Modelo de datos físicos: lo que necesita saber

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

Antes de comenzar con el modelo de datos físicos, comprendamos de qué se trata el modelado de datos.

¿Qué características permiten a los usuarios utilizar una base de datos de manera eficaz? ¿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 usar.

What is Data Modeling?

Modelado de datos es el proceso de generar una representación simplificada de una aplicación de software y los componentes de datos que incluye, utilizando texto y símbolos para representar la información y cómo se transmite.

Es una técnica para delinear y visualizar todos los diferentes lugares donde un programa o aplicación de software guarda datos y cómo estas diferentes fuentes de información se integrarán y se transmitirán entre sí.

El modelado de datos es un aspecto importante de datos de gestión. Ayuda en la identificación de los requisitos de información para workflows dando una representación visual de los puntos de datos y su patrón de comportamiento.

Permite a las personas determinar y comprender cómo se administrarán, modificarán, verán y distribuirán los datos en una organización.

Importance of Data Modeling

Las organizaciones modernas recopilan una gran cantidad de datos de numerosas fuentes. Para tomar decisiones estratégicas efectivas, debe examinar los datos para obtener conocimientos prácticos.

La recopilación, el almacenamiento y el cálculo de datos efectivos son necesarios para una análisis de los datos. Se utilizan numerosas herramientas para un análisis eficiente según el tipo de datos, como estructurados, semiestructurados, ordinales, etc.

El modelado de datos le permite comprender sus datos y seleccionar la mejor solución para administrarlos y controlarlos. Las empresas crean un modelo de datos antes de desarrollar sistemas de bases de datos para sus operaciones, al igual que un arquitecto crea un plan antes de construir una casa.

Las principales ventajas del modelado de datos son las siguientes:

• Brinda soluciones rápidas y efectivas para diseño de bases de datos proceso y despliegue.
• promueve la uniformidad en el informe de datos y el trabajo de desarrollo en toda la empresa

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

Types of Data Modeling

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

A medida que las empresas crean programas y bases de datos funcionales, los modelos de datos a menudo se desarrollan paso a paso. Estos son los distintos tipos de modelos de datos y lo que implica cada uno:

#1. Modelado de datos conceptuales

Básicamente es una vista organizada o una representación visual de los conceptos de la base de datos y sus relaciones. Sirve como el punto de partida convencional para el modelado de datos, definiendo las diversas fuentes de datos y el flujo de datos dentro de la organización.

Sirve como una guía de alto nivel para crear modelos lógicos y físicos y es un componente vital de la evidencia documental para la arquitectura de datos.

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

Se utiliza para organizar los conceptos de negocio que su ingenieros de datos han especificado. Se centra en el diseño de entidades, la definición de los atributos de una entidad y la definición de relaciones entre objetos en lugar de solo los detalles de la estructura de la base de datos.

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

#2. Modelado lógico de datos

Un modelo de datos lógico amplía el modelo conceptual con propiedades de contenido precisas dentro de cada entidad y conexiones detalladas entre estos atributos. La creación de un modelo de datos lógicos de baja complejidad se puede realizar utilizando el modelo de datos conceptual como guía.

Las relaciones entre elementos de datos se muestran en modelos de datos lógicos, que también brindan una descripción técnica de los datos. Por ejemplo, el Cliente A compra el Artículo B en la Tienda C.

Este modelo define aún más la disposición de los objetos de datos y las conexiones entre ellos. Dado que el objetivo es crear un diagrama detallado de estándares y estructuras de datos, los modelos de datos lógicos generalmente se emplean para un proyecto en particular.

El modelo de datos lógicos proporciona más información sobre el diseño completo del modelo conceptual, pero omite detalles sobre la base de datos en sí porque el modelo se puede utilizar para describir varios productos y servicios de bases de datos.

Esto actúa como un 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 de datos físicos necesarios para cumplir con sus requisitos operativos y de datos.

#3. Modelado de datos físicos

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

Al simular los componentes de RDBMS, incluidas tablas, campos, índices, claves de columna, restricciones, disparadores y otros, el modelo de datos físicos 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 de datos físicos explica los detalles relevantes de cómo se implementará el modelo lógico.

Proporciona abstracción de la base de datos y ayuda en la creación del esquema o diseño. Esto se debe a la gran cantidad de metadatos que proporciona un modelo de datos físicos.

Este artículo discutirá principalmente el concepto de modelado de datos físicos.

