¿Qué es el modelado de datos?

Tipos de modelado de datos

Modelo conceptual de datos

Este modelo se centra en los conceptos empresariales de alto nivel y en cómo se utilizan los datos en una organización. En lugar de explicar detalles técnicos, este modelo define el alcance de un sistema de datos al identificar el tipo y la clase de datos, los atributos y las relaciones entre ellos. Los modelos de datos conceptuales ofrecen una comprensión compartida de su entorno de datos a audiencias tanto técnicas como no técnicas, lo que ayuda a cerrar la brecha técnica y promover la alineación entre los equipos.

Modelo de datos lógico

Este modelo se basa en el modelo conceptual de datos y agrega información más detallada y técnica, como una estructura definida, la organización y la relación de los datos. Este modelo se centra en la representación de tus datos y en las formas en que están organizados lógicamente, pero no entra en detalles específicos de cómo se almacenan o acceden a ellos, como dentro de un sistema de gestión de bases de datos o tecnología de almacenamiento. Este modelo puede ayudar a los diseñadores y desarrolladores a garantizar que el diseño final de la base de datos cumpla con los objetivos de la organización, así como con las necesidades funcionales del equipo.

Modelo de datos físicos

Esta es una representación detallada de cómo se almacenan, organizan y gestionan los datos en un sistema específico de gestión de bases de datos. Este modelo traduce el modelo lógico de datos en un plano técnico para crear y mantener una base de datos de trabajo, como en SQL Server u otro almacén de datos. El modelo físico también optimiza las consultas mediante la indexación, la definición de la partición de tablas o la especificación de los requisitos de almacenamiento.

Componentes clave del modelado de datos

El modelado de datos asigna varias características clave para rastrear la organización de los datos dentro de un sistema, una base de datos o una aplicación.

Entidades

Las entidades se refieren a objetos o conceptos del mundo real que contienen datos y que se deben rastrear. Los ejemplos incluyen información del cliente, un producto, un pedido o una ubicación. Las entidades suelen ser la piedra angular de cualquier modelo de datos y normalmente se estructuran como una tabla dentro de una base de datos relacional.

Atributos

Estas son las características específicas que describen o definen a la entidad. Estas se pueden usar para agrupar, filtrar o reordenar un conjunto de datos, pero no pueden reducirse más. Por ejemplo, si una entidad es uno de tus productos, el atributo puede ser el SKU (unidad de mantenimiento de stock) concreto, la descripción, el precio o la categoría.

Relaciones

Dentro del modelo de datos, las relaciones se refieren a las conexiones entre las entidades y sus atributos, y ayudan a garantizar que el modelo refleje con precisión las acciones o dependencias del mundo real entre las entidades. Esta es una característica esencial de cualquier modelo para mantener la integridad de los datos y admitir consultas que abarcan varias entidades. Hay tres tipos de relaciones que el modelado de datos rastrea:

1. Uno a uno: se utiliza en un modelo de datos cuando cada instancia de una entidad está asociada exactamente con una instancia de otra entidad. Por ejemplo, una persona puede tener una relación uno a uno con su licencia de conducir.
2. Uno a muchos: este es el tipo de relación más común en el modelado de datos, y se refiere a que una entidad tiene múltiples instancias de otra entidad. Por ejemplo, una entidad cliente puede estar relacionada con múltiples pedidos. En este caso, puede haber muchos pedidos, pero pertenecen a un solo cliente.
3. Muchos a muchos: esto ocurre cuando varias instancias de una entidad están asociadas con varias instancias de otra entidad. Este es el tipo de relación más complejo y se suele asignar a una tabla para rastrear y administrar las relaciones. Una institución educativa puede utilizar este modelo para realizar un seguimiento de los estudiantes y los cursos, o un estudiante puede inscribirse en muchos cursos, que pueden tener muchos estudiantes inscritos.

Restricciones

Para garantizar que los modelos de datos sean precisos, válidos y consistentes, deben cumplir con reglas o condiciones específicas sobre cómo se almacenan, relacionan y manipulan los datos. Los tipos más comunes de restricciones incluyen:

• Las claves primarias que identifican de forma única cada registro dentro de una tabla y garantizan que no haya duplicados.
• Las claves externas que establecen y refuerzan las relaciones entre tablas.
• Las restricciones únicas que garantizan que una columna o columnas específicas contengan valores únicos en todas las filas.
• Las restricciones no nulas que exigen que determinados archivos tengan un valor, lo que evita entradas de datos incompletas.
• Las restricciones de comprobación que ayudan a imponer condiciones que cada valor de una columna debe cumplir.

