Modelo físico de datos en DBMS: lo que necesita saber

Un modelo físico de datos es un marco o esquema que describe cómo se guardan realmente los datos en una base de datos.

Antes de empezar con el modelo físico de datos, entendamos en qué consiste el modelado de datos.

¿Qué características permiten a los usuarios utilizar eficazmente una base de datos? ¿Cómo puede estar seguro de que la base de datos que está desarrollando satisfará todos sus requisitos? Piense en el concepto de modelado de datos como la respuesta para obtener datos y convertirlos en una base de datos que se pueda utilizar.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado dedatos es el proceso de generar una representación racionalizada de una aplicación de software y de los componentes de datos que incluye, utilizando texto y símbolos para representar la información y su flujo.

Es una técnica para esbozar y visualizar todos los diferentes puntos en los que un programa o aplicación de software guarda datos y cómo estas diferentes fuentes de información se integrarán y fluirán entre sí.

El modelado de datos es un aspecto importante de la gestión de datos. Ayuda a identificar los requisitos de información para los flujos de trabajo al ofrecer una representación visual de los puntos de datos y su patrón de comportamiento.

Permite determinar y comprender cómo se gestionarán, modificarán, visualizarán y distribuirán los datos en toda una organización.

Importancia del modelado de datos

Las organizaciones modernas recopilan muchos datos de numerosas fuentes. Para tomar decisiones estratégicas eficaces, es necesario examinar los datos para obtener información práctica.

La recopilación, el almacenamiento y el cálculo eficaces de los datos son necesarios para un análisis preciso de los mismos. Se utilizan numerosas herramientas para un análisis eficaz en función del tipo de datos, como estructurados, semiestructurados, ordinales, etc.

El modelado de datos permite comprender los datos y seleccionar la mejor solución para gestionarlos y controlarlos. Las empresas crean un modelo de datos antes de desarrollar sistemas de bases de datos para sus operaciones, del mismo modo que un arquitecto crea un plano antes de construir una casa.

Las principales ventajas del modelado de datos son las siguientes:

• Proporciona soluciones rápidas y eficaces para el proceso de diseño e implantación de bases de datos.
• fomenta la uniformidad en el trabajo de elaboración e información de datos en toda la empresa

Y además, aplicar un concepto de modelado de datos facilita la interacción entre los equipos de análisis y los ingenieros de bases de datos.

Tipos de modelado de datos

Los modeladores de datos utilizan tres tipos distintos de modelos de datos para describir los conceptos y procedimientos de marketing, los elementos de datos pertinentes y sus atributos y relaciones, y los marcos prácticos de gestión de datos.

A medida que las empresas crean programas funcionales y bases de datos, los modelos de datos suelen desarrollarse paso a paso. He aquí los distintos tipos de modelos de datos y lo que implica cada uno:

#1. Modelado conceptual de datos

Se trata básicamente de una visión organizada o una representación visual de los conceptos de la base de datos y sus relaciones. Sirve como punto de partida convencional para el modelado de datos, definiendo las distintas fuentes de datos y el flujo de datos dentro de la organización.

Sirve como directriz de alto nivel para crear modelos lógicos y físicos y es un componente vital de las pruebas documentales para la arquitectura de datos.

El modelo conceptual de datos sólo representa la disposición general y el contenido, no los detalles específicos de cada objeto. Toda la estructura organizativa y los datos de su empresa se describen mediante un modelo conceptual de datos.

Se utiliza para organizar los conceptos empresariales que sus ingenieros de datos han especificado. Se centra en el diseño de las entidades, la definición de los atributos de una entidad y la definición de las relaciones entre los objetos, en lugar de limitarse a los detalles específicos de la estructura de la base de datos.

Por ejemplo, puede tener datos sobre tiendas, tiempo y productos. Todos estos conjuntos de datos, o entidades, tienen conexiones con otras entidades. En este modelo conceptual de datos, se especifican tanto las entidades como las conexiones entre entidades.

#2. Modelado lógico de datos

Un modelo lógico de datos amplía el modelo conceptual con propiedades de contenido precisas dentro de cada entidad y conexiones detalladas entre estos atributos. La creación de un modelo lógico de datos poco complejo puede realizarse utilizando el modelo conceptual de datos como guía.

