El modelado de bases de datos es un tema que tiene todo que ver con las decisiones que se toman de cara a un proyecto o negocio. No es difícil entender por qué.
Toda solución en forma de sistema o software debe funcionar a partir del modelado de datos, que, a su vez, tiene su funcionamiento en un almacén de datos.
A modo de ejemplo, imagine que su empresa pertenece al sector minorista y trabaja con una línea de cientos de productos. A diario, usted compra y vende productos y, como resultado, tiene que tratar con datos sobre esos productos y las personas que los compran.
Por lo tanto, debe disponer de un sistema capaz de trabajar con esta información de una forma organizada que tenga sentido para su empresa. En este punto, el modelado entra en escena como la base de apoyo sobre la que se llevarán a cabo sus operaciones.
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¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos se define como la estructuración y ordenación de un conjunto de datos para que puedan ser procesados correctamente y sin mucha dificultad por una base de datos.
El modelado de datos pretende dotar a un conjunto de información desorganizada de un orden sistemático y limpio para que su posterior análisis y tratamiento sean más eficaces.
El modelado de datos se utiliza junto con un sistema de gestión de bases de datos, cuya funcionalidad consiste en guardar, modificar y extraer información de la base de datos en cuestión. Dicho esto, la modelización se realiza en función de este gestor, que será el encargado de gestionar todas las operaciones necesarias.
Pasos implicados en el modelado de datos
Al igual que en la construcción de un edificio, en el modelado de datos el desarrollo de un software o una aplicación comienza por los cimientos. Así, el modelado sigue una especie de guión, dividido fundamentalmente en tres etapas:
#1. Modelización conceptual de datos
Consiste en un modelo teórico para representar un esquema de modelado. Se utiliza sobre todo en la fase preliminar de un proyecto para «esbozar» el trabajo que se pretende ejecutar.
El modelado conceptual de datos está orquestado por un arquitecto de datos, cuya función principal es ofrecer una visión general de los conceptos más destacados de los datos que se están tratando.
#2. Modelado lógico de datos
Se trata de un paso más allá del modelo conceptual de datos. En este punto, se definen los atributos, las relaciones y la cardinalidad adecuados. De este modo, el diseño que se está creando está más contextualizado, proporcionando detalles para abordar con mayor precisión el tema en cuestión.
#3. Modelado físico de datos
Por último, tenemos el modelado físico de datos, que consiste en la última fase del modelado de datos. En esta parte se produce el modelado de los datos físicos, guiado por los modelos creados en la fase conceptual y lógica.
Aquí se pueden ver los distintos elementos que componen la esquematización completa del modelo final, como tablas, columnas, datos según su tipo, vistas, restricciones y los distintos procesos que se integran en la base de datos.
¿Por qué es importante el modelado de datos?
Sin el modelado de datos, la programación sería imposible simplemente porque no hay ninguna relación lógica que establecer. Por ello, algunos comparan esta función con un armario.
Para cada tipo de ropa, accesorio u objeto, existe un compartimento específico que se indica en función de los atributos del artículo. Los calcetines, por ejemplo, suelen guardarse en cajones porque son pequeños y pueden acomodarse en espacios más reducidos y de fácil acceso. Un abrigo debe guardarse colgado en una percha, los zapatos en zapateros, etc.
Por lo tanto, la importancia del modelado de datos radica en su propiedad de dar sentido a cosas que, aleatoriamente, no tendrían un propósito en sí mismas. Es fundamental para poner orden y ayudar a organizar las tareas y los procesos de toma de decisiones.
A continuación se enumeran algunas ventajas del modelado de datos:
- El modelado de datos permite que la visualización de la información sea limpia y fácil de entender.
- Los datos organizados pueden someterse a un control de calidad para evitar errores. Para ello, los gestores de bases de datos integran un conjunto de reglas para filtrar y detectar aquellos datos que no cumplen los estándares mínimos de calidad.
- Permite estructurar y distribuir los datos en un orden muy preciso, lo que favorece su manejo y procesamiento.
- Ayuda a identificar los datos duplicados e innecesarios.
- Indica si faltan determinados datos en la modelización.
- Los profesionales encargados de crear, analizar o manipular los datos parten de una base sólida sobre la que construir o trabajar sus bases de datos.
- Garantiza que el diseño del sistema de una empresa sea coherente.
- Da sentido a los datos voluminosos y desordenados que pueden proceder de diversas fuentes de una organización.
- Optimiza la comunicación entre los desarrolladores y los sistemas de inteligencia empresarial.
- Permite diseñar bases de datos de alta calidad con el objetivo de ayudar a crear mejores aplicaciones.