¡Vamos a empezar!

What is a Physical Data Model?

Un modelo de datos físicos 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 está diseñado utilizando este modelo de datos físicos. Esto 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 la base de datos en uso. Este modelo físico se puede convertir directamente en un diseño de base de datos real, lo que respalda la evolución posterior de 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 de datos lógicos.

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 según los objetivos del proyecto.
• Se deben especificar los tipos de datos específicos, los tamaños asignados y los valores predeterminados para las columnas.
• Se definen vistas (tabla virtual basada en el conjunto de resultados), índices, transacciones y otros conceptos, incluidas las claves primarias y externas.

Los ingenieros de bases de datos construyen el modelo de datos físicos antes de poner en funcionamiento el esquema final de la base de datos. Para garantizar que se hayan considerado todos los componentes de la arquitectura, también utilizan enfoques integrales de modelado de datos.

Pasos necesarios para diseñar un modelo de datos físicos

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

• Cree un modelo de datos físicos utilizando el modelo de datos lógicos que ya existe.
• Al modelo de datos físicos, agregue atributos y propiedades de la base de datos.
• Convierta entidades en tablas y relaciones de entidades en claves foráneas.
• Convierte atributos en columnas.
• Verifique que todo esté en orden comparando la base de datos y el modelo de datos.
• Si hay cambios entre las iteraciones actuales y anteriores del modelo de datos, genere un registro de cambios.

Physical vs. Conceptual vs. Logical Data Model

Aquí, comparamos estas tres categorías diferentes de modelos de datos. Las diversas características se contrastan en la siguiente tabla.

Las entidades y conexiones se representan en un modelo de datos conceptual. Las características y la clave principal no se mencionan. Simplemente cubre el diseño de alto nivel, incluidas las tablas que deben existir y sus vínculos.

Siguiendo el modelo conceptual, se crea el modelo lógico. Las relaciones entre elementos de datos se muestran en modelos de datos lógicos, que también brindan una descripción técnica de los datos. Además, hay un modelo de datos físicos que amplía el modelo de datos lógicos y asigna cada campo con su tipo de datos, tamaño, etc.

Data Modelling Learning Resources

Puede encontrar muchos recursos en línea para ayudarlo a comprender el modelado de datos, pero puede ser difícil elegir los buenos. El modelado de datos es un talento valioso, pero debe aprenderse de la manera correcta.

Y si está tratando de mejorar su gestión de datos o sus habilidades analíticas para fines personales o comerciales, eche un vistazo a esta lista de los mejores cursos y libros de modelado de datos.

#1. Dominar los fundamentos del modelado de datos

A través de esto Curso Udemy, Puede 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 estudiantes solo requieren una comprensión fundamental de los términos y estructuras de gestión de datos, como las tablas RDBMS y cómo se relacionan conceptualmente varios conjuntos de datos entre sí.

#2. Modelado de datos avanzado

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#3. Curso de modelado de datos OBIEE 12c

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Al finalizar este curso, podrá implementar varias funciones de series temporales y conceptos de modelado de datos, incluida 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 LinkedInEl entrenador cubre los fundamentos de la arquitectura y la normalización de bases de datos, recorre la interfaz del modelo de datos de Excel y proporciona técnicas probadas.

Puede mejorar su conocimiento de 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 kit de herramientas de almacenamiento de datos

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#6. Modelado de datos simplificado, 2.ª edición

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

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#7. Fundamentos del modelado de datos, tercera edición

Este libro enseña los fundamentos del modelado de datos mientras enfatiza el desarrollo de técnicas en lugar de solo adquirir conocimientos sobre "los principios".

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Conclusión

Las organizaciones y empresas intentan continuamente ganar clientes y, para hacerlo, deben establecer tácticas que impulsen sus servicios. Estas tácticas implican el uso de modelos de datos para mejorar las operaciones comerciales.

Un buen modelo de datos le ayudará a ahorrar dinero y tiempo y mejorará la productividad. La utilización del concepto de modelado de datos puede garantizar que una empresa pueda volverse competitiva mediante la implementación de ajustes basados ​​en los datos que ha recopilado.

Hay una gran demanda de profesionales con habilidades de modelado de datos en estos días. Un trabajo en esta industria podría ofrecer numerosas oportunidades porque los datos siempre están disponibles para su estudio y almacenamiento. Espero que este artículo le haya resultado útil para aprender conceptos relacionados con el modelado de datos.

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