Modelado de datos lógico
¿Qué es un modelo de datos lógico?
Como representación gráfica de los requisitos de información para un área comercial determinada, se construye un modelo de datos lógico tomando las descripciones de datos representadas en un modelo de datos conceptual e introduciendo elementos asociados, definiciones y un contexto más amplio para la estructura de los datos.
Esta etapa es importante porque, si bien el modelo de datos conceptual más simplificado se comunica más fácilmente, la falta de contexto puede dificultar el paso del modelado a la implementación. Se requieren más detalles para respaldar esa progresión. Dichos detalles incluyen la definición de los atributos propios, las claves principales, las claves externas, la cardinalidad de las relaciones y la descripción de entidades y clases. En esta etapa, se establece y define la naturaleza de las relaciones entre los datos, y se normalizan los datos de diferentes sistemas.
¿Cuál es el objetivo de un modelo de datos lógico?
En esta etapa, la función principal del modelo de datos es visualizar los elementos de datos y cómo se relacionan entre sí. El modelado de datos lógico también funciona para detallar los atributos asociados con un elemento de datos. Por ejemplo, un modelo de datos lógicos especificaría la naturaleza de un elemento de datos, es decir, nombre de cuenta (cadena de caracteres), número de cuenta (entero).
¿Cuándo debería considerar un modelo de datos lógico?
Los tres tipos diferentes de modelos de datos proporcionan grados crecientes de contexto y detalle, por lo que podemos ver su uso de forma secuencial. Por lo tanto, se debe considerar un modelo de datos lógico una vez que se haya construido el modelo de datos conceptual.
Esta etapa más estructurada del modelado de datos es más relevante durante el diseño de la aplicación, cuando puede servir como mecanismo de comunicación en los entornos más técnicos donde trabajan los analistas y diseñadores de bases de datos. Nos ayuda a comprender los detalles de los datos en mayor medida que los modelos de datos conceptuales, pero tampoco llega a proporcionar una perspectiva sobre cómo se deben implementar.
Al igual que con el modelado de datos conceptual, esto significa que los equipos no están sujetos a consideraciones tecnológicas. Esto resulta importante, ya que la naturaleza de la tecnología en las empresas suele ser dinámica.
¿Por qué debería usar un modelo de datos lógico?
Una manera fácil de comprender cuándo y por qué un modelo de datos lógico sería relevante es considerar la audiencia a la que se dirige el modelo: analistas de bases de datos, analistas de sistemas y diseñadores. La audiencia y el lugar del modelado de datos lógicos en el proceso de diseño de aplicaciones significa que excluir el contexto y los detalles a favor de la accesibilidad es menos relevante. La capa adicional de detalle (en comparación con el modelado de datos conceptual) es el contexto que los arquitectos necesitan para garantizar que las nuevas aplicaciones sean compatibles con los datos que abarcarán. Esencialmente, un modelo de datos lógicos proporciona los cimientos necesarios para un diseño productivo de bases de datos.
Sin un modelo de datos lógico, los diseñadores solo pueden descubrir realmente los requisitos de una nueva aplicación sobre la marcha. Esto a menudo significará trabajar con elementos de datos desorganizados, lo que hace que sea más probable pasar por alto dichos requisitos. Por lo tanto, omitir la etapa de modelado de datos lógico en favor de la construcción de un modelo de datos físico puede generar un diseño de base de datos deficiente y aplicaciones que no funcionen como se esperaba. Abordar estos errores requiere un enfoque reactivo que puede ralentizar el tiempo de comercialización y aumentar los costos totales asociados con el proceso de desarrollo.
Además, la naturaleza independiente de la tecnología de un modelo de datos lógico ayuda a las empresas a establecer oportunidades para mejorar los procesos. Esto significa que se pueden desarrollar nuevas aplicaciones para que sean lo más efectivas posible, en lugar de tan efectivas como lo permiten las limitaciones tecnológicas actuales.
Beneficios del modelado de datos lógico
Ayudan a las empresas a identificar áreas para mejorar los procesos comerciales
Diseñan aplicaciones bien fundadas
Reducen los costos y aumentan la eficiencia
Proporcionan una base para futuros modelos
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