Se utiliza modelado de datos para que las empresas puedan procesar y hacer cumplir la gran cantidad de información que recopilan a diario.
Al fin y al cabo, no es ningún misterio que los datos son uno de los activos más importantes para el éxito de un negocio hoy en día.
Con el big data, las empresas han aprendido a utilizar la información del mercado a su favor. Sin embargo, la cantidad de datos sigue creciendo.
Es un punto interesante para los negocios (cuanta más información, más valiosos serán los conocimientos), pero también una fuente de divergencia. Al fin y al cabo, ¿cómo gestionar tal cantidad y transformarla en calidad?
Para eso están el proceso y las herramientas de modelado de datos.
En este contenido, exploraremos el tema, profundizando en el concepto, sus variaciones, fases y tipos. ¿Listo? ¡Sigue leyendo!
¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos es el proceso de estructurar, organizar y representar los datos de manera visual y lógica, para definir cómo se almacenarán, relacionarán y utilizarán en sistemas y bases de datos.
Este modelado funciona como un “mapa” que guía la creación y el uso de la información dentro de una aplicación.
Mediante el uso de modelos de datos, diversos interesados como desarrolladores, ingenieros informáticos, especialistas en BI y analistas de negocio pueden ponerse de acuerdo sobre los datos que capturarán y cómo quieren utilizarlos antes de construir bases de datos y almacenes de datos.
Esto es esencial porque evita reestructuraciones, inconsistencias y fallos en la estructura de la información, además de garantizar que los sistemas respondan a las necesidades del negocio desde el principio.
Es un proceso (mucho) más antiguo que lo que conocemos como análisis de datos: análisis de datos.
Este paso ocurre después de que los datos ya han sido estructurados y almacenados correctamente. A partir de ahí, es posible utilizar diferentes métodos y herramientas para extraer información en forma de informes, gráficos y otras representaciones que apoyen la toma de decisiones.
En la práctica, ¿cómo funciona el modelado de datos?
El modelado funciona como un proceso estructurado que define qué datos se recogerán, cómo se relacionarán y cómo se organizarán en los sistemas.
Este proceso se divide en tres niveles principales: conceptual, lógico y físico. A partir de ellos, es posible transformar las necesidades empresariales en una estructura de datos funcional y lista para usar.
Todo comienza con la definición de un modelo conceptual, que sirve para establecer la visión general; luego, la definición de un modelo lógico; y, finalmente, el desarrollo de un modelo físico.
Aunque es un viaje complejo, entender su lógica es más fácil con un ejemplo práctico.
Imagina que tienes un comercio electrónico que cubre todo Brasil y necesitas crear una base de datos para almacenar la información de tus clientes y aprovecharla para extraer información empresarial.
En este contexto, el modelado ayudará, por ejemplo, a tu empresa a especificar los datos de los clientes que va a recopilar.
A partir de ahí se etiquetarán estos datos, así como se aclarará su relación con la información del producto y el proceso de ventas.
Vamos a entender mejor los tres niveles del proceso.
Modelos conceptuales de datos
Los modelos conceptuales de datos se utilizan para comunicar estructuras y conceptos empresariales sin tener en cuenta las limitaciones del sistema ni entrar en detalles técnicos.
En otras palabras, sirve para transformar ideas abstractas en información visualmente clara, alineando a los interesados, arquitectos de datos y desarrolladores sobre qué información recopilará el sistema y las relaciones básicas entre ellos.
Modelos de datos lógicos
Los modelos de datos lógicos se ocupan de los tipos, atributos y relaciones de las entidades (la propia información) que habitarán el sistema.
Esta etapa de modelado de datos proporciona a las organizaciones una visión pertinente sobre las limitaciones de sus tecnologías e infraestructuras.
Por ejemplo, volviendo al ejemplo del comercio electrónico, un modelo lógico de base de datos tendría una entidad llamada “ID del producto”, con diferentes atributos relacionados (como descripción, precio, categoría, etc.).
Modelos de datos físicos
Los modelos de datos físicos, en cambio, son la parte técnica y práctica del proceso.