Hemos repasado qué es el modelado de datos, y ahora es el momento de echar un vistazo a las mejores herramientas de modelado de datos.
SqlDBM
SqlDBM es una de las herramientas de modelado de datos basadas en web más populares. SqlDBM es compatible con SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake y Amazon Redshift. Ofrece una interfaz intuitiva para el modelado de datos y opciones de modos de vista que le permiten centrarse en una parte concreta del modelo.
SqlDBM ofrece una serie de funciones como scripts ALTER, colaboración en equipo, conversión de DB y DW, diseño automático y muchas opciones de exportación, incluida la capacidad de exportación de SQL y documentación. SqlDBM ofrece una versión gratuita para un proyecto.
DBDesigner
DBDesigner es una herramienta de modelado de datos basada en web y construida con Java. Es conocida por su sencilla interfaz de usuario. Ofrece soporte para la mayoría de las principales bases de datos. DBDesigner admite capacidades de ingeniería directa e inversa. También tiene muchas opciones de exportación, incluida la exportación SQL.
DBDesigner se ofrece en más de 25 idiomas. También proporciona colaboración en equipo, opciones de compartición pública y funciones de gestión de proyectos. DBDesinger ofrece un nivel gratuito y una versión de prueba gratuita para sus planes de pago.
Navicat es una popular herramienta de modelado de datos. Admite el modelado de datos en los tres niveles. Navicat admite las bases de datos más populares y las notaciones Crow’s Foot, IDEF1x y UML. También tiene capacidades de ingeniería directa e inversa y funciones de comparación y sincronización.
Navicat también ofrece una función de exportación SQL, que facilita la generación de partes individuales de un modelo. Esto hace que todo el proceso de modelado requiera menos tiempo. La herramienta también es compatible con la autenticación PAM y GSSAPI. Navicat ofrece una prueba gratuita de 14 días con todas las funciones soportadas.
Modelador de datos Toad
Toad de Quest es una herramienta de modelado de datos multiplataforma compatible con más de 20 plataformas diferentes. Se trata de una herramienta simplificada de modelado de datos que admite múltiples bases de datos y admite tanto el modelado lógico como el físico. Toad también ofrece funciones interesantes como la elaboración de informes detallados, la personalización de modelos y la ingeniería inversa.
Toad también proporciona una función de migración y sincronización sin esfuerzo mediante el script ALTER, lo que lo hace más fácil de usar. Toad también ofrece una versión de prueba gratuita para que se familiarice con su herramienta.
Idera ER
IdeaER es una herramienta de modelado de datos empresariales que no sólo modela las principales bases de datos, sino que también admite tipos de datos de big data y de inteligencia empresarial. Ofrece una comparación bidireccional avanzada, así como opciones de ingeniería inversa y hacia delante. Idea ER admite la creación y validación de procesos empresariales basados en los estándares BPMN 2.0.
Además de UML y XML, Idera también es compatible con QVT y OCL. También ofrece otras características de modelado empresarial como la gestión ágil de cambios, mapeos universales, glosario empresarial, grupos de centros de seguridad, informes centralizados y colaboración en equipo. Idera también ofrece pruebas bajo demanda.
Vertabelo
Vertabelo es una herramienta de modelado de datos basada en web que admite las bases de datos más populares y le ofrece una opción de colaboración basada en el acceso. También ofrece funciones de ingeniería inversa, diseño automático de diagramas, exportación/importación de XML y vista previa de SQL. Vertabelo también dispone de una opción de búsqueda visual que facilita enormemente el modelado de datos.
DeZign
DeZign es una herramienta de modelado de datos fácil de usar ofrecida por Datanamic. Proporciona un entorno visual para modelar más de 15 bases de datos, incluidas las principales como Oracle, MS SQL, MySQL y PostgreSQL. DeZign también proporciona opciones de ingeniería directa e inversa junto con la colaboración de modelos de datos. Dezign ofrece una prueba gratuita de 14 días.
Moon Modeler
Moon Model er de Datensen es una herramienta de modelado de datos diseñada específicamente para modelar bases de datos como MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB y SQLite. Moon Modeler le ofrece la opción de importar esquemas GraphQL. También soporta otras características de modelado de bases de datos como informes Html, ingeniería inversa y opción de colaboración. Moon Modeler también ofrece una prueba gratuita de 14 días.
Conclusión
Las herramientas de modelado de datos facilitan el modelado de datos y, en la mayoría de los casos, ni siquiera es necesario codificar mucho. Aun así, es esencial tener en cuenta una serie de factores, como la compatibilidad con bases de datos, las plataformas, el presupuesto y, lo que es más importante, sus requisitos, a la hora de decantarse por una herramienta de modelado de datos.
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