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¿Qué es el modelado de datos en Big Data?

¿Qué es el modelado de datos en Big Data?

Ya sabemos que el objetivo de Big Data es que nos ayuda a transformar un gran volumen de datos en información útil para nuestro negocio a través del análisis de datos. Para transformar los datos en esta información útil que necesitamos debemos llevar a cabo el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar los datos que es lo que se conoce como análisis de datos.

En este análisis de datos, el modelado de datos es uno de los procesos clave que consiste en la representación de datos que forman parte de este análisis de datos para obtener la información que necesitamos. Su diseño es el proceso clave en la comunicación empresarial y en el rendimiento técnico, ya que es la representación del análisis de datos realizado y que contiene la información que necesitamos.

Para lograr el éxito en esta comunicación empresarial se debe conseguir que las relaciones y los flujos de datos entre los diferentes elementos queden bien representadas. Conocer el tipo de datos y el formato en que éstos serán requeridos es importante en este proceso.

Diseño del modelado de datos en Big Data

Para lograr un modelado de datos bien diseñado debe llevarse a cabo una preparación y planificación adecuada de la tarea con todos los elementos o consideraciones que deben tenerse en cuenta. A continuación, describimos los elementos importantes en el diseño del modelado de datos y en su planificación.

  • Naturaleza de los datos: antes de lanzarse y decidirse por un tipo de codificación es necesario entender la naturaleza de los datos para escoger la mejor opción, sino pueden aparecer problemas asociados que, una vez el proceso está ya en marcha, resultarán más difíciles de resolver.
  • Necesidades del negocio: siempre deben tenerse claras y priorizar las necesidades del negocio. Por ese motivo, con una planificación cuidadosa podremos asegurar que se logre una base de datos adecuada, sin necesidad de revisión tan frecuentemente y que garantizará su utilidad, evitando que el trabajo realizado deba ser reemplazado. Aunque no sea posible predecir al 100% la necesidad del diseño, es necesario entender las necesidades del negocio, sus datos y el uso que requieran para adoptar la solución que mejor se adapte.
  • Planificación: mediante una planificación cuidadosa estaremos mejor preparados para afrontar futuros problemas que puedan surgir durante el proceso de modelado.
  • Simultaneidad de tareas: es recomendable evitar que el modelado de datos se lleve a cabo de forma simultánea con el desarrollo de software, ya que si se ha realizado una buena planificación no es posible completar las dos tareas con misma eficacia y calidad.
  • Enfoque ágil: con un enfoque ágil en el diseño y desarrollo del modelado de datos conseguiremos un resultado que se adapte mejor a las expectativas. No debemos dejar de considerar las necesidades del negocio y seguir una buena planificación.
  • Información y datos: la información contenida en los datos la que da sentido a la aplicación, son los datos los que contribuyen de forma sustancial al proceso de desarrollo y es importante entenderlos.

Modelo de datos

Debemos tener en cuenta que para el modelado de datos necesitaremos basarnos en modelos de datos. Un modelo de datos es un tipo de lenguaje, una representación abstracta de datos orientado a hablar de las relaciones que estos datos tienen entre sí, nos permite describir el tipo de datos que hay en la base de datos o todos los elementos reales que intervienen en un problema o situación y la forma en que se relacionan entre sé. El propósito de cualquier modelo de datos es a la vez que representa los datos, que esta representación sea comprensible.

Cualquier modelo de datos en Big Data ha de diseñarse y ser desarrollado para cumplir con las necesidades del negocio. Para esto hay que conocer los objetivos y metas de la organización, definir las normas que aseguren que las funcionalidades de Big Data cumplen con los objetivos.

A continuación, explicamos los diferentes modelos de base de datos, su estructura determinará el modo de almacenar, organizar y manipular los datos.

  • Modelo tabla: consiste de una lista de datos de dos dimensiones, en la que todos los elementos de una columna determinada son similares y todos los valores de una fila tienen relación entre sí.
  • Modelo jerárquico: información organizada en una estructura de tipo árbol, cada uno de los elementos puede ramificarse en muchos otros, que deberán poder ordenarse de alguna forma.
  • Modelo de red: estructura la información utilizando dos construcciones llamadas récords (registros) y sets (conjuntos); los récords o registros contienen camposy los sets o conjuntos definen relaciones entre los registros de uno a muchos. Un ejemplo de este modelo de base de datos puede ser un cliente que ha comprado muchos productos, el registro sería el cliente y el conjunto los productos que ha comprado.
  • Esquema estrella: este tipo de modelo de base de datos consiste una tabla principal a la se asocian muchas otras. Como ejemplo real tenemos almacenar los datos de un cliente en una tabla, que a la vez se relacionará con otra tabla donde consten todas las ventas realizadas, y con otra en la que se registren todas sus reclamaciones o incidencias, o condiciones de venta y así sucesivamente.

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Thaís Balagueró

Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.