Principales herramientas de modelado de datos

Cada día se crean quintillones de bytes de datos, y este ritmo se acelera a diario. Con tanta información a nuestra disposición, cada vez es más importante para las organizaciones y empresas acceder a los datos relevantes y analizarlos para predecir resultados y mejorar los servicios. Para acceder a los datos de forma adecuada y extraer el máximo provecho de ellos, es esencial modelar los datos correctamente. El modelado de datos se convierte en algo fundamental porque permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en los datos y cumplir diversos objetivos empresariales.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de visualización y representación de datos para su almacenamiento en un almacén de datos. El modelado en sí puede incluir diagramas, símbolos o texto para representar los datos y la forma en que se interrelacionan. Debido a la estructura que el modelado de datos impone a los datos, el proceso de modelado de datos aumenta posteriormente la coherencia en la denominación, las reglas, la semántica y la seguridad, al tiempo que mejora el análisis de los datos. El objetivo es ilustrar los tipos de datos utilizados y almacenados en el sistema, las relaciones entre estos tipos de datos, las formas en que los datos pueden agruparse y organizarse y sus formatos y atributos.

Modelos de datos

1. Modelado conceptual de datos Comienza con el análisis de las principales necesidades de la empresa y la determinación de la relación entre las entidades más importantes. Piensa en esto como la imagen general de cómo quiere que tus datos interactúen en toda la empresa.
2. Modelado lógico de datos Un poco más complicada que la modelización conceptual de datos, esta se centra en cómo funciona cada pieza del rompecabezas dentro de cada función empresarial específica. Se empieza a ver cómo los detalles técnicos del modelo apoyarán los objetivos de la empresa.
3. Modelado físico de datos Se trata de un proyecto real para el diseño del modelo de datos. En esta fase, se establece con precisión cómo se implantará cada base de datos y cómo interactuarán las bases de datos, las aplicaciones y las funciones en detalle forense.

Métodos de modelado de datos

• Los modelos de datos jerárquicos se organizan jerárquicamente en estructuras tipo árbol.
• Los modelos de datos relacionales se organizan en relaciones mediante tablas.
• Los modelos de red organizan los datos en una estructura de grafos.
• Los modelos de objetos utilizan los objetos, las clases y la herencia para almacenar los datos. Se utilizan para aplicaciones complejas, así como en el sistema de gestión de archivos.
• Los modelos de esquema de estrella son representaciones en forma de estrella con la tabla de hechos en el centro.
• El modelo entidad-relación es útil para desarrollar un diseño conceptual para la base de datos. Este modelo es fácil de diseñar con un modelo ER construido.

Principales ventajas del modelado de datos

• Los modelos de datos permiten a los desarrolladores definir reglas que controlan la calidad de los datos, lo que reduce la posibilidad de errores.
• Garantiza que todos los objetos de datos requeridos por la base de datos estén representados con precisión.
• Un modelo de datos ayuda a diseñar la base de datos a nivel conceptual, físico y lógico.
• También es útil para identificar los datos que faltan y los redundantes.
• El modelado de datos facilita a los desarrolladores, arquitectos de datos, analistas de negocio y otras partes interesadas la visualización y comprensión de las relaciones entre los datos de una base de datos o almacén de datos.
• Aumenta la coherencia de la documentación y el diseño del sistema en toda la empresa.
• Facilitar el mapeo de datos en toda la organización.
• Mejorar la comunicación entre los desarrolladores y los equipos de inteligencia empresarial.
• El modelo de datos ofrece una imagen clara de los requisitos del negocio.

Principales herramientas de modelado de datos

1. erwin Data Modeler El software de modelado de datos número 1 del mundo. Es una galardonada herramienta de modelado de datos utilizada para encontrar, visualizar, diseñar, desplegar y estandarizar activos de datos empresariales de alta calidad. Descubra y documente cualquier dato desde cualquier lugar para conseguir coherencia, claridad y reutilización de artefactos en iniciativas de integración de datos a gran escala, gestión de datos maestros, gestión de metadatos, Big Data, inteligencia empresarial y análisis, todo ello mientras se da soporte a los esfuerzos de gobernanza e inteligencia de datos. Los modelos de datos de erwin reducen la complejidad, facilitando el diseño, el despliegue y la comprensión de las fuentes de datos para satisfacer las necesidades del negocio. erwin DM también automatiza y estandariza las tareas de diseño del modelo, incluidas las consultas complejas, para mejorar la alineación del negocio, garantizar la integridad de los datos y simplificar la integración.
2. Moon Modeler Herramienta de modelado de datos para MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite y GraphQL. Con esta herramienta puedes dibujar diagramas ER, crear un diagrama ER a partir de bases de datos existentes o importar un esquema GraphQL, compartir tus diagramas perfectos en formato PDF imprimible de alta calidad y previsualizar y guardar scripts SQL, código JavaScript o scripts de creación de esquemas.
3. Toad Data Modeler Modelado de bases de datos fácil de usar y multiplataforma. Con esta herramienta podrás visualizar las estructuras de las bases de datos y comprender mejor las bases de datos y las relaciones existentes. Crea modelos de datos lógicos y físicos de alta calidad. Realiza ingeniería inversa de las estructuras de bases de datos existentes para verlas en un diagrama. Generar informes detallados en HTML, RTF o PDF. Además, puedes crear estructuras de bases de datos de calidad o realizar cambios en los modelos existentes de forma automática, y proporcionar documentación en múltiples plataformas. Construye modelos complejos de relaciones de entidades lógicas y físicas, y realice fácilmente ingeniería inversa y prospectiva de las bases de datos. Además, puedes conectar múltiples bases de datos de forma nativa y simultánea, incluyendo Oracle, SAP, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Ingres y Microsoft Access. Sincroniza los modelos con las bases de datos existentes mediante las funciones de generación de scripts de cambio y actualización de modelos. Convierte fácilmente las estructuras de datos de una plataforma de base de datos a otra para apoyar las iniciativas de migración empresarial.
4. Vertabelo Vertabelo te permite transformar su navegador en un modelador de bases de datos totalmente profesional. Diseña a cualquier nivel que desees. Lógico, físico, todo está ahí. Genera scripts DDL y de migración para los DBMS más populares. Además, es como Google Docs para el modelado de bases de datos. Crea, comparte y accede a tus modelos de bases de datos en cualquier momento y lugar. Es compatible con las bases de datos más populares.

¡Espero que hayas encontrado este artículo interesante! Si necesitas ayuda con el modelado de datos, ¡háznoslo saber! Somos expertos en este campo!