Necesita el modelado de datos para ahorrarse a sí mismo o a su organización mucho dinero, horas y problemas. Siga leyendo para descubrir cómo los modelos de datos hacen su magia.
El modelado de datos es el proceso de crear una vista conceptual de la información que contiene o debería contener una base de datos. Como resultado de este proceso se crea un modelo de datos, dando forma a los objetos de datos (todas aquellas entidades para las cuales se va a almacenar información), las asociaciones o relaciones entre ellos, y las reglas o restricciones que rigen la información que ingresa a la base de datos. .
Muy bien, pero ¿es realmente necesario trabajar con modelos de datos? ¿No podemos simplemente omitir este paso, ahorrar algo de tiempo e ir directamente a crear objetos en la base de datos? Un curso de modelado de bases de datos responderá a estas preguntas, pero si quieres un resumen, te daré razones suficientes para tener un modelo de datos a mano siempre que necesites trabajar con información almacenada en una base de datos. Cuando termine de leer este artículo, estará de acuerdo conmigo en que trabajar con una base de datos sin un modelo adecuado es equivalente a construir una casa, o incluso un rascacielos, sin los cimientos adecuados.
Comencemos por considerar dos contextos en los que se realiza principalmente el modelado de datos:
- Modelado estratégico, que se lleva a cabo como parte de la estrategia general de sistemas de información en una organización.
- Diseño de base de datos, que es parte de la fase de diseño en el proceso de desarrollo de software.
En ambas situaciones, hay muchas razones para hacer el modelado de datos. Primero veremos los que tienen que ver con la estrategia de sistemas de información, luego los relacionados con el desarrollo de software.
Mayor calidad de la información
Un modelo de datos es esencial para proporcionar claridad y consistencia en los metadatos. , las definiciones de los objetos que componen una base de datos. Esto contribuye a aumentar la calidad de la información. Por ejemplo, un modelo de datos puede garantizar que se utilicen los formatos correctos para elementos de datos como números de teléfono y códigos postales, y en una base de datos donde se almacenan los datos del cliente, puede garantizar que cada cliente tenga al menos una dirección.
También puede garantizar la calidad de la información almacenada en una base de datos imponiendo reglas para que solo ingresen datos válidos en las tablas. Para ello, al diseñar el modelo de datos, se establece el dominio de valores de cada campo y se diferencian los campos que deben tener valores de los que se pueden dejar vacíos.
Las definiciones del modelo de datos garantizan el cumplimiento de los datos reglas del negocio. Por ejemplo, es posible que desee exigir que cada cliente tenga una dirección con el formato de código postal correcto, o que cada dirección esté asociada con una ciudad y cada ciudad con un estado.
La calidad de la información también se mejora al imponer restricciones que aseguren la integridad referencial y mantengan la cardinalidad deseada en las relaciones entre entidades. Esas restricciones solo se pueden derivar de un modelo de datos adecuado.
Reutilización de activos de datos
Cuando se desarrolla un nuevo sistema o se agrega una nueva funcionalidad a un sistema existente, es común que algunas de las entidades de datos requeridas por el nuevo desarrollo ya existan en una base de datos y, por lo tanto, se puedan reutilizar. La única forma de averiguar qué entidades ya existen es buscar modelos de datos actualizados que describan adecuadamente las estructuras de las bases de datos que utiliza la organización.
Los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos deben mantenerse para proporcionar vistas con diferentes niveles de abstracción para permitirle detectar fácilmente activos de datos reutilizables. Puede aprovechar una herramienta de diseño especializada, como la plataforma Vertabelo, para facilitar la creación de diferentes tipos de modelos de datos e incluso derivar uno de otro.
Esta buena práctica evita generar datos redundantes en diferentes esquemas, lo que tarde o temprano conduce a información inconsistente (más sobre esto a continuación).
Migración a Entornos en la Nube
Con infraestructuras DaaS (Data as a Service) o bases de datos en la nube, ciertos requisitos, como la privacidad de la base de datos , escalabilidad dinámica y eficiencia en la gestión de múltiples inquilinos , vuélvete más crítico.