Las relaciones entre los elementos de datos se muestran en los modelos de datos lógicos, que también ofrecen una descripción técnica de los datos. Por ejemplo, el cliente A compra el artículo B en la tienda C.

La disposición de los objetos de datos y las conexiones entre ellos se definen con más detalle en este modelo. Dado que el objetivo es crear un diagrama detallado de las normas y las estructuras de datos, los modelos lógicos de datos suelen emplearse para un proyecto concreto.

El modelo lógico de datos proporciona más información sobre el diseño completo del modelo conceptual, pero descuida los detalles sobre la propia base de datos porque el modelo puede utilizarse para describir diversos productos y servicios de bases de datos.

Actúa como modelo técnico de los principios y estructuras de datos establecidos por los ingenieros de datos, y ayuda en la toma de decisiones sobre el modelo físico de datos necesario para satisfacer sus requisitos operativos y de datos.

#3. Modelado físico de datos

Generalmente, la implementación de un modelo de datos en una base de datos se describe mediante un modelo físico de datos. Los ingenieros de bases de datos utilizan los modelos físicos de datos para desarrollar diseños y arquitecturas para las bases de datos.

Al simular los componentes del RDBMS, incluidas las tablas, los campos, los índices, las claves de columna, las restricciones, los disparadores y otros, el modelo físico de datos ayuda enormemente a visualizar el diseño de las bases de datos.

Especifica los procesos organizativos que utiliza una base de datos o un sistema de archivos para capturar y manejar los datos. El modelo físico de datos explica los detalles relevantes de cómo se implementará el modelo lógico.

Proporciona la abstracción de la base de datos y ayuda a crear el esquema o una disposición. Esto se debe a los extensos metadatos que proporciona un modelo de datos físico.

Este artículo tratará principalmente el concepto de modelado físico de datos.

Empecemos

¿Qué es un modelo físico de datos?

Un modelo físico de datos es un marco o arquitectura que describe cómo se guardan realmente los datos en una base de datos. El esquema real de una base de datos se diseña utilizando este modelo físico de datos. Éste comprende todas las tablas múltiples, sus columnas y las conexiones entre ellas.

El esquema interno de una base de datos se diseña utilizando un modelo físico. El objetivo es poner en uso la base de datos. Este modelo físico puede convertirse directamente en el diseño real de la base de datos, lo que permite seguir evolucionando en la gestión de la información. Cuando se utilizan varios sistemas de bases de datos, es posible que se creen diferentes modelos físicos a partir del mismo modelo lógico de datos.

Características de un modelo físico de datos

• Cubre los requisitos de datos para un proyecto o programa específico, aunque puede combinarse con algunos otros modelos físicos en función de los objetivos del proyecto.
• Deben especificarse los tipos de datos concretos y los tamaños asignados, así como los valores por defecto de las columnas.
• Se definen las vistas (tabla virtual basada en el conjunto de resultados), los índices, las transacciones y otros conceptos, incluidas las claves primarias y foráneas.

Los ingenieros de bases de datos construyen el modelo físico de datos antes de poner en funcionamiento el esquema final de la base de datos. Para asegurarse de que se ha tenido en cuenta cada componente de la arquitectura, también utilizan enfoques integrales de modelado de datos.

Pasos necesarios para diseñar un modelo físico de datos

Estos son los pasos que hay que seguir para crear un modelo físico de datos.

• Construya un modelo físico de datos utilizando el modelo lógico de datos ya existente.
• Añada al modelo físico de datos los atributos y propiedades de la base de datos.
• Convierta las entidades en tablas y las relaciones entre entidades en claves externas.
• Convierta los atributos en columnas.
• Verifique que todo está en orden comparando la base de datos y el modelo de datos.
• Si hay algún cambio entre la iteración actual y las anteriores del modelo de datos, genere un registro de cambios.

