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El modelo relacional como utilidad para la calidad de los datos

El Diagrama Relacional y el Modelo Relacional: Una Guía para Tomar Decisiones Informadas
El modelo relacional como utilidad para la calidad de los datos

Si hay un elemento clave en las organizaciones que reporta tanto el soporte para la operativa como el potencial análisis posterior y, consecuentemente, la toma de decisiones estratégicas, son las bases de datos y su contenido. El modelo relacional, como utilidad para la calidad de los datos, es clave para la organización y el CIO, pues de él dependerán diferentes factores que facilitaran o complicaran este ciclo anteriormente comentado.   

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Tipos de modelo de base de datos

Existen distintos tipos de modelos de bases de datos. Algunos de ellos son: 

  • Bases de datos jerárquicas: almacenan la información de forma jerárquica. Datos guardados de forma similar a un árbol. “Nodo” padre puede tener varios “hijos”. 
  • Modelo de red: la principal diferencia con el modelo anterior es la modificación del concepto “nodo”: un mismo “nodo” puede tener varios padres. Mejora eficiente respecto al jerárquico que elimina redundancia de datos. 
  • Modelo relacional: es el modelo más común. Ordena los datos en tablas que se conocen como “relaciones” y, cumpliendo el formato estándar de tablas, constan de campos divididos en filas y columnas. Se pueden establecer relaciones entre los datos de las tablas, mejorando la funcionalidad de la gestión de los datos. Este es el modelo actual que mejor permite modelar problemas reales que surjan y administrar datos de forma dinámica. 
  • Modelo de base de datos orientada a objetos: este es un modelo diferente a los anteriores. Define una base de datos como una colección de objetos o partes de software reutilizables y con características y métodos asociados. Existe la base de datos multimedia y la base de datos de hipertexto.  
  • Diagrama relacional: Es una representación gráfica que muestra la estructura de una base de datos relacional, incluidas las tablas, campos y las relaciones entre ellas. Sirve como herramienta de diseño y documentación en el desarrollo de bases de datos. 

 

El modelo relacional como utilidad para la calidad de los datos

Definir la estructura de los datos que debe tener un sistema de información determinado es una tarea compleja, más cuando en ocasiones el CIO tiene múltiples bases de datos con propósitos diferentes, incluso deslocalizadas, en la nube, en tecnologías diferentes e, incluso en algunas, no poseyendo control directo o capacidad para adaptarlo a las necesidades.

El modelo relacional define la implementación lógica de la información del negocio mediante una serie de tablas, campos, restricciones, relaciones entre las mismas, etc… que deben reflejar la semántica del negocio. Esta semántica es captada por el área TI y descrita en los sistemas de gestión de bases de datos, en ocasiones directamente o indirectamente, como por ejemplo, la adopción de una solución ERP, CRM, etc… que viene definido por una arquitectura lógica y, por tanto, un modelo relacional.

Más allá de estas dificultades, existen una serie de fases que permiten al CIO construir un modelo relacional con utilidad para la calidad de los datos, definiendo un proceso en cascada donde, cada fase, define el éxito de la siguiente. En concreto, identificamos 2 fases fundamentales del modelo relacional:

  • El diseño conceptual se basa, partiendo de requerimientos de negocio, en describir a alto nivel la estructura de la base de datos, independientemente del SGBD (Sistema Gestor de Bases de Datos) que se vaya a utilizar para su gestión. En esta fase, el especialista que une negocio y tecnología, así como bases de datos, busca como objetivo la descripción de la información que se almacenará en la BD, sin entrar en tablas y relaciones, sino de entidades, es decir, de conceptos de alto nivel entendibles, incluso, por una persona de la organización sin conocimientos de informática. Esta fase, es clave para la posterior pues, si es mal diseñada o no se ha involucrado a las personas clave del negocio o bien no se han entendido correctamente los requisitos a cubrir, etc… podría acabar en un entorno de bases de datos ilógico o incompleto, generando problemas de consistencia o de imposibilidad de albergar la información buscada en su completitud.
  • El diseño lógico es el siguiente paso a la fase anterior. En este punto del proceso se debe definir la estructura de la base de datos con las restricciones, propiedades, claves primarias, claves ajenas, tipos de datos, etc… asociados al tipo de base de datos que se va a utilizar. Esta adaptación depende del modelo de SGBD utilizado, ya que nos adaptamos a la tecnología que se debe emplear.

