¿Qué es el modelado de datos?
En términos simples, el modelado de datos se refiere a la construcción de un modelo de datos que puede almacenarse en alguna base de datos. El modelo de datos es una representación conceptual de una asociación entre diferentes objetos de datos.
Comprensión del modelado / alcance de datos
Ocurre en tres capas diferentes:
- Modelo físico: es un esquema que dice cómo se almacenan físicamente los datos en la base de datos
- Modelo conceptual: es la vista del usuario de los datos, es decir, el alto nivel que ve el usuario.
- Modelo lógico: se ubica entre el modelo físico y el modelo conceptual y representa los datos lógicamente, separados de sus almacenes físicos.
Modelado jerárquico de datos: estos modelos se usaron para reemplazar sistemas basados en archivos. Los datos se guardaron en un árbol como demasiados arreglos.
Modelado de datos relacionales: es cierto que el modelo jerárquico nos ayudó a pasar de los sistemas basados en archivos que redujeron la complejidad, pero aún se conocía el almacenamiento de datos físicos específico empleado. La base de datos relacional sigue el modelo relacional donde los datos se almacenan en tablas, a diferencia de la base de datos jerárquica donde se almacenan en una estructura tipo árbol. En resumen, redujo la complejidad más en comparación con el modelo jerárquico.
¿Cómo hace que el modelado de datos haga el trabajo tan fácil / por qué deberíamos usarlo?
Nos ayuda en una representación visual de los datos y aplica la lógica comercial, las regulaciones, las políticas, etc. sobre los datos. Es una guía que utilizan científicos y analistas para diseñar e implementar una base de datos. Por lo tanto, sin el modelado de datos, el trabajo de analistas y científicos para implementar los requisitos comerciales en la base de datos se vuelve difícil.
¿Por qué necesitamos modelado de datos? / ¿Qué puedes hacer con eso?
El objetivo principal de usarlo es:
- Para garantizar que todos los objetos de datos se representen correctamente como si no se hiciera correctamente, obtendríamos resultados incorrectos.
- Ayuda, como se indicó anteriormente, diseñar una base de datos a niveles conceptuales, físicos y lógicos.
- Ayuda a diseñar las tablas relacionales, claves primarias, claves externas, etc.
- Los desarrolladores de bases de datos pueden crear una mejor base de datos física con un buen modelo, ya que se convierte en una herramienta de guía para ellos.
- Ayuda a identificar datos faltantes y redundantes.
- Nos ayuda a tener una mejor infraestructura de TI y a tener un mantenimiento fácil y económico cuando es necesario a largo plazo, aunque inicialmente requiere mucho tiempo.
Trabajando con modelado de datos
Ahora creemos un modelo de datos de muestra para comprender cómo trabajar con un modelo. Para hacer esto tenemos que seguir ciertos pasos:
- Primero tenemos que entender los requisitos. En este caso, crearemos un modelo para una tienda en línea. Por lo tanto, teniendo en cuenta que necesitamos dos tablas a) clientes b) productos
- El siguiente paso es obtener los atributos de las tablas o entidades.
a. La tabla de clientes puede tener atributos como:
- Carné de identidad
- Nombre
- Habla a
si. La tabla de productos puede tener atributos como:
- Carné de identidad
- Nombre
En la tabla de clientes, podemos tener Id como clave principal y, de manera similar, Id. De producto en la tabla Producto será la clave principal como se muestra en los diagramas a continuación.
Ahora, diseñaremos la relación entre estas dos tablas. Entonces, para conectar la tabla de clientes y productos, crearemos una tabla llamada compra que será como una tabla de pedidos (es decir, qué cliente ordenó qué producto).
Si observa la figura anterior, la referencia de compra del cliente está bien porque cada compra tiene un cliente y un cliente tiene muchas compras. Entonces, esta referencia está bien. Una cosa más hemos tomado user_account_id como una clave foránea (la referencia a la identificación en la clave del cliente). Del mismo modo product_id. Todavía hay un problema con la referencia de compra del producto, ya que se pueden comprar varios productos en una sola compra y varias compras pueden incluir el mismo producto.
Para superar esto, diseñaremos una tabla intermedia conocida como punto_compra que se conectará con la compra y el producto. En la siguiente figura podemos ver el problema resuelto.
Ventajas
Hay varias ventajas son las siguientes:
- Ayuda a las empresas a comunicarse y planificar en toda su organización.
- Ayuda a reconocer la fuente correcta de datos que se pueden utilizar para completar el modelo.
- Esto se puede utilizar para definir relaciones entre diferentes tablas como clave primaria, clave externa, etc.
¿Quién es el público adecuado para aprender esta tecnología?
Es muy esencial. Las audiencias adecuadas para aprender técnicas de modelado son personas que son arquitectos de datos y analistas de datos. La mayoría de las personas comienzan como analistas de datos y luego ascienden en la escala.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Según Glassdoor, se proyecta que el salario promedio en el mercado de los modeladores gane aproximadamente $ 78, 601 en promedio. Entonces puede ver que es un trabajo bien remunerado. La mayoría de las grandes empresas invierten en modeladores, ya que son muy esenciales para mantener la integridad de los datos.
Conclusión
En conclusión, podemos decir que el modelo creado por los modeladores garantiza la coherencia en las convenciones de nombres, la integridad y la seguridad de los datos. porque los buenos datos permitirán a la empresa la correcta utilización eficiente de sus datos.
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