En conjunto, estas restricciones aseguran que la estructura de la base de datos se alinee con los casos de uso previstos en el mundo real y conduzca a un análisis significativo.

Metadatos

Los metadatos son esencialmente “datos sobre datos”. Juega un papel crucial en el modelado eficaz de datos al proporcionar contexto y documentación esenciales para tus estructuras de datos. Esto incluye información como definiciones de datos, linaje de datos, sistemas de origen, frecuencias de actualización, métricas de calidad de datos y reglas de negocio que rigen cómo deben interpretarse y utilizarse los datos. En el modelado de datos, los metadatos ayudan a garantizar que las entidades, atributos y relaciones estén correctamente documentados y se comprendan en diferentes equipos y sistemas. También apoya iniciativas de gobernanza de datos mediante el seguimiento de la propiedad de los datos, las licencias de acceso y los requisitos de cumplimiento. Los metadatos bien gestionados permiten un mejor mantenimiento de los modelos, facilitan el análisis del impacto cuando se necesitan cambios y ayudan a evitar interpretaciones erróneas de los elementos de datos. Las herramientas modernas de modelado de datos suelen incluir repositorios de metadatos que capturan y mantienen automáticamente esta información, lo que facilita la comprensión de cómo fluyen los datos en tu organización y asegura que tus modelos sigan siendo precisos y útiles a lo largo del tiempo.

Desafíos en el modelado de datos

El modelado de datos puede ser una tarea compleja. Uno de los principales problemas es elegir el modelo de datos adecuado y asegurarse de que refleje con precisión las entidades y relaciones del mundo real. Esto requiere que una organización tenga una idea clara tanto de los requisitos empresariales como de los datos.

Otro desafío común es gestionar la complejidad de los datos, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos o sistemas que involucran varias fuentes de datos. La integración de datos de diversas fuentes suele generar inconsistencias o discrepancias en cómo se estructuran o representan los datos. Si bien un lakehouse puede aliviar parte de la complejidad involucrada en la recopilación y el almacenamiento de datos, cualquier modelo necesita tener un proceso exhaustivo de extracción, transformación y carga (ETL) para eliminar los datos duplicados o faltantes.

Cualquier modelo de datos también debe ser ágil y responder a las necesidades empresariales cambiantes, las tendencias del mercado y las actualizaciones tecnológicas, todo ello sin perder la integridad de los datos. Esto requiere pruebas continuas y mantenimiento de los conjuntos de datos, así como revisiones periódicas para garantizar que los modelos aún estén alineados con los objetivos generales de la empresa y los estándares de gobernanza.

Proliferación y degradación de modelos

Un desafío importante en las arquitecturas de datos tradicionales es la proliferación de varios modelos de datos desconectados en diferentes sistemas. Las organizaciones suelen terminar con modelos separados para sus procesos ETL, herramientas de inteligencia empresarial, almacenes de datos y plataformas de análisis, lo que genera definiciones inconsistentes, lógica duplicada y resultados contradictorios. Con el tiempo, estos modelos dispares se van separando a medida que los diferentes equipos realizan cambios de forma aislada, lo que crea un panorama de datos fragmentado en el que la misma métrica empresarial puede calcularse de forma diferente en los distintos sistemas. Esta degradación del modelo debilita la confianza en los datos y crea una sobrecarga de mantenimiento, ya que los equipos luchan por mantener sincronizadas varias versiones. 

Una arquitectura unificada de lakehouse aborda este desafío al proporcionar un único sistema que sirve tanto a las cargas de trabajo de inteligencia empresarial (BI) como de ETL, lo que elimina la necesidad de modelos de datos separados. Con una fuente de verdad autorizada, las organizaciones pueden mantener una lógica empresarial consistente, definiciones de datos unificadas y un control centralizado en todos los casos de uso analíticos. Este enfoque no solo reduce la complejidad y los costos de mantenimiento, sino que también garantiza que los usuarios empresariales, ingenieros de datos y científicos de datos trabajen todos con el mismo modelo de datos subyacente para crear una alineación y confianza en toda la organización mientras acelera el tiempo de obtención de conocimientos.

Modelado de datos para la integración de IA y BI

La convergencia de la IA y la BI ha transformado la forma en que las organizaciones abordan el modelado de datos. Los modelos de datos tradicionales se diseñaron principalmente para respaldar la generación de informes y el análisis, pero la integración de las capacidades de IA requiere un enfoque más sofisticado que pueda satisfacer tanto las consultas de BI estructuradas como los requisitos de datos de los algoritmos de aprendizaje automático (ML) complejos.