Se utilizan para diseñar e implementar estructuras de datos lógicas que formarán parte de una base de datos.
La plantilla especifica los tipos de datos que vas a almacenar junto con los requisitos técnicos.
¿Cuál es la importancia del modelado de datos?
El modelado establece estándares claros de datos sobre los que tu empresa puede basar toda la estrategia digital, por lo que es esencial para la evolución del negocio.
A través de su representación visual, los modelos convierten ideas abstractas (“Quiero entender cuántos pedidos realizan clientes del sur de Brasil en mi comercio electrónico en tiempo real“) en acciones técnicamente implementables (“creemos un atributo llamado Clientes del Sur en una tabla llamada Pedidos”).
Los modelos de datos también ayudan en la gobernanza de esta información, que tiene todo que ver, por ejemplo, con la LGPD y su cumplimiento legal.
Estas plantillas permiten a tu empresa establecer estándares desde el inicio del proyecto.
De este modo, los equipos no tienen que lidiar a diario con conjuntos de datos contradictorios que requieren filtrado constante antes de poder usarse — o incluso que no pueden usarse en absoluto.
Aquí merece la pena destacar algunos beneficios del modelaje, como:
- Facilidad de análisis y generación de ideas: los datos bien estructurados son más fáciles de consultar, analizar y transformar en informes estratégicos;
- Estandarización de la información: define una estructura consistente para almacenar y organizar datos, lo que ayuda a evitar divergencias entre sistemas y áreas de la empresa;
- Mejor integración entre sistemas y áreas: permite que diferentes plataformas y sectores utilicen los mismos estándares, lo que facilita el intercambio de información;
- Mejora en la calidad de los datos: la estandarización que aporta el modelado reduce redundancias, inconsistencias y errores, asegurando que la información sea más precisa y fiable;
- Mayor eficiencia en el desarrollo de sistemas: con un modelo bien definido, los equipos técnicos pueden desarrollar bases de datos y aplicaciones con más agilidad y menos fallos.
Modelado de datos: Comprender sus aplicaciones en las empresas
A medida que avanza la transformación digital, más empresas se ven obligadas a evolucionar su tratamiento de los datos internos y de los clientes.
En este escenario, las soluciones genéricas de almacenamiento ya no son suficientes, ya que cada empresa tiene necesidades específicas.
Es necesario estructurar una infraestructura capaz de reflejar tus procesos, operaciones y objetivos estratégicos. Es precisamente en este contexto donde la modelización de datos se vuelve esencial.
Te permite diseñar sistemas y bases de datos personalizados, alineados con la realidad y las demandas de la empresa.
En la práctica, la modelización se aplica en varias áreas y sectores, tales como:
- Salud: te permite gestionar historiales médicos, citas, exámenes e historial clínico, con acceso rápido y seguro a la información;
- Industria: ayuda a organizar la producción, inventarios, proveedores y datos logísticos, permitiendo un mayor control operativo y eficiencia de la producción;
- Sector financiero: organiza datos sobre transacciones, cuentas, movimientos y perfiles de clientes. Esto facilita el control financiero, la prevención del fraude y la elaboración de informes de gestión;
- Recursos Humanos: estructura datos sobre empleados, puestos, salarios, beneficios y rendimiento. A partir de esto, es posible monitorizar indicadores como la rotación, la productividad y la evolución profesional;
- Comercio electrónico: te permite estructurar información sobre clientes, pedidos, productos, pagos y entregas. Esto permite análisis como el historial de compras, las preferencias y el comportamiento de consumo.
¿Cuáles son las fases del modelado de datos?
La modelización de datos sigue un proceso estructurado para organizar la información de forma lógica y coherente, asegurando que esté alineada con las necesidades de la operación.
Estos pasos aseguran que los datos estén bien definidos, correctamente relacionados y preparados para su uso en sistemas, análisis y toma de decisiones.
