¿Qué es un modelo de datos lógico?

Un modelo de datos lógico establece la estructura de los elementos de datos y las relaciones entre ellos. Es independiente de la base de datos física que detalla cómo se implementarán los datos. El modelo de datos lógico sirve como modelo para los datos utilizados. El modelo de datos lógico lleva los elementos del modelado de datos conceptuales un paso más allá al agregarles más información.

Diagrama del modelo de datos lógico

El modelo de datos lógico incorpora todos los elementos de información que son vitales en el funcionamiento de las actividades comerciales diarias.

Componentes de un modelo de datos lógico

Un modelo de datos lógico tiene tres componentes principales:

  • Entidades: cada entidad representa un conjunto de cosas, personas o conceptos relevantes para una empresa.
  • Relaciones: cada relación representa una asociación entre dos de las entidades anteriores.
  • Atributos: cada atributo es una pieza descriptiva, característica o cualquier otra información que sea útil para describir más detalladamente una entidad.

Cada uno de estos componentes de un modelo de datos lógico recibe un nombre y una definición textual. Estos sirven para documentar continuamente las reglas comerciales y delinear los requisitos de información. Sin embargo, los componentes anteriores se limitan únicamente a descripciones de requisitos comerciales. No se relacionan con cómo se procesan, implementan o almacenan dichos requisitos comerciales.

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La necesidad de un modelo de datos lógico

Como los datos representan el aspecto más importante de cualquier aplicación, programa o sistema, los sistemas de procesamiento y almacenamiento de datos de calidad deben construirse sobre una estructura de datos subyacente sólida y precisa. Una estructura de datos sólida brinda a los desarrolladores de aplicaciones la libertad de diseñar la mejor interfaz de usuario, el sistema de procesamiento o la configuración de informes y análisis estadísticos posibles.

No importa qué tan elegante o técnico sea su sistema, tiene que cumplir con los requisitos, seguir las reglas y servir a los propósitos del negocio o la empresa para los que se diseñó, de lo contrario no tiene ningún uso práctico. Por lo tanto, el modelado de datos lógico reúne los dos elementos básicos más importantes del desarrollo de aplicaciones:

  1. Requisitos comerciales
  2. Estructura de datos de calidad

Características de un modelo de datos lógico

Estas son las características más importantes de un modelo de datos lógico:

  • Un modelo de datos lógico puede describir las necesidades de datos para cada proyecto individual. Sin embargo, está diseñado para integrarse a la perfección con otros modelos de datos lógicos si el proyecto así lo exige.
  • Un modelo de datos lógico se puede desarrollar y diseñar independientemente del sistema de gestión de la base de datos. El tipo de sistema de gestión de base de datos no lo afectará tanto.
  • Los atributos de datos contienen tipos de datos con longitud y precisión exactas.
  • En el modelado de datos lógico, no se define ninguna clave principal o secundaria. En este nivel de modelado de datos, es necesario verificar y modificar los detalles del conector que se establecieron antes de definir las relaciones.
  • Un modelo de datos lógico es como una representación gráfica de los requisitos de información de un área de negocio. No es una base de datos o un sistema de gestión de bases de datos en sí mismo.
  • Un modelo de datos lógico es independiente de cualquier dispositivo de almacenamiento de datos físicos, como un sistema de archivos.
  • Un modelo de datos lógico debe diseñarse para que sea independiente de la tecnología, de modo que no se vea afectado por los rápidos cambios en la tecnología.

La información del modelado de datos lógico

Un modelo de datos, en pocas palabras, es un conjunto de especificaciones de datos y diagramas relacionados para explicar los requisitos de datos y los diseños relacionados. En términos generales, hay tres tipos de tipos y actividades de modelado de datos:

Modelo de datos conceptuales

Este modelo de datos básicamente define lo que el sistema contiene inherentemente. Las partes interesadas comerciales y los arquitectos de datos suelen ser quienes crean modelos de datos conceptuales con la intención de organizar y definir varios conceptos y reglas comerciales y establecer los parámetros o el alcance de los mismos.

Modelo de datos lógico

Un modelo de datos lógico sirve para definir cómo debe implementarse un sistema, independientemente del sistema de gestión de bases de datos que se utilice. Los arquitectos de datos y los analistas comerciales suelen ser los creadores de un modelo de datos lógico. El objetivo de crear un modelo de datos lógico es desarrollar un mapa altamente técnico de reglas subyacentes y estructuras de datos.

Modelo de datos físicos

El modelo de datos físicos se ocupa de cómo se implementará el sistema y los factores en el sistema de gestión de bases de datos específico. Este modelo normalmente lo crean los desarrolladores. La idea es más definir cómo se usará o implementará la base de datos real para fines comerciales.

