Modelado de datos: conceptual, lógico y físico

¿Qué es el modelado de datos?

Modelado de datos (modelado de datos) Es el proceso de crear un modelo de datos para la información que se almacenará en una base de datos. El modelo de datos es una representación conceptual de los objetos de datos, las asociaciones entre ellos y las reglas que los rigen. Al visualizar los datos de esta manera, los equipos pueden aplicar reglas de negocio, cumplir con las normativas y las políticas gubernamentales antes de crear cualquier tabla.

Los modelos de datos también garantizan la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los valores predeterminados, la semántica y la seguridad, a la vez que contribuyen a la calidad general de los datos. El siguiente diagrama muestra cómo se integran las tres capas principales del modelado de datos con niveles de detalle cada vez mayores.

Modelos de datos en DBMS

El Modelo de datos es un abstracmodelo que organiza la descripción de los datos, la semántica de los datos y las restricciones de consistencia aplicadas a esos datos. El modelo enfatiza Lo que Se necesitan datos y cómo Debe organizarse, en lugar de centrarse en las operaciones que se realizarán sobre él. Piense en un modelo de datos como en el plano de un arquitecto: establece la estructura conceptual y la relación entre los elementos de datos mucho antes de que se cree físicamente la base de datos.

Se utilizan comúnmente dos notaciones como técnicas de modelado de datos:

1. Modelo entidad-relación (E-R) — una notación gráfica que representa entidades, atributos y las relaciones entre ellos.
2. UML (Lenguaje de modelado unificado) — un lenguaje visual más amplio que admite diagramas de clases adecuados para el diseño de estructuras de datos.

Este tutorial de modelado de datos es ideal para principiantes, personas sin experiencia y profesionales experimentados que necesiten repasar los conceptos básicos, lógicos y físicos.

¿Por qué utilizar el modelo de datos?

Antes de explorar cada capa, es útil comprender el valor comercial que aporta un modelo de datos sólido. Los objetivos principales del uso de un modelo de datos son:

• Garantiza que todos los objetos de datos que requiere la base de datos estén representados con precisión. La omisión de datos provoca informes erróneos y resultados incorrectos.
• Ayuda a diseñar la base de datos a nivel conceptual, lógico y físico.
• Define las tablas relacionales, las claves primarias y foráneas, y los procedimientos almacenados que necesitará la base de datos.
• Proporciona una visión clara de los datos base para que los desarrolladores de bases de datos puedan crear una base de datos física con confianza.
• Ayuda a identificar datos faltantes y redundantes de forma temprana, antes de que los defectos se propaguen a otras etapas del proceso.
• Si bien la creación inicial requiere mucho trabajo y tiempo, hace que las futuras actualizaciones y el mantenimiento de la infraestructura de TI sean más económicos y rápidos.

Tipos de modelos de datos en DBMS

Tipos de modelos de datos: Existen tres tipos principales de modelos de datos: conceptual, lógico y físico, y cada uno tiene un propósito específico. En conjunto, describen los datos y cómo se almacenan, y establecen las relaciones entre los elementos de datos.

1. Modelo de datos conceptuales: Define LO QUE El sistema contiene. Normalmente, lo crean las partes interesadas del negocio y los arquitectos de datos para organizar, delimitar y definir conceptos y reglas de negocio.
2. Modelo de datos lógicos: Define BLOGS El sistema debe implementarse independientemente del sistema de gestión de bases de datos (DBMS). Generalmente, lo crean arquitectos de datos y analistas de negocio para desarrollar un mapa técnico de reglas y estructuras de datos.
3. Modelo de datos físicos: Describe BLOGS El sistema se implementará utilizando un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) específico. Este sistema suele ser creado por administradores de bases de datos y desarrolladores, y representa la implementación real de la base de datos.

Modelo de datos conceptual

A Modelo de datos conceptual Es una visión organizada de los conceptos de la base de datos y sus relaciones. El propósito de crear un modelo de datos conceptual es establecer las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas. En este nivel, se captura muy poca información sobre la estructura real de la base de datos. Los responsables del negocio y los arquitectos de datos suelen ser los encargados de este artefacto.

Los tres principios básicos de un modelo de datos conceptual son:

• Entidad: Algo que ocurre en el mundo real.
• Atributo: Características o propiedades de una entidad.
• Relación: Dependencia o asociación entre dos entidades.

Ejemplo de modelo de datos:

• Cliente y Producto son dos entidades. El número y el nombre del cliente son atributos de la entidad Cliente.
• El nombre y el precio del producto son atributos de la entidad Producto.
• La venta es la relación entre el cliente y el producto.

Características de un modelo de datos conceptual

• Ofrece una cobertura integral de los conceptos empresariales en toda la organización.
• Diseñado y desarrollado para un público empresarial.
• Diseñado independientemente de las especificaciones de hardware, como la capacidad o la ubicación del almacenamiento de datos, y de las especificaciones de software, como el proveedor y la tecnología del sistema de gestión de bases de datos (DBMS). El objetivo es representar los datos tal como los verá el usuario en el "mundo real".