Ver las fases principales:
- Paso 1 – Identificar entidades y sus propiedades: el primer paso es definir cuáles son los elementos centrales del sistema, llamados entidades (como clientes, productos o pedidos). Después, se identifican las propiedades (atributos) que describen cada entidad, como nombre, código, fecha o valor;
- Paso 2 – Identificar las relaciones entre entidades: En la segunda fase, es necesario establecer cómo se conectan estas entidades para garantizar la integridad y coherencia de la información. Por ejemplo, un cliente puede realizar varios pedidos, y cada pedido puede contener varios productos;
- Paso 3 – Identificar la técnica de modelado de datos: Aquí defines el enfoque más adecuado para estructurar los datos, como modelos relacionales, dimensionales o orientados a objetos. La elección depende del tipo de sistema, el volumen de datos y los objetivos de la empresa;
- Paso 4 – Optimizar e integrar: Para finalizar el proceso, se revisa y ajusta el modelo para mejorar el rendimiento, evitar redundancias y garantizar la compatibilidad con los sistemas que lo utilizarán. Este paso también implica integrarse con otras fuentes de datos y prepararse para futuras evoluciones.
¿Cuáles son los tipos de modelado de datos?
Existen diferentes tipos de modelado de datos, cada uno con sus propias características y adecuado para distintas necesidades empresariales y estructuras de sistemas.
Para elegir el modelo ideal, es necesario considerar factores como el tipo de aplicación, el volumen de datos y la forma en que se almacenará, accederá y analizará esta información.
Consulta los principales modelos de datos:
- Datos relacionales: Los datos se almacenan en tablas, de las cuales elementos específicos enlazan con la información de otras tablas. Es el modelo más utilizado hoy en día, especialmente en bases de datos corporativas, debido a su flexibilidad, consistencia y facilidad de consulta;
- Datos jerárquicos: organizan la información en una estructura en forma de árbol, con niveles de jerarquía bien definidos. Cada elemento tiene un único “padre”, pero puede tener varios “hijos”. Este modelo es común en sistemas que siguen una estructura organizativa, como los organigramas;
- Datos orientados a objetos: Esto se basa en el concepto de objetos, que agrupan datos y comportamientos relacionados. Es ideal para aplicaciones más complejas, especialmente aquellas desarrolladas con programación orientada a objetos, ya que permite representar mejor escenarios del mundo real y sus relaciones;
- Datos dimensionales: Organizados para facilitar el análisis y la información, a menudo en estructuras como esquemas de estrellas o copos de nieve. Se utilizan ampliamente en almacenes de datos y herramientas de Business Intelligence, ya que permiten analizar datos desde diferentes perspectivas, como tiempo, región o producto.
¿Cómo puede ayudar una herramienta de modelado de datos?
A pesar de basarse en datos simples, como texto, realizar modelado de datos manualmente puede ser un problema para tu empresa, especialmente si buscas optimizar el proceso al máximo.
En el mercado, existen herramientas que simplifican el modelado, capaces de ayudar en la creación de modelos conceptuales y lógicos, lo que proporciona una menor tasa de errores y mayor precisión en el desarrollo de un modelo final.
Con estos recursos, es posible crear modelos conceptuales, lógicos y físicos de forma organizada, asegurando que toda la infraestructura de datos esté bien planificada desde el principio.
En la práctica, estas soluciones hacen que la modelización de datos sea más estratégica, fiable y escalable. Así, tu empresa puede aprovechar todo el potencial de la información para apoyar las decisiones y obtener resultados.
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Conclusión
El modelado de datos es un proceso teóricamente complejo, pero su aplicación práctica puede simplificarse siempre que la empresa disponga de los métodos y herramientas adecuados.
Como hemos visto en este contenido, la tecnología es un gran aliado en el proceso de modelado y sistemas como TOTVS Fluig facilitan la gestión, organización e integración de datos.
A lo largo del artículo, has entendido cómo funciona el modelado en la práctica, sus tipos y fases, además de comprender la importancia del proceso para tu negocio.
Es un paso definitivo hacia un futuro más digital e integrado donde los datos se recopilan con precisión y ayudan con mayor precisión en tu planificación estratégica.