En términos generales, tanto el modelado de datos conceptuales como el modelado de datos lógico son tipos de actividades de "análisis de requisitos", mientras que el modelado de datos físicos se considera una actividad de diseño.

Un modelo de datos lógico sirve como base para un modelo de datos físicos, incorporando requisitos comerciales y recopilando metadatos. El modelado de datos lógico se puede realizar utilizando técnicas estándar y notaciones de modelado de datos.

El modelado de datos es una actividad orientada a organizar la semántica de datos, describir datos y abordar los límites de consistencia de los datos. Se puede comparar con el dibujo de un arquitecto o el esquema de construcción, que forma la base para el modelado conceptual y establece las relaciones entre varios componentes de datos.

Las técnicas de modelado de datos se clasifican en una de dos categorías:

  1. Modelo entidad-relación (E-R)
  2. UML (Lenguaje unificado de modelado)

El modelado de datos lógico pertenece al modelo de relación de entidad, construido con un diagrama de entidad-relación (conocido como ERD), una técnica de modelado estándar utilizada como herramienta de comunicación por los modeladores de datos en todo el mundo. Dentro de él, se encuentra el conjunto completo de requisitos comerciales, pero no los componentes técnicos.

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Ventajas de un modelo de datos lógico

  • Dado que los datos se mantienen estables a lo largo del tiempo, un modelo de datos lógico también es estable y altamente propicio para la reutilización de datos y el intercambio de datos físicos, lo que en última instancia conducirá a un almacenamiento reducido de datos redundantes.
  • Los componentes de un modelo de datos lógico se pueden reciclar, reutilizar y adaptar a medida que más equipos intervienen en sus necesidades (a menudo cambiantes).
  • Los costos asociados con la creación y el mantenimiento de un modelo de datos lógico se compensan a largo plazo con las ventajas que otorga, sobre todo al identificar e integrar todas las necesidades y reglas comerciales desde el principio.
  • Los componentes del proceso de construcción, es decir, el diseño, la codificación, las pruebas y la implementación, son más rápidos como resultado directo de la integración y clarificación de las reglas comerciales.
  • Tener un modelo de datos lógico hace que sea más fácil y, por lo tanto, rentable, realizar cambios, corregir errores o ingresar datos faltantes durante el ciclo de vida del desarrollo antes de la implementación.
  • Las solicitudes de los usuarios para realizar cambios se pueden minimizar si se es proactivo.
  • Los modelos de datos lógicos se pueden utilizar para el análisis de impacto, ya que todos y cada uno de los procesos de negocio más las reglas están conectados dentro de él.
  • Como los objetos en el modelo de datos lógico tienen definiciones textuales en lenguaje comercial, facilita el mantenimiento y el acceso a la documentación del sistema.

¿Qué sucede cuando no se desarrolla un modelo de datos lógico?

En pocas palabras, puede haber problemas. Los usuarios pueden dejarse llevar por los procesos y las actividades si no se les recuerda que deben resaltar los datos, no la tecnología, como el ingrediente clave al diseñar un nuevo sistema. El diseño de un modelo de datos basado únicamente en el flujo de trabajo físico pierde la representación de los requisitos comerciales cruciales.

Las tablas y los archivos que crean los diseñadores sin tener los elementos de datos definidos de acuerdo con los requisitos comerciales tienden a estar mal organizados y carecen de una estructura subyacente sólida. Descubrir y tratar de tener en cuenta elementos de datos adicionales de diseños de pantalla o informes durante el proceso de codificación, prueba o incluso durante la implementación obliga a los desarrolladores a ser reactivos en lugar de proactivos. La salida es una entidad mixta que es difícil de operar o mantener, llena de errores o exceso de texto, sin documentación del sistema, que consume mucho tiempo y posiblemente inutilizable.

Dado que el modelo de datos lógico define la estructura de los elementos de datos en función de los requisitos comerciales fundamentales, así como las relaciones entre ellos, no tener un modelo de datos lógico significa muchas oportunidades perdidas para mejorar los procesos comerciales. Los desarrolladores simplemente terminan automatizando los procedimientos existentes o recreando sistemas heredados en una plataforma tecnológica más nueva que eventualmente puede volverse obsoleta.

La aplicación de modelos de datos lógicos permite a los analistas de datos pensar independientemente de la última tecnología y centrarse en mejorar los procesos comerciales.

Por lo tanto, un modelo de datos lógico debe convertirse en un componente vital e permanente de cada proyecto de desarrollo de aplicaciones. Es un paso importante que idealmente debería preceder al diseño de la base de datos.