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Modelado de Datos ¿Por qué es útil este proceso?

La consistencia de las características de los datos en Big Data. Se debe a un proceso muy importante dentro de la gestión de datos, denominado como Modelado de Datos.

Modelado de Datos ¿Por qué es útil este proceso? La consistencia de las características de los datos en Big Data. Se debe a un proceso muy importante dentro de la gestión de datos, denominado como Modelado de Datos. La transformación de los datos en conocimiento no pudiese llevarse a cabo sin este importante proceso de modelado. El cual se encarga de la representación adecuada de los datos para su utilización en el análisis y comunicación de la información.

¿Qué es el Modelado de Datos?

Una forma simple de definir el Modelado de Datos, es señalar que se trata de un proceso en el cual se constituyen y organizan los datos. Provenientes de las distintas fuentes de información, de manera que estos queden a disponibilidad y fácil acceso para su análisis.

Un modelado de datos se encarga de convertir los datos crudos en paquetes definidos y ordenados de información que pueden ser empleados en el Big Data. Este proceso se encarga además de diseñar estructuras de soporte para los datos.

Por otra parte, un correcto establecimiento de modelo de datos, permite a las organizaciones visualizarlos con detenimiento. Con el propósito de dictaminar si estos son suficientes para cumplir con los objetivos establecidos. A su vez,  funcionan de base para la creación de la infraestructura y los objetos de las bases de datos dentro de  la Architecture Big Data.

Aplicaciones del Modelado de Datos

La enorme magnitud de datos que manejan las organizaciones hoy en día, hacen necesario que su manejo se divida en diversos procesos. Donde se puedan abordar de una manera más precisa y segura los retos que van surgiendo dentro del proyecto. El Modelado de los datos, representa uno de los primeros y principales procesos que impulsarán la gestión de datos. Así como, todos los aspectos del Big Data de forma exitosa.

Esta habilidad no solo es importante para comenzar a construir las bases de datos. Si no que su correcta implementación evita que se creen vacíos de información o que esta se encuentre innecesariamente duplicada.

Por otro lado, aunque durante un determinado análisis de datos, no se emplee toda la información organizada en el modelado de datos. Esta quedará accesible para emplearse en otros análisis o complementar procesos de un proyecto específico.

Además de lo expuesto, los modelos de datos organizan la información bajo formatos iguales o que sean compatibles entre sí. Lo que además aporta seguridad en cuanto a la precisión de los cálculos dentro de los análisis y promueve la unificación de aplicaciones.

Finalmente, este proceso habilita vías de comunicación entre los integrantes de la gestión de datos y los interesados en el proyecto en desarrollo. Debido a que el modelado dispone de herramientas gráficas que conforman un lenguaje sencillo y manejable por todos.

Tipos de Modelados de Datos

Comúnmente se describen tres tipos de modelados de datos que pueden emplearse en las prácticas de gestión:

Conceptuales

También conocidos como modelos de dominio, generalmente se establecen como una base para visualizar los requerimientos empresariales sobre la gestión de datos. Gracias a que permiten explorar las estructuras de la organización y los conceptos de dominio.

Lógicos

Estos modelados se emplea generalmente en proyectos Agile. Componiéndose de diversos componentes como entidades, atributos, claves y relaciones generales de la organización. Siendo estas las que permiten explorar los dominios y las relaciones de estos con los retos del proyecto.

Físicos

Los modelados físicos se componen de diversos elementos como tablas, índices y claves. Permitiendo  la elaboración de esquemas internos de las bases de datos.

Beneficios del Modelado de Datos

El Modelado de datos resulta un proceso altamente beneficioso, especialmente en el ámbito empresarial. Además de ser la base de los Big Data, funciona como el punto de partida de la integración del trabajo de los equipos involucrados. Asimismo, se puede considerar este proceso, como el padre de la gobernanza de datos. 

De esta manera, un correcto empleo de los modelos de datos pueden generar diversos beneficios como:

  • Mejora calidad de aplicaciones. Debido a que durante este proceso se chequean de manera minuciosa las necesidades, objetivos y retos de los proyectos. Permitiendo que se generen estrategias adecuadas a estas características y además, promueve la comunicación entre los equipos de trabajo.
  • Rapidez en los desarrollos. Si se atienden correctamente las necesidades de los proyectos durante el modelado de datos. El desarrollo del Big Data podrá generarse de manera más eficaz y rápida. Evitando así los errores que puedan cometerse cuando no se esclarecen desde el inicio los requisitos específicos.
  • Disminución de costos de desarrollo y manutención de aplicaciones. Al dejar claro durante el modelado las necesidades y retos. Se evita malgastar recursos económicos, reduciendo así los costos del proyecto.
  • Disminución de costos de almacenamiento y procesamiento. La estructuración de los datos elimina aquellos que se encuentran duplicados. Lo que ocasiona a su vez que se ahorren recursos en cuanto al procesamiento de datos. Además disminuyan los requerimientos de espacio de almacenamiento.
  • Mayor comprensión de la información. Finalmente, los modelados ayudan a tener una mejor comprensión del significado de los datos. Garantizando así su aprovechamiento durante la gestión. Contribuyendo con el proceso de comunicación de los resultados.

Relación del Modelado de datos con la tecnología

Aunque en la actualidad se han desarrollado diversas tecnologías para la gobernanza de datos, el modelado es un proceso que no debe ser descartado en los Big Data. Esto se debe a que la flexibilidad de dichos sistemas tecnológicos, suponen la necesidad de generar modelos. Por lo que pueden conferir cierta rigidez en la estructuración de la información.

De esta forma, combinar los métodos tradicionales de modelado con las nuevas tecnologías, requiere un esfuerzo necesario. Si se desea llevar a cabo y sacar el mejor provecho de la gestión de datos.

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