Cap Tulo 5 Data Modeling

Capítulo 5. Modelado de Datos
Si va a implementar una estrategia de datos en su organización, es necesario comprender el significado de modelado de datos y cómo un modelo de datos de la empresa es la base arquitectónica para el resto de las disciplinas de gestión de datos se tratan en este libro.
En este capítulo, se discute lógico modelado de datos de los modelos de negocio y los datos físicosde las bases de datos. En el apartado de modelado de datos físico, hacemos hincapié en el modelado de datos para el almacén de datos (DW) aplicaciones mediante la comparación de los pros y los contras de la entidad-relación de modelado de las actividades empresariales y los datos empresariales asociados (introducido por Peter Chen) con el modelado tridimensional de patrones de presentación deinformes y asociado los datos analíticos (introducido por Ralph Kimball).

La importancia del modelado entidad-relación es ante todo su representación-proceso independiente de los datos de negocio, y en segundo lugar, su rápida adopción por parte del sistema de gestión de bases de datos (DBMS) los proveedores como una forma viable de gestión de datos. El valor de modelado en la entidad-relaciónparticular empresarial ha modelado sido siempre de datos lógicos para establecer la "versión única de la verdad" de su negocio, o para decirlo en la terminología de hoy, para ver la "visión de 360 ​​grados" de una organización.

Esto tiene implicaciones en el diseño de bases de datos, en especial para los almacenes de datos, que se supone combinar datos operacionales de varios sistemas operativos en unasola no redundante, visión integrada, de 360 ​​grados de una organización. Cuando un DW se implementa como una base de datos empresarial centralizada, los beneficios de la implementación de un modelo de entidad-relación son múltiples. Los datos no necesitan ser almacenados de forma redundante en múltiples bases de datos diseñadas para apoyar el acceso especial o necesidades de información. Esosignifica que todas las consultas, informes y aplicaciones pueden reutilizar los datos de una base de datos única, que elimina la causa raíz de la mayoría de las inconsistencias entre los informes. Porque sólo hay una base de datos para mantener, menos programas tienen que ser por escrito y mantenido y no hay necesidad de conciliar extracto múltiple transformación y carga (ETL) los procedimientos demúltiples bases de datos.

Eso se traduce en un ahorro en hardware (servidores y almacenamiento), y una mejor utilización de los recursos de TI (administradores de bases de datos, arquitectos, desarrolladores, diseñadores de modelos de datos), y libera a los hombres de negocios para ser más productivos al no tener que pasar sus datos reconciliadora tiempo discrepancias entre las bases de datos.La primera mitad de este capítulo explora el origen y el significado de modelado de datos lógicos, así como los conceptos y principios detrás de la técnica. También se explican las diferencias entre el modelado de datos lógico y físico, algo que ha sido mal entendida por muchos profesionales de modelado de datos. La segunda mitad de este capítulo se centra en el modelado de datos física mediante ladescripción de las opciones de diseño de base de datos maduros y probados para las bases de datos operacionales y de apoyo a las decisiones, incluidas las bases de datos multidimensionales esquemas de diseño.

Orígenes de modelado de datos
En los primeros días de tratamiento de datos, todo el enfoque del desarrollo del sistema giraba en torno a la automatización de procesos de negocio manualestediosos, como el procesamiento de pedidos o cuentas por cobrar. Por lo tanto, el esfuerzo principal durante el ciclo de vida de desarrollo de sistemas (SDLC) era producir un conjunto de programas que automatizan procesos de negocio. En otras palabras, los procesos eran los factores clave para los sistemas de información, no datos o información. Los datos utilizados por esos sistemas simplemente...