Los modelos de datos son una herramienta invaluable para cumplir con estos requisitos, ya que facilitan la verificación de que un diseño de esquema se ajusta a ellos. A su vez, permiten definir las particiones de los esquemas y sus requisitos de almacenamiento, lo cual es fundamental para dimensionar adecuadamente el nivel de servicio requerido y el crecimiento de almacenamiento esperado cuando las bases de datos residen en nubes privadas o públicas.
Los artefactos de diseño de bases de datos, como los diagramas ER, son las herramientas preferidas cuando se prepara una migración a un entorno de nube. Una guía sobre cómo usar diagramas ER puede darle una idea de su utilidad en la migración de bases de datos.
Modelado de bases de datos para Big Data y NoSQL
Las bases de datos no relacionales, como NoSQL y los esquemas dimensionales, pueden obligarnos a dejar de lado (al menos por un momento) nuestra mentalidad relacional tradicional. Pero eso no significa que podamos prescindir de los modelos de datos. Por el contrario, el modelado de datos se vuelve aún más importante.
Cuando necesita trabajar con Big Data, comúnmente se enfrenta a grandes silos de información que deben desglosarse, refinarse y estructurarse de tal manera que usted o un analista de datos puedan obtener información estratégica de ellos. Se requiere un diseño de esquema cuidadoso, tanto para repositorios de información refinados o almacenes de datos como para repositorios provisionales utilizados para la limpieza de datos y los procesos de estructuración de datos.
Existe la idea errónea, principalmente por parte de los programadores, de que las bases de datos NoSQL no usan esquemas y, por lo tanto, no requieren modelos de datos. Nada podría estar más lejos de la verdad. Dado que las tecnologías NoSQL no brindan una forma estandarizada de ver los metadatos (algo que todos los RDBMS hacen), los modelos de datos se vuelven esenciales para permitir que las personas usen y compartan la información almacenada en la base de datos.
Fusiones y Adquisiciones
Cualquier fusión entre dos organizaciones plantea un desafío gigantesco para sus respectivos departamentos de TI. Una parte significativa de este desafío está en la consolidación de la base de datos. Si ambas organizaciones tienen modelos de datos actualizados, esta consolidación se puede hacer en los modelos en lugar de directamente en las bases de datos, reduciendo sustancialmente el esfuerzo dedicado a la tarea.
Hasta ahora, hemos visto los beneficios del modelado de datos asociados con la planificación estratégica de TI de una organización. Si estas razones no son suficientes para convencerlo de la importancia del modelado de datos, veamos también los beneficios que aporta al desarrollo de software.
Costos de desarrollo reducidos
En las primeras etapas de un proyecto de desarrollo, cuando se analiza el presupuesto, se puede cuestionar la necesidad de esforzarse en construir un modelo de datos. Si los líderes y gerentes del proyecto son lo suficientemente inteligentes, compararán lo que cuesta construir y mantener un modelo de datos con los costos que se ahorrarán y decidirán a favor de construir el modelo.
El modelado de datos es solo un 10 % del presupuesto de un proyecto de desarrollo y tiene el potencial de reducir los costos reales del proyecto a menos de un tercio.
Solo considera lo siguiente. En la mayoría de los casos, el costo del modelado de datos (es decir, el costo del esfuerzo requerido para construir y mantener el modelo) es menos del 10 % del presupuesto total de un proyecto de software. En comparación, el ahorro de costos asociado con el uso de modelos de datos es de hasta un 70 %, todo debido a las reducciones en las horas de codificación y mantenimiento.
Entonces, en el desarrollo de software, la primera y más importante razón para hacer modelado de datos es el ROI (retorno de la inversión) incuestionable, que los líderes de proyecto deben considerar en las primeras etapas de cada proyecto.
Mejores definiciones de requisitos
En el desarrollo de software, puede garantizar una mayor comprensión del sistema a desarrollar si las actividades de modelado de datos se realizan en paralelo con la recopilación de requisitos. Los requisitos serán más completos y correctos.
El modelado de datos ayuda a descubrir reglas comerciales y formular preguntas durante la ingeniería de requisitos, al tiempo que garantiza la integridad de los datos. Es más efectivo que las actividades de modelado de procesos, como el diseño de casos de uso o el diseño de flujos de trabajo, y obviamente más expresivo y menos detallado que la descripción en prosa de las reglas comerciales.