Componentes clave de un modelo físico de datos

Un modelo físico de datos (PDM) describe la forma en que se estructurará un modelo de datos en una base de datos, y algunos de sus componentes principales son:

• Tabla: El PDM establece tablas que definen instancias de conceptos del mundo real como clientes, productos y pedidos, así como las relaciones entre ellos, al tiempo que esboza lo que se necesita para almacenar la información relevante.
• Columna: Cada base de datos tiene tablas individuales, que se dividen en columnas que representan los atributos de la entidad o quizás características, cada una con su nombre, tipo de datos único y restricciones como claves primarias/extrañas. Por último, cada fila contiene un registro con datos reales.
• Tipos de datos: La información de una columna define los datos que debe almacenar, junto con sus requisitos de almacenamiento y el rendimiento asociado. El tipo de información que alberga una columna determina las necesidades de precisión, las posibilidades de manipulación y la capacidad, entre otras. Los distintos tipos de datos tienen diferentes necesidades de precisión, capacidad de manipulación y capacidad, entre otras consideraciones.
• Claves primarias: Garantiza la integridad de los datos con columnas no anulables y distintas con identificaciones únicas de cada fila de una tabla.
• Claves foráneas: Garantizan un intercambio de datos preciso para la guardia de la integridad entre tablas que tienen claves foráneas con asociaciones garantizadas, fiables y potentes.
• Índices: La estructura de datos ayuda a que la consulta funcione mejor identificando rápidamente las filas que cumplen algún criterio.
• Restricciones: Las restricciones son algunos conjuntos de reglas que garantizan que sus datos en la base de datos permanezcan limpios, válidos y coherentes. Algunos tipos comunes de restricciones son
• NOT NULL : Garantiza que no se almacenarán valores nulos en una columna.
• UNIQUE : Obliga a que todos los valores de una columna sean únicos y distintos.
• CHECK: Una restricción de este tipo exige que los datos de las columnas cumplan una condición determinada.
• Almacenamiento de información: Mecanismos físicos que un sistema de gestión de datos de productos utiliza para el almacenamiento de datos. Puede tratarse de motores de bases de datos, sistemas de archivos o dispositivos de almacenamiento en disco.

Modelo de datos físico vs. conceptual vs. lógico

A continuación, comparamos estas tres categorías diferentes de modelos de datos. Las distintas características se contrastan en la siguiente tabla.

Característica	Conceptual	Lógico	Físico
Nombres de entidades	✓	✓
Relaciones entre entidades	✓	✓
Atributos		✓
Claves primarias		✓	✓
Claves foráneas		✓	✓
Nombres de tablas			✓
Nombres de columnas			✓
Tipos de datos de columna			✓

Las entidades y las conexiones se representan en un modelo de datos conceptual. No se mencionan las características ni la clave primaria. Se limita a cubrir el diseño de alto nivel, incluidas las tablas que deben existir y sus conexiones.

Tras el modelo conceptual, se crea el modelo lógico. Las relaciones entre los elementos de datos se muestran en los modelos de datos lógicos, que también ofrecen una descripción técnica de los datos. Además, existe un modelo físico de datos que amplía el modelo lógico de datos y asigna a cada campo su tipo de datos, tamaño, etc.

Mejores prácticas en el modelado físico de datos

A continuación se exponen algunas directrices o mejores prácticas para el modelado físico de datos, que pueden modificarse y alterarse según el negocio que se tenga entre manos:

Objetivo empresarial: La clave reside en alinear su modelo de datos físicos con los objetivos empresariales y las necesidades de datos de su organización. El modelo debe reflejar de forma sencilla pero eficaz los datos necesarios para los procesos críticos y las buenas decisiones, y no debe ser demasiado complicado.

Diseño y escalabilidad: Para empezar, es importante crear un modelo lógico de datos bien definido como base para cualquier base de datos física. Es importante planificar con antelación y diseñar el sistema con la suficiente flexibilidad y adaptabilidad para que cualquier cambio futuro pueda realizarse sin demasiados trastornos ni retrasos en el proceso. Las bases de datos modularizadas, que hacen hincapié en la reutilización, son clave para estructurar estructuras sostenibles que se adapten a las necesidades empresariales, que varían y cambian mucho con el tiempo.

