Objetivos:
El modelado de datos es el proceso de descubrimiento, análisis y estudio de los requisitos de los datos y el posterior componente fundamental de la gestión de datos. El proceso de modelado requiere que las organizaciones descubran y documenten cómo se combinan los datos entre sí. Los modeleados de datos describen y permiten a una organización comprender los activos de datos.
El objetivo del modelado de datos es confirmar y documentar la comprensión de distintos puntos de vista, y esto conduce a aplicaciones que se ajustan más a las necesidades empresariales actuales y futuras y crea una base para completar con éxito iniciativas a gran escala como el Master Data Management y los programas de gobierno de datos. Un modelado de datos adecuado reduce los costos de apoyo y aumenta las oportunidades de reutilización para futuras iniciativas, reduciendo así el coste de creación de nuevas aplicaciones.
Actividades realizadas por nuestro Equipo:
Plan por el Modelado de Datos
Un plan por el modelado de datos contiene actividades como la evaluación de los requisitos organizativos, la creación de estándares y la determinación del almacenamiento de los modelos de datos. Los deliverables del modelado de datos incluyen:
- Diagrama
- Definiciones
- Problemas y preguntas pendientes
- Lineage
Creación de modelos de datos
Para crear modelos, los modelers suelen basarse en gran medida en trabajos previos de análisis y modelización. Pueden estudiar modelo de datos y bases de datos existenten, consultar estándares publicados e integrar cualquier requisito de datos. Tras estudiar estas contribuciones, empiezan a construir el modelo. El modelado es un proceso muy iterativo.
Revisión del modelo de datos
Como en otros ámbitos TI, los modelos requieren un control de calidad. Deben constantemente emplearse prácticas de mejora. Para evaluar si los modelos están exactos, completos y coherentes, pueden utilizarse técnicas como el time-to-value, los costos de apoyo y los validadores de calidad de modelos de datos como el Data Model Scorecard. Una vez completados, se convierten en herramientas muy útiles para cualquier función que necesite entender el modelo, desde los analistas de negocio hasta los desarrolladores.
Gestión de Modelos de Datos
Una vez creados, los modelos de datos deben mantenerse actualizados. Los modelos de datos deben actualizarse cuando cambian los requisitos y, con frecuencia, cuando cambian los procesos empresariales. En el contexto de un proyecto específico, a menudo cuando hay que cambiar el nivel de un modelo, hay que cambiar el correspondiente nivel superior del modelo. Muchas herramientas de modelado de datos ayudan a automatizar estre proceso de comparación física y lógica.