Desarrollo más rápido
Cuando los desarrolladores tienen modelos de datos adecuados a mano, pueden hacer su trabajo con menos errores. Las herramientas de modelado de datos generan y mantienen automáticamente esquemas de bases de datos, creando scripts de lenguaje de definición de datos (DDL) que a menudo son demasiado largos, complejos y complicados para que los desarrolladores los generen manualmente.
A su vez, esas herramientas fomentan la colaboración al permitir que los desarrolladores compartan modelos. Cuando se necesitan cambios, puede realizarlos en el modelo de datos, asegurándose de que todos los desarrolladores estén informados y que se aplicarán a las bases de datos sin romper nada.
Todo esto permite que los sistemas se entreguen antes y con menos errores.
Impulsando metodologías ágiles
Las metodologías ágiles tienen como objetivo acelerar el proceso de desarrollo al enfocar los esfuerzos en entregar software que funcione y evitar la burocracia, la documentación excesiva y las fases ejecutadas una tras otra.
El modelado de bases de datos enfrenta un desafío importante cuando se trabaja en entornos ágiles, ya que el diseñador debe poder trabajar en el "panorama general", mientras que los desarrolladores solo necesitan los objetos de datos necesarios para cada historia de usuario. Para llegar a un consenso entre los modeladores de datos y los desarrolladores, las metodologías ágiles utilizan técnicas como el sandboxing. y ramificación .
Un sandbox es el entorno de trabajo de cada desarrollador. El diseñador puede trabajar con las ramas del modelo de datos principal en el sandbox de cada desarrollador, quien brindará retroalimentación para refinarlo. Al final de cada etapa (o sprint), el diseñador de la base de datos fusiona las diferentes ramas para mantener actualizado el modelo completo.
Podría pensar que el modelado de datos ralentiza los equipos ágiles y que los desarrolladores deben esperar hasta que los modelos estén listos para comenzar su trabajo. Pero en realidad, el uso de técnicas como sandboxing y branching mantiene los principios de agilidad y logra las mejoras de velocidad mencionadas anteriormente al mismo tiempo.
¿Qué sucede si no utilizo modelos de datos?
Puede pensar que aún puede sobrevivir sin los beneficios de los modelos de datos mencionados hasta ahora para ahorrar tiempo. Pero si decide no usar modelos de datos, corre el riesgo de encontrarse con problemas graves como:
- Redundancia innecesaria:dado que no existe un modelo para ver claramente los objetos de datos, aparecerán diferentes versiones de los mismos objetos con información diferente. Por ejemplo, un sistema de inventario puede informar que se vendieron 500 unidades de un artículo en el último mes, mientras que un sistema de logística puede informar que se enviaron 1000 unidades del mismo artículo en el mismo período. ¿Lo cual está bien? Quién sabe.
- Aplicaciones lentas:la ausencia de un modelo de datos dificulta las tareas de optimización, lo que reduce la capacidad de respuesta de las aplicaciones.
- Incapacidad para cumplir con los estándares de calidad:si no hay un modelo de datos, sus bases de datos no estarán documentadas, lo cual es obligatorio en escenarios como las migraciones de bases de datos.
- Calidad de software deficiente:los requisitos de desarrollo de software serán deficientes y los usuarios no tendrán las aplicaciones que necesitan o desean.
- Costos de desarrollo más altos:ya mencioné los importantes ahorros de costos que se pueden lograr en un proyecto de desarrollo mediante el uso de modelos de datos. Si decide no usarlos, tendrá que decidir quién paga los costos adicionales de desarrollo y mantenimiento. Y quién pondrá excusas cuando no se cumplan los plazos.
¿Aún no estás convencido?
Si lo que ha leído hasta ahora no es suficiente para convencerlo de la importancia del modelado de datos, recuerde que los datos se están convirtiendo en un activo cada vez más valioso para todo tipo de organizaciones. Modelar las estructuras para aprovechar la información tiene una relevancia sin precedentes en la actualidad.
Considere esto:durante la fiebre del oro, los tipos que ganaron la mayor cantidad de dinero no fueron los que excavaron en busca de pepitas de oro, sino los que proporcionaron las herramientas para extraer el oro. En 2021, las pepitas de oro se presentan en forma de información perspicaz, y los mineros que extraen ese material precioso deben contar con modelos de datos.