Técnica de modelado de datos: Los factores a tener en cuenta, como el tamaño de los datos, los requisitos de rendimiento, la estructura de los datos y la escalabilidad, entre otros, ayudan a tomar la decisión correcta a la hora de seleccionar una técnica de modelado de datos. Sin embargo, sus necesidades específicas dependerán, por ejemplo, del tipo de base de datos que utilice para obtener el máximo beneficio de la solución elegida.

Convención de nombres: Creación de nombres significativos de entidades, atributos y otras características de su modelo físico de datos. Esto facilita la claridad en la confusión entre las partes interesadas para comunicarse y trabajar bien juntos. Se eligen nombres sencillos pero claros, de forma que cada elemento refleje la razón del mismo.

Normalización de los tipos de datos: Utilice tipos de datos estandarizados en todo su modelo de datos físicos para lograr un funcionamiento uniforme y eficaz. Esto simplificará su manipulación, garantizará la integridad y proporcionará un intercambio eficaz entre los distintos sistemas mediante la elección de los tipos adecuados, teniendo en cuenta los requisitos de almacenamiento y otros aspectos.

Reglas de integridad de los datos: Deberán mantener la coherencia y la precisión en todas las entradas de claves primarias y foráneas junto con restricciones como NOT NULL, UNIQUE y CHECK en los modelos físicos.

Indexación: La indexación de las tablas debe diseñarse estratégicamente para mejorar el rendimiento de las consultas. Los índices mejoran un acceso más rápido a los datos al permitir una recuperación basada en criterios y ofrecer una optimización de la indexación, lo que implica un análisis eficaz de las consultas y la detección de las columnas que aparecen con frecuencia en la consulta.

Optimización: Aparte de aumentar la integridad de los datos, los administradores pueden optimizar el rendimiento global de su base de datos, haciendo uso de la normalización y desnormalización, la partición, los índices agrupados y no agrupados, así como de dispositivos de almacenamiento más rápidos para las tablas/índices de uso frecuente de forma inteligente.

Monitorización: La monitorización es uno de los últimos pasos realizados. Su objetivo es evaluar el rendimiento del modelo físico de datos, identificar posibles cuellos de botella, detectar posibles problemas, explorar áreas de mejora y recopilar la información necesaria mediante herramientas de supervisión del rendimiento para tomar la mejor decisión.

Mantenimiento: Evaluar periódicamente el modelo físico de datos para confirmar que sigue siendo eficaz y adaptarlo en consecuencia a medida que cambien las necesidades de la empresa y los requisitos de los datos.

Documentación: Elabore sobre el modelo físico de datos diagramas, descripciones, tablas y muchos otros detalles de lo que se está implementando. Utilice un lenguaje detallado pero, al mismo tiempo, fácil de entender por todas las partes interesadas, ya sean de naturaleza técnica o no técnica.

De este modo, el modelo físico de datos podrá formarse de forma bien optimizada y eficaz acc

Recursos de aprendizaje sobre modelado de datos

Puede encontrar muchos recursos en línea que le ayuden a entender el modelado de datos, pero puede resultar difícil elegir los buenos. El modelado de datos es un talento muy valioso, pero hay que aprenderlo de la forma adecuada.

Si está intentando mejorar sus habilidades analíticas o de gestión de datos con fines personales o empresariales, eche un vistazo a esta lista de los mejores cursos y libros sobre modelado de datos.

#1. Dominio de los fundamentos del modelado de datos

A través de este curso de Udemy, podrá aprender los métodos necesarios para crear modelos de datos para su organización que contengan entidades, características, asociaciones, estructuras y otros elementos de modelado que sean semánticamente precisos.

Los alumnos sólo necesitan una comprensión fundamental de los términos y estructuras de la gestión de datos, como las tablas RDBMS y cómo se relacionan conceptualmente entre sí los distintos conjuntos de datos.

#2. Modelado avanzado de datos

Este curso de Coursera es fantástico para aquellos que buscan avanzar en sus carreras. Al final de este curso, usted tendrá una sólida comprensión de cómo utilizar las técnicas fundamentales de modelado de datos y recorrer las soluciones contemporáneas de almacenamiento para un sistema de base de datos. No se requieren conocimientos previos de ingeniería de bases de datos para los alumnos.