Arquitectura de datos unificada para la IA/BI

El modelado de datos moderno debe adaptarse a las exigencias tanto de las cargas de trabajo de BI como de la IA. Los sistemas de BI suelen requerir datos altamente estructurados y estandarizados para reportes y paneles consistentes, mientras que las aplicaciones de IA suelen necesitar conjuntos de datos flexibles y con muchas funcionalidades, que sean capaces de manejar tanto los datos estructurados como los no estructurados. Un modelo de datos bien diseñado elimina esta brecha mediante la creación de una arquitectura unificada que soporta ambos casos de uso sin comprometer el rendimiento o la integridad de los datos.

Ingeniería de características y preparación de modelos

Los modelos de datos en un entorno de IA/BI se deben diseñar teniendo en cuenta la ingeniería de características. Esto implica estructurar los datos no solo para las dimensiones y medidas tradicionales de los informes, sino también para crear características significativas que los algoritmos de aprendizaje automático puedan aprovechar. El modelo debe facilitar la creación de conjuntos de datos de capacitaciones, soportar la normalización de datos para algoritmos de ML y permitir la extracción eficiente de características mientras se mantiene la integridad referencial necesaria para la elaboración de informes empresariales.

Integración de datos histórica y en tiempo real

Las aplicaciones de IA suelen requerir el procesamiento de datos en tiempo real para el análisis predictivo y la toma de decisiones automatizada, mientras que los sistemas de BI necesitan datos históricos para el análisis de tendencias y la supervisión del rendimiento. Los modelos de datos se deben diseñar para gestionar tanto el procesamiento por lotes para informes históricos de BI como el procesamiento de flujos para predicciones de IA en tiempo real. La doble capacidad garantiza que los usuarios empresariales puedan acceder a los informes tradicionales, mientras que los científicos de datos pueden implementar modelos que respondan a las condiciones cambiantes en tiempo real.

Gobernanza y linaje en los flujos de trabajo de IA/BI

A medida que los datos fluyen a través de las canalizaciones de IA y BI, mantener la gobernanza de datos se vuelve cada vez más complejo. Los modelos de datos deben incorporar un firme seguimiento de linaje que muestre cómo los datos se mueven desde los sistemas de origen a través de los procesos de transformación hasta los paneles de BI y el entrenamiento de modelos de IA. Esta transparencia es fundamental para garantizar la calidad de los datos y el cumplimiento normativo, así como para generar confianza tanto en los informes comerciales tradicionales como en los conocimientos que se basan en IA.

La integración de las capacidades de IA y BI en una única plataforma requiere modelos de datos más adaptables y completos que los enfoques tradicionales. Estos modelos deben satisfacer todas las necesidades analíticas, desde la elaboración de informes descriptivos hasta la creación de modelos predictivos.

Herramientas y plataformas de modelado de datos

Los modelos de datos tradicionales utilizan un almacén de datos que esté estructurado y optimizado para almacenar y consultar datos procesados, limpiados y organizados. Los almacenes de datos generalmente manejan datos estructurados y están diseñados para garantizar la integridad y consistencia de los datos. Un enfoque ampliamente utilizado es el esquema en estrella. Este patrón de diseño consiste en una tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones, lo que permite realizar consultas y análisis eficientes de datos transaccionales. Las características clave del esquema estrella incluyen tablas de hechos y tablas de dimensiones.

Modelado de datos con Databricks

Los usuarios pueden implementar un esquema estrella en Databricks SQL al aprovechar algunas de estas mejores prácticas:

• Utiliza tablas Delta Lake gestionadas tanto para las tablas de hechos como para las de dimensiones.
• Implementa claves sustitutas mediante columnas generadas como identidad o valores hash.
• Utiliza la agrupación líquida basada en atributos filtrados con frecuencia para mejorar el rendimiento de las consultas.
• Define restricciones apropiadas (por ejemplo, la clave primaria, la clave extranjera) para la integridad de los datos y la optimización de consultas.
• Aprovecha las funciones de Delta Lake, como Time Travel, para acceder a datos históricos.
• Documenta tablas y columnas a través de comentarios y etiquetas para mejorar la gestión de datos.

Databricks SQL utiliza la arquitectura data lakehouse para acomodar una variedad de datos estructurados y no estructurados. Esto proporciona una plataforma abierta y unificada para ingerir, transformar, consultar, visualizar y servir datos. El beneficio principal es poder usar diferentes nubes, plataformas y formatos.

