Data Modeling: Cómo estructurar datos para tomar mejores decisiones

Lo digital sigue avanzando; es importante usar herramientas de datos y la analítica dentro de lo empresarial, pues incide en la toma de decisiones, las cuales dependen directamente de cómo se estructuran y organizan los datos. Data Modeling permite transformar grandes volúmenes de información en un recurso valioso y comprensible.

No solo ayuda a mejorar la gestión de los datos, sino que permite optimizar procesos a través de la detección de patrones y la predicción de tendencias, ayudando a las empresas a anticipar y accionar de manera positiva.

En este artículo, exploramos qué es Data Modeling, sus beneficios y las mejores prácticas para estructurar datos y mejorar la toma de decisiones dentro de cualquier compañía. 

¿Qué es Data Modeling?

El modelado de datos es un proceso que consiste en crear una representación visual y organizada de los datos que posee una empresa.

Generalmente, se realiza por medio de diagramas y el objetivo es garantizar que toda la información sea accesible, precisa y eficiente para poder analizarla. 

Gracias al Data Modeling, las empresas pueden visualizar los datos en diferentes niveles de abstracción, para comprender a profundidad la situación de la empresa y definir una ruta o estrategia adecuada para la organización. 

Niveles de abstracción de Data Modeling

Modelo conceptual

Es el modelo de panorama general que presenta la estructura y contenido, pero no el plan de datos a profundidad.

Suele ser el punto de partida del modelado de datos, ya que permite detectar el flujo de información en toda la empresa y permite ir generando la arquitectura de datos.

Modelo lógico

Este segundo nivel se relaciona más con la definición general de Data Modeling, ya que describe el contenido de la base y el flujo de datos.

Aquí se agregan detalles a la estructura general del modelo conceptual, pero no hay especificaciones para la base de datos como tal, pues puede aplicarse a diferentes productos o tecnologías. 

Modelo físico

Este describe los detalles de cómo se realizará la matriz lógica. Tiene que tener los detalles necesarios para permitir a los tecnólogos crear la estructura de la base de datos en software y hardware para dar soporte a las aplicaciones que se utilizarán.

Este nivel de abstracción del Data Modeling es específico para un determinado sistema de software de base de datos. 

Gracias a estos tres niveles, el modelado de datos ofrece un enfoque sistemático para organizar los datos, desde la comprensión empresarial hasta la implementación técnica. 

¿Por qué es importante el Data Modeling?

Las empresas suelen recabar una gran cantidad de información de diferentes fuentes para la toma de decisiones, pero tener solo datos no es suficiente.

Es vital analizarlos para obtener información procesable que dicte la pauta para actuar en determinados panoramas y potenciar la rentabilidad de una empresa.

El análisis de datos preciso requiere no solo recopilar, sino procesar eficientemente la información y para ello, el Data Modeling es muy funcional, pues permite que entiendan a fondo los datos que tienen y tomen decisiones adecuadas para su almacenamiento y gestión. 

Gracias a esto, se obtienen beneficios como:

• Reducir errores en el desarrollo de software de base de datos.
• Agilizar el diseño y la creación de base de datos.
• Lograr coherencia entre la documentación de los datos y el diseño del sistema en toda la organización.
• Tener una mejor comunicación entre ingenieros de datos y los diferentes departamentos de inteligencia empresarial. 

Para qué sirve Data Modeling en la toma de decisiones

El modelado de datos puede ayudar para varios propósitos en cuanto a la toma de decisiones dentro de las compañías:

Mejor organización de información

Una de las grandes ventajas del Data Modeling es que mejora la calidad de la información que se obtiene y, al estructurar los datos de manera lógica, se evitan errores que pueden afectar el funcionamiento de las empresas.

Esto ayuda a que los analistas trabajen de manera más efectiva, con datos actualizados, consistentes y limpios, mejorando la precisión en los informes y análisis.

Además, al tener buena organización, los usuarios pueden acceder a esos datos de manera eficiente y sin perder tiempo.

Integración de datos de diferentes fuentes 

Actualmente, las organizaciones obtienen datos de diferentes fuentes: redes sociales, sistemas ERP, bases externas, etc.

El Data Modeling facilita la transmisión de dichos datos y permite tenerlos en un único modelo coherente, lo que hace que se empleen de manera más eficiente sin importar su origen.

Esto facilita los análisis, tomando decisiones más informadas, según la visión global de la empresa y su entorno. 

Optimización de procesos analíticos 

Ayuda a mejorar los procesos de análisis porque proporciona una estructura que facilita el acceso a la información para la generación de informes en tiempo real.

Cuando los datos están correctamente organizados, son más fáciles las consultas, lo que ayuda a tomar decisiones de manera más rápida y efectiva. 

