se pueda hacer con tan poco esfuerzo como sea necesario.

También podemos pensar en el modelado de datos como las instrucciones para la construcción de una base de datos. Concéntrese en la palabra modelo y entenderá a qué nos referimos. Para hacer una buena base de datos, tendrá que seguir un modelo como un medio para su fin deseado.

Diferencia 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 usar para una variedad de propósitos, desde modelos conceptuales de alto nivel hasta modelos de datos físicos.

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

Con el modelado de datos se identifica los tipos de entidad, mientras que con el modelado de clases se identifica las clases. Los atributos de datos se asignan a tipos de entidad del mismo modo que asignaría atributos y operaciones a las clases.

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

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El modelado de datos tradicional es diferente del modelado de clases porque se centra únicamente en los datos: los modelos de clase le permiten explorar los aspectos de comportamiento y de datos de su dominio, con un modelo de datos solo puede explorar los problemas de datos.

Debido a este enfoque, los modeladores de datos tienen una tendencia a ser mejores en obtener los datos "correctos" que los modeladores de objetos. Sin embargo, algunas personas modelarán los métodos de base de datos (procedimientos almacenados, funciones almacenadas y desencadenantes) cuando sean modelos físicos.

Usos del modelado de clases

Por ejemplo, si desea analizar cuántas personas en un distrito del Congreso votaron en las últimas elecciones, naturalmente deseará incluir una columna para qué candidato votó cada persona. Ese tipo de análisis será de gran valor a los miembros de todos los partidos políticos, y es el tipo de detalle que se puede construir en la base de datos desde la base, instruyendo al sistema de gestión de base de datos para que incluya la columna de información en la base de datos resultante.

Si quiere analizar esa información específica, pero no incluye una columna para la base de datos, pasaría mucho tiempo buscando los datos - el esfuerzo que no sería necesario si se hubiera seguido el modelo de datos en primer lugar. El modelado de datos es por lo tanto una habilidad muy importante para implementar al construir bases de datos.

Tipos de Modelado de datos

Aunque los problemas metodológicos se tratan en este artículo, debemos analizar cómo los modelos de datos se pueden utilizar en la práctica para comprenderlos mejor.

Es probable que vea tres estilos básicos de modelo de datos:

Modelos de datos conceptuales. Estos modelos, a veces llamados modelos de dominio, se usan generalmente para explorar conceptos de dominio con los interesados ​​del proyecto.

En equipos ágiles, los modelos conceptuales de alto nivel a menudo se crean como parte de los esfuerzos iniciales de visualización de requisitos, ya que se utilizan para explorar las estructuras y conceptos empresariales estáticos de alto nivel.

En los equipos tradicionales, los modelos de datos conceptuales a menudo se crean como precursores de los MDL o como alternativas a los MDL.

Modelos de datos lógicos (MDL). Los MDL se usan para explorar los conceptos de dominio y sus relaciones con el dominio de su problema. Esto podría hacerse para el alcance de un solo proyecto o para toda su empresa.

Los MDL representan los tipos de entidades lógicas, generalmente denominados simplemente como tipos de entidades, los atributos de datos que describen esas entidades y las relaciones entre las entidades. Los MDL rara vez se usan en proyectos Agile, aunque a menudo se realizan en proyectos tradicionales (donde rara vez parecen agregar mucho valor en la práctica).

Modelos de datos físicos (MDF). Los MDF se utilizan para diseñar el esquema interno de una base de datos, que representa las tablas de datos, las columnas de datos de esas tablas y las relaciones entre las tablas. 

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