#3. Curso de modelado de datos OBIEE 12c

Este curso Udemy es para cualquier persona interesada en una carrera en el modelado de datos OBIEE, incluyendo estudiantes, profesionales de TI y gestores de proyectos.

Al final de este curso, será capaz de implementar varias funciones de series temporales y conceptos de modelado de datos, incluyendo la desnormalización de datos, el modelado de datos dimensionales y el modelado de esquemas en estrella.

#4. Excel Business Intelligence: Modelado de datos 101

En este curso de LinkedIn, El formador cubre los fundamentos de la arquitectura y normalización de bases de datos, recorre la interfaz de modelos de datos de Excel y proporciona técnicas probadas.

Puede mejorar sus conocimientos sobre enlaces de tablas, topologías y otros conceptos estudiando los temas presentados en este curso. No se requieren requisitos previos para comenzar con este curso.

#5. El conjunto de herramientas del almacén de datos

En este libro, los autores presentan a los estudiantes enfoques de modelado dimensional como la facturación, las interacciones con los clientes y la construcción básica de bases de datos. También se discuten los nuevos y mejorados patrones de modelado dimensional de esquema en estrella.

Además, este libro incluye pautas para reuniones avanzadas de simulación con las partes interesadas de la empresa. No se requieren conocimientos previos de modelado de datos. Incluso los principiantes se sienten cómodos aprendiendo conceptos de modelado de datos leyendo este libro.

#6. Data Modeling Made Simple, 2ª edición

Este libro está escrito de una manera conversacional que inspira a los usuarios a aprender los objetivos clave, como comprender cuándo se requiere un modelo de datos así como qué forma será más beneficiosa, crear un sistema de base de datos relacional normalizado, utilizar métodos para transformar un modelo de datos en una disposición física tan impactante para la base de datos.

Este libro ofrece una comprensión funcional realista de los principios de modelado de datos y de las mejores prácticas para fines empresariales o informáticos.

#7. Fundamentos del modelado de datos, tercera edición

Este libro enseña los fundamentos del modelado de datos al tiempo que hace hincapié en el desarrollo de técnicas en lugar de limitarse a conocer «los principios.»

Este libro examina las complejidades de la creación de sistemas en circunstancias del mundo real sopesando los pros y los contras de varias alternativas y utilizando técnicas de lenguaje y análisis gráfico que reflejan los estándares de la industria. Esto anima a los alumnos a aplicar los fundamentos del modelado de datos a modelos reales.

Tendencias futuras en el modelado físico de datos

Con el aumento de la competencia y la necesidad de diferenciar los productos o servicios que ofrecen, las organizaciones recurren cada vez más al modelado de datos como forma de obtener una ventaja competitiva, así como de mejorar la experiencia de sus clientes.

Con estas estrategias de ahorro en marcha, las empresas aprovecharán ahora las tecnologías digitales como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la automatización para obtener la máxima eficiencia de sus inversiones en TI al tiempo que obtienen mejores resultados de las actividades de modelado de datos.

Y, de hecho, en tiempos de incertidumbre, las empresas propagarán el análisis predictivo para pronosticar tendencias de forma que se pueda garantizar una mayor planificación. Para una ejecución eficaz de estas tendencias, es vital que las empresas y organizaciones garanticen una definición adecuada de los objetivos de las tareas que necesitan que cumplan las soluciones de modelado de datos y los alineen con la estrategia corporativa general.

Algunas de estas tendencias se encuentran entre las más básicas y tienen un mayor impacto en el futuro del modelado físico de datos:

#1. Automatización e IA

La IA y el ML tienen un enorme alcance. Los profesionales de los datos podrán utilizar la IA y los algoritmos de aprendizaje automático para la solución más complicada del modelado de datos, como el análisis predictivo. Proporcionará perspectivas que luego ayudarán a tomar mejores decisiones y, a cambio, permitirán a las empresas mejorar la eficiencia.

Con el paso de los años, la IA y el ML se aprovecharán cada vez más para automatizar una mayor parte del proceso físico de modelado de datos, como la transformación de datos, la ingestión de datos y la automatización de la limpieza de datos de día cero. Esto liberará a los modeladores de datos para que puedan centrarse en tareas más estratégicas, como la gobernanza y la calidad de los datos.