Reducción de errores

El Data Modeling, además de organizar la información, permite reducir la duplicación de datos y acciones.

Al identificar y erradicar redundancias, las organizaciones cometen menos errores, pues no hay duplicidad en los registros y no se toman decisiones incorrectas a causa de información errónea o desactualizada. 

Mejores prácticas para Data Modeling

Hay algunas recomendaciones y técnicas que se deben tomar en cuenta en el modelado de datos para obtener los máximos beneficios. Veamos las principales: 

1. Mantener la documentación actualizada

Tienes que asegurarte de que todos los datos estén actualizados para que exista una gestión correcta y todos los equipos, o nuevos integrantes, puedan comprender el modelo de datos y usarlo a su favor, según sus necesidades específicas.

De esta manera, es más sencillo identificar cualquier área que requiera ajustes o mejoras conforme evoluciona el negocio. 

2. Asegurar la escalabilidad del modelado de datos

El Data Modeling tiene que estar diseñado para que sea escalable y flexible, pues a medida que las empresas avanzan y crecen, sus necesidades de datos y análisis también se modifican.

Un modelado de datos que funcione correctamente en la fase inicial de la compañía puede ser insuficiente para cuando haya expansiones, por ello, tiene que poder adaptarse a las nuevas fuentes de datos y los volúmenes de información.

3. Dar mantenimiento continuo

Este proceso no es único, sino que requiere un monitoreo y ajustes constantes para que su funcionamiento sea eficiente.

Lo anterior implica verificar que las áreas puedan realizar consultas de manera ágil, que los índices estén bien configurados y que la calidad de datos no se vea disminuida con el paso del tiempo.

Asimismo, se deben realizar ajustes cuando se requiera, como reestructuración de relaciones entre tablas u optimización de la base de datos. 

A través de esto, garantizas que el Data Modeling siga siendo efectivo a medida que las necesidades de tu organización se modifican. 

4. Utilizar herramientas de modelado visual

Las plataformas de modelado visual, como diagramas de flujo, son clave para planificar y diseñar el Data Modeling, sobre todo, cuando se tiene información compleja, pues ayuda a hacerla más digerible y entendible para todos.

De esta manera, los equipos también mejoran su comunicación y potencian los diferentes procesos, agilizándolos y cometiendo menos errores, al comprender mejor todos los datos.

Tener un modelo visual permite identificar mejoras, detectar fallas y tener una visión clara sobre cómo interactúan los datos dentro de una empresa. 

Ejemplos de Data Modeling

Existen diferentes maneras de visualizar el data modeling. A continuación, vamos a ver los más comunes para que peludas aplicarlo:

1. Modelo ER (Entidad-Relación)

Se basa en la noción de entidades del mundo real y las relaciones que hay entre ellas. Crea un conjunto de entidades, relaciones, atributos generales y restricciones y se trata de analizar cómo se relacionan entre sí.

Este tipo de diagramas se emplean para diseñar o depurar bases de datos en el campo de la ingeniería de software.

2. Modelo jerárquico

Se encarga de organizar los datos en forma de árbol con una raíz, a la que se conectan otros datos.

La jerarquía nace de la raíz y se extiende como un árbol; de esta manera, es más fácil explicar varias relaciones en tiempo real con una única relación de uno a muchos entre dos tipos de datos diferentes. 

3. Modelo de red

Este Data Modeling permite relaciones de muchos a muchos entre los nodos conectados.

Los datos se organizan en una estructura similar a un grafo, es decir, no hay una estructura fija ni jerárquica, y los nodos secundarios, conocidos como miembros, pueden tener varios nodos principales, conocidos como propietarios.

4. Modelo relacional

Este modelo de datos se organiza en tablas, que tienen columnas y filas; cada una, catalogando un atributo presente en la entidad.

De esta manera, es más sencillo identificar las relaciones entre los puntos de datos.

Mejora la toma de decisiones con el Data Modeling y London Consulting Group

El modelado de datos es una herramienta muy efectiva para las empresas que desean mantenerse competitivas y tomar decisiones estratégicas según las demandas actuales.

En este contexto, en London Consulting Group podemos ayudarte a lograr este objetivo, pues contamos con la solución en Analítica y Datos, con la que facilitamos a las empresas la comprensión de sus operaciones por medio de la información que se genera. De esta manera, la toma de decisiones es más ágil y eficaz a nivel interno y externo. 

A través de la implementación de herramientas adecuadas, se evita la generación de datos poco fiables o desactualizados, construyendo, en su lugar, cuadros de mando e informes personalizados que ayudan a medir el éxito de la compañía y potenciar la toma de decisiones. 

¡Ponte en contacto con nosotros y descubre cómo podemos ayudarte a optimizar la toma de decisiones a través del Data Modeling y otras herramientas!