Existe un tercer diseño denominado diseño físico, relacionado con la implementación final y física en el SGBD del diseño lógico, pero entendemos que se sale del modelo relacional, estrictamente hablando.

El modelo relacional, como utilidad para la calidad de los datos, es fundamental y las buenas prácticas conocidas son básicas, aunque la experiencia del profesional que lo desarrolla es un valor muy importante. Contar con un profesional que ha colaborado en el diseño relacional en otros proyectos y conoce los pros y contras, es una garantía de éxito. 

¿Qué es un Diagrama Relacional? 

Un diagrama relacional es una representación gráfica que muestra la estructura de una base de datos relacional. Este tipo de diagrama proporciona una visión clara de las tablas que componen la base de datos, los campos dentro de esas tablas y cómo se relacionan entre sí.  

Los diagramas relacionales son herramientas extremadamente útiles durante la fase de diseño de una base de datos, ya que permiten a los desarrolladores y otros interesados entender la organización y las relaciones entre diferentes conjuntos de datos. 

Al visualizar claramente la organización y las relaciones entre diferentes conjuntos de datos, los diagramas relacionales permiten una implementación más eficiente, ayudando a evitar errores que podrían comprometer la integridad y el rendimiento de la base de datos. 

Diferencias entre Diagrama Relacional y Modelo Relacional 

Aunque los términos "diagrama relacional" y "modelo relacional" a menudo se usan indistintamente, tienen significados distintos: 

  • Modelo Relacional: Este es un marco teórico que define cómo se pueden estructurar y manipular los datos utilizando "relaciones", que en términos prácticos son tablas. El modelo relacional abarca una serie de reglas y principios, como la integridad referencial y las operaciones fundamentales como la unión, la selección y la proyección.
  • Diagrama Relacional: Mientras que el modelo relacional es abstracto y teórico, un diagrama relacional es una representación específica y concreta de una base de datos relacional. Se centra en mostrar la estructura real que tendrá la base de datos, incluyendo detalles como claves primarias, claves foráneas y otros elementos de diseño. 

En definitiva, mientras que el modelo relacional sirve como un marco teórico que establece las reglas generales para la manipulación de datos en tablas, el diagrama relacional es una representación gráfica específica que ilustra cómo se aplica ese marco a una base de datos concreta.  

El modelo relacional es abstracto y se enfoca en conceptos como la integridad referencial y operaciones fundamentales, mientras que el diagrama relacional es concreto, detallando elementos como claves primarias, claves foráneas y restricciones específicas.  

Ambos son complementarios y esenciales para el diseño eficiente y la gestión efectiva de bases de datos relacionales. 

¿Cuál es más adecuado para tus datos?

La elección entre un diagrama y un modelo relacionales no es mutuamente excluyente; de hecho, en la mayoría de los casos, ambos son necesarios para el diseño efectivo y la implementación de una base de datos. 

  • Si estás en las etapas iniciales de diseñar una base de datos, empezar con el modelo relacional puede ayudarte a comprender los requisitos teóricos y conceptuales que tu base de datos debe cumplir.
  • Una vez se han establecido los fundamentos, un diagrama relacional es esencial para la implementación real. Te ayudará a visualizar cómo se verán las tablas, cómo estarán conectadas y qué tipo de datos albergarán. 

La gestión efectiva de datos es fundamental para cualquier organización en la era digital. Un mal diseño puede llevar a problemas de consistencia, seguridad y rendimiento. Por eso, si te encuentras en una encrucijada y no sabes cómo abordar tu próximo proyecto de base de datos, no dudes en consultar a un profesional en el campo para que te guíe en el proceso. 

Si estás buscando expertos en bases de datos relacionales y modelos de gestión de datos, no tienes que hacerlo solo. En Kyocera, somos especialistas en todo lo relacionado con bases de datos. Permítenos ayudarte a tomar decisiones informadas que elevarán la calidad y la eficacia de tus sistemas de información. Haz clic aquí para contactarnos y descubre cómo podemos convertir tus datos en un activo empresarial valioso. 

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