#2. Gobernanza y calidad de los datos

Dado que cada vez se hace más hincapié en la seguridad de los datos, el cumplimiento de la normativa y la privacidad, los modelos físicos se verán retratados para tener en cuenta dichos requisitos normativos. Además, la contenedorización y la orquestación son técnicas de despliegue emergentes para las bases de datos que pueden repercutir en la estructura y, por tanto, en la futura gestión de sus modelos físicos.

#3. Cambios en los modelos de datos existentes

Dado que las empresas tienden a adoptar bases de datos de series temporales para incluir modelos en tiempo real y modelos basados en IA en torno a datos temporales, posteriormente se producirán cambios en los modelos de datos. Series temporales – Ayuda a remitir al analista a poder precisar las tendencias en la representación de los datos para una mejor apreciación del contexto. Los modeladores utilizan ventanas temporales para actualizar los diagramas con el fin de mejorar los procesos y el flujo.

#4. Grandes datos

Las capacidades de análisis en tiempo real requieren herramientas igualmente ágiles para el modelado y, por lo tanto, las bases de datos de gráficos desarrollados con su capacidad para modelar complejos de conexiones también se están convirtiendo rápidamente en una opción estándar para los proyectos de big data junto a las arquitecturas de malla de datos recientemente introducidas que proporcionan una funcionalidad descentralizada a través de numerosos sistemas que se han convertido o han amenazado con convertirse en algo demasiado común recientemente.

#5. Seguridad de los datos

La seguridad de los datos, la privacidad de los datos y las consideraciones éticas son acontecimientos centrales que las empresas modernas deben tener en cuenta para su éxito. En los lugares de negocios, ha habido una preocupación debido a las numerosas regulaciones que dan protección a la información personal para asegurar que no esté en riesgo por influencias externas que van desde la encriptación hasta los controles de acceso.

En esencia, estas fuertes medidas que reflejan un sentido de justicia y transparencia facilitarán a las empresas la protección de sus intereses creados, así como los derechos de las personas que están vinculadas a la identidad digital.

#6. Datos como servicio (DaaS)

Los datos como servicio, también apodados DaaS, están ganando atención en el panorama actual de la gestión de datos, ya que ofrecen modelos y herramientas a los que se accede bajo demanda a través de la preconfiguración, de forma similar a la entrega de software.

Las implicaciones de DaaS van mucho más allá del modelado físico de datos, ya que simplifica las tareas relacionadas con la gestión de enormes cantidades de información al mejorar su precisión y calidad, impulsar la accesibilidad de los resultados analíticos y transformar nuestra relación con los puntos de datos, lo que se traduce en una toma de decisiones más rápida mediante el análisis de fuentes de grandes cantidades de forma exhaustiva.

Las tendencias mencionadas son sólo algunas de las principales tendencias en el modelado físico de datos que se espera que moldeen el futuro y la forma en que se desarrollan todas las organizaciones.

Con el conocimiento y una rápida adaptación, las empresas no sólo seguirán siendo eficaces y eficientes, sino que también estarán en condiciones de satisfacer las necesidades de su negocio. Los profesionales de los datos que puedan adoptar estas tendencias y mejorar las últimas tecnologías y herramientas se asegurarán de que sus organizaciones sean

Conclusión

Las organizaciones y las empresas intentan continuamente ganarse a los clientes y, para ello, deben establecer tácticas que impulsen sus servicios. Estas tácticas implican el uso de modelos de datos para mejorar las operaciones empresariales.

Un buen modelo de datos le ayudará a ahorrar dinero y tiempo y a mejorar la productividad. Utilizar el concepto de modelado de datos puede garantizar que una empresa sea competitiva mediante la aplicación de ajustes basados en los datos que ha recopilado.

Hoy en día existe una gran demanda de profesionales con conocimientos de modelado de datos. Un trabajo en esta industria puede ofrecer numerosas oportunidades porque los datos están siempre disponibles para su estudio y almacenamiento. Espero que este artículo le haya resultado útil para aprender conceptos relacionados con el modelado de datos.