Los modelos de datos conceptuales —a veces llamados modelos de dominio— crean un vocabulario común para todas las partes interesadas al establecer conceptos básicos y un alcance definido.

Modelo de datos lógicos

El Modelo de datos lógicos Define la estructura de los elementos de datos y establece relaciones entre ellos. Añade información adicional a los elementos del modelo de datos conceptual y proporciona la base sobre la que se construirá posteriormente el modelo de datos físico, si bien la estructura del modelo sigue siendo independiente del sistema de gestión de bases de datos (DBMS).

En esta etapa de modelado de datos, las claves primarias y secundarias aún no están definidas. Se verifican y ajustan los detalles del conector que se configuraron previamente para las relaciones y se refinan las cardinalidades.

Características de un modelo de datos lógico

• Describe las necesidades de datos para un único proyecto, pero puede integrarse con otros modelos de datos lógicos según el alcance del proyecto.
• Diseñado y desarrollado independientemente del DBMS.
• Los atributos de datos contienen tipos de datos con precisiones y longitudes exactas.
• La normalización se aplica normalmente hasta la tercera forma normal (3FN).

Modelo de datos físicos

A Modelo de datos físicos describe una implementación del modelo de datos específica para la base de datos. Ofrece abstracción de base de datos.tracción y ayuda a generar el esquema directamente, gracias a los ricos metadatos que contiene. El modelo de datos físico también ayuda a visualizar la estructura de la base de datos al replicar las claves de columna, las restricciones, los índices, los disparadores y otros RDBMS características.

Características de un modelo de datos físicos

• Describe las necesidades de datos para un proyecto o aplicación específicos, aunque puede integrarse con otros modelos de datos físicos en función del alcance del proyecto.
• Define relaciones entre tablas que abordan la cardinalidad y la posibilidad de nulidad de cada relación.
• Desarrollado para una versión específica de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS), una ubicación, una estructura de almacenamiento de datos o una tecnología utilizada en el proyecto.
• Las columnas contienen tipos de datos, longitudes y valores predeterminados exactos.
• Las claves primarias y foráneas, las vistas, los índices, los perfiles de acceso y las autorizaciones se definen explícitamente.

Modelo de datos conceptual, lógico y físico

Una vez que comprenda cada capa individualmente, la forma más sencilla de recordar las diferencias es compararlas una al lado de la otra. La siguiente tabla resume el enfoque, los responsables y el nivel de detalle en cada etapa.

Aspecto	Conceptual	lógico	Física
Propósito	Defina QUÉ contiene el sistema	Defina CÓMO debe funcionar el sistema, independientemente del sistema de gestión de bases de datos (DBMS).	Defina CÓMO se implementa el sistema en un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) específico.
Audiencia	Partes interesadas del negocio, arquitectos de datos	Arquitectos de datos, analistas de negocio	Administradores de bases de datos, desarrolladores
Nivel de detalle	Entidades, atributos y relaciones de alto nivel	Tipos de datos, normalización, atributos	Tablas, columnas, claves, índices, disparadores
Claves definidas	Ninguna	Claves primarias y foráneas conceptuales	Claves primarias, extranjeras y sustitutas concretas
dependencia del sistema de gestión de bases de datos (DBMS)	Independiente	Independiente	Vinculado a un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) específico.

Ventajas y desventajas del modelo de datos

Ventajas de un modelo de datos:

• El objetivo principal de un modelo de datos es garantizar que los objetos de datos proporcionados por el equipo funcional estén representados con precisión.
• El modelo de datos es lo suficientemente detallado como para servir de plano para la construcción de la base de datos física.
• La información contenida en el modelo de datos puede utilizarse para definir las relaciones entre tablas, claves primarias y foráneas, y procedimientos almacenados.
• Un modelo de datos ayuda a la empresa a comunicarse de forma coherente tanto dentro como entre las diferentes organizaciones.
• Un modelo de datos ayuda a documentar el mapa de datos.pings en el proceso ETL.
• Ayuda a reconocer las fuentes de datos correctas para alimentar el modelo.

Desventajas de un modelo de datos:

• Para desarrollar un modelo de datos, es necesario comprender las características físicas de los datos almacenados.
• Los sistemas de navegación construidos sobre un modelo de datos pueden generar un trabajo complejo de desarrollo y gestión de aplicaciones, que requiere un profundo conocimiento del dominio.
• Incluso un pequeño cambio en la estructura puede requerir modificaciones en toda la aplicación.
• No existe un lenguaje de manipulación de datos universal en todos los ámbitos. DBMSPor lo tanto, los modelos a menudo deben adaptarse a cada plataforma.

Preguntas Frecuentes