Diagrama entidad-relación (ERD) y linaje de datos para el modelado de datos

El modelado moderno de datos requiere algo más que comprender las tablas individuales y sus estructuras. También requiere una visión integral de cómo se relacionan entre sí las entidades de datos y cómo fluye la información a través de su organización. Los diagramas de entidad-relación (ERD) y el linaje de datos proporcionan esta perspectiva holística, lo que permite a los arquitectos de datos tomar decisiones informadas al diseñar nuevos modelos de datos u optimizar los existentes.

ERD para la arquitectura visual de datos

Los ERDs actúan como el plano visual de tu arquitectura de datos, que ilustran las relaciones de clave primaria y clave externa entre las tablas en un formato gráfico intuitivo. Estos diagramas ayudan a los modeladores de datos a comprender el panorama de datos existente antes de diseñar estructuras nuevas, lo que asegura que los modelos nuevos se alineen con las relaciones establecidas y mantengan la integridad referencial. Al visualizar cómo se conectan las entidades, los ERD revelan patrones en el uso de datos, identifican áreas potenciales de optimización y ayudan a prevenir la creación de estructuras de datos redundantes o conflictivas.

Linaje de datos como base de modelado

El linaje de datos rastrea el viaje de los datos desde su origen a través de varias transformaciones hasta su destino final, lo que proporciona información sobre cómo fluyen los datos a través de un sistema. Esta información es muy valiosa a la hora de diseñar modelos de datos, ya que revela qué fuentes de datos alimentan tablas específicas, cómo se transforman los datos a lo largo del proceso y qué sistemas descendentes dependen de estructuras de datos concretas. Comprender estas dependencias permite a los modeladores tomar decisiones informadas sobre cambios en el esquema, identificar oportunidades de consolidación y garantizar que los nuevos modelos admitan los flujos de trabajo analíticos existentes.

Catálogo de Unity: Gestión centralizada de metadatos

Databricks Unity Catalog es un repositorio de metadatos completo que captura y mantiene automáticamente tanto las relaciones ERD como la información sobre el linaje de datos. A través del explorador de catálogos, los usuarios pueden acceder fácilmente a los ERD de cualquier tabla con restricciones de clave externa, visualizar las relaciones de un vistazo y entender cómo las entidades de datos se conectan a través de su arquitectura de lakehouse. Este enfoque centralizado para la gestión de metadatos garantiza que las decisiones de modelado de datos se basen en información completa y actualizada sobre las estructuras y dependencias de datos existentes.

Decisiones informadas de modelado de datos

Al combinar la visualización de ERD con el seguimiento integral del linaje de datos, las organizaciones pueden abordar el modelado de datos con una comprensión completa de su ecosistema de datos existente. Este conocimiento permite a los modeladores diseñar esquemas que aprovechan las relaciones existentes, evitan duplicaciones innecesarias y garantizan que los nuevos modelos se integren a la perfección con los flujos de datos establecidos. El resultado es una arquitectura de datos más cohesiva y fácil de mantener que da respuesta tanto a las necesidades analíticas actuales como al crecimiento futuro.

Este enfoque integrado del modelado de datos, respaldado por las capacidades de gestión de metadatos de Unity Catalog, transforma el modelado de datos de una actividad aislada en una iniciativa estratégica que tiene en cuenta todo el ecosistema de datos.

Aprovechamiento de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks

Databricks SQL es el almacén de datos inteligente creado en la plataforma de inteligencia de datos de Databricks. Representa un cambio de paradigma en el almacenamiento de datos hacia la arquitectura data lakehouse, que combina los mejores elementos de los almacenes de datos tradicionales con la flexibilidad y escalabilidad de la arquitectura en la nube moderna, y a su vez incluye el poder de la inteligencia artificial. Mejora las capacidades de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks al facilitar la transformación y el análisis de datos para una amplia gama de usuarios, desde analistas de inteligencia de negocios y arquitectos de datos hasta ingenieros de datos.

Gracias a la arquitectura bien diseñada de lakehouse, los usuarios de Databricks SQL pueden:

• Curar datos y ofrecer datos confiables como producto (DaaP).
• Eliminar los silos de datos y minimizar el movimiento de datos.
• Democratizar la creación de valor mediante la experiencia de autoservicio.
• Adoptar una estrategia de gobernanza de datos para toda la organización.
• Fomentar el uso de interfaces abiertas y formatos abiertos.
• Construir a escala y optimizar el rendimiento y los costos.