Clasificación de los Modelos de datos

Resumen Clasificación de los Modelos de Datos

Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), es un método para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas; son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos, por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.

Modelos Lógicos Basados en Objetos

Los modelos lógicos basados en objetos se usan para describir los datos en los niveles conceptuales y de visión. Se caracterizan porque proporcionan una capacidad de estructuración bastante flexible y permiten especificar restricciones de datos explícitamente.

Modelo Entidad-Relación

El modelo E-R (Entidad-Relación) es un modelo de datos conceptual de alto nivel y que se suele utilizar bastante en el diseño de bases de datos. Se basa en una percepción del mundo real que consiste en un conjunto de objetos básicos denominados entidades y relaciones, y se desarrolló para facilitar el diseño de bases de datos.

El modelo E-R crea un modelo de la realidad que se asimila a la realidad que queremos modelar, y lo hace de forma que es independiente de la implementación posterior, ofreciendo un alto nivel de abstracción, y siendo una herramienta gráfica
fácil de comprender.

El resultado del modelado E-R es un diagrama E-R que representa una estructura lógica general de la base de datos.

Modelo Orientado a Objetos

Este modelo también se basa en la percepción de una colección de objetos. Un objeto se caracteriza por tener un estado y un comportamiento. El estado corresponde a los valores que toman un conjunto de propiedades o variables de instancia, y el comportamiento es llevado a cabo mediante una serie de operaciones o funciones que operan sobre el objeto, y que se denominan métodos.

Los objetos que tienen el mismo tipo de propiedades y el mismo comportamiento son agrupados en clases. Dichas clases se organizan en un diagrama o jerarquía de clases, en el que las clases pueden estar relacionadas mediante relaciones de asociación o mediante relaciones de herencia. La herencia permite la definición de clases a partir de clases existentes, heredándose a las nuevas clases las propiedades y el comportamiento de las clases existentes, cumpliéndose también que todos los objetos de una subclase también es objeto de su superclase.

La única forma en la que un objeto puede acceder a los datos de otro objeto es a través de los métodos de este objeto. Esto se denomina envío de mensajes al objeto. De esta forma, la interfaz de llamada mediante los métodos de un objeto define la parte visible, mientras que la parte interna del objeto (variables y código de los métodos) no es visible externamente. De esta forma se tienen dos niveles de abstracción.

Por ejemplo, sea un objeto que representa a una cuenta corriente, y que dicho objeto contiene las variables de instancia numeroDeCuenta y saldo. Este objeto puede tener un método denominado Ingresar que añade una cantidad al saldo.

A diferencia del modelo E-R, en el modelo OO, cada objeto tiene su propia entidad que viene dado por un OID (identificador del objeto) asignado por el sistema.

Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento).

Una base de datos orientada ha objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes de la programación orientada ha objetos:

-Encapsulación: Ocultar datos del resto de los datos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
-Herencia: Reusabilidad del código.
-Polimorfismo: Sobrecarga de operadores o de métodos.

Modelos Lógicos Basados en Registros

Los modelos lógicos basados en registros se utilizan para describir datos en los modelos conceptual y de visión. Los modelos basados en registros se llaman así porque la base de datos está estructurada en registros de formato fijo de varios tipos. Cada tipo de registro define un número fijo de campos o atributos, y cada campo normalmente es de longitud fija. Los tres modelos de datos más ampliamente extendidos son el modelo relacional, el modelo en red y el modelo jerárquico.

Modelo Relacional

Este es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postuladas, su base en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos.

Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que esta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Edgar Frank Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario casual de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada por medio de "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más común para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Las bases de datos relacionales pasan por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.

Modelo de Red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico, en donde su diferencia fundamental es la modificación del concepto de un nodo, permitiendo que un mismo nodo tenga varios padres (algo no permitido en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos, pero aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red, ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.

Colecciones de registros y las relaciones entre datos se representan mediante enlaces dirigidos.

Modelo Jerárquico

Estas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres se le conoce como raíz, y a los nodos que no tienen hijos se les conoce como hojas.

Una de las principales limitaciones de este modelo, es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.
Los registros se organizan como colecciones de árboles, en lugar de grafos dirigidos.

Clasificación de los Modelos de Datos: Guía Completa para Entender y Aplicar

¡Bienvenidos a nuestra guía completa sobre la clasificación de los modelos de datos! En este artículo, exploraremos a fondo qué es la clasificación de los modelos de datos, cómo se aplica en diferentes contextos y por qué es crucial para el éxito de cualquier proyecto de análisis de datos. Desde los fundamentos hasta las aplicaciones avanzadas, te llevaremos a través de un viaje informativo lleno de insights y conocimientos valiosos.

Introducción

La Clasificación de los Modelos de Datos es un pilar fundamental en el campo del análisis de datos y la inteligencia empresarial. Se trata de un proceso esencial que permite organizar y categorizar los diferentes tipos de modelos de datos en función de sus características y aplicaciones. En este artículo, exploraremos en detalle los aspectos esenciales de la clasificación de los modelos de datos y cómo se relaciona con el análisis de datos moderno.

Qué es el modelado de datos

El modelado de datos es un proceso esencial en el diseño de bases de datos, ya que permite representar y organizar la información de manera estructurada. Consiste en la creación de un modelo conceptual que describe los elementos principales de un sistema o una organización, así como las relaciones que existen entre ellos.

En el modelado de datos, se utilizan diferentes técnicas y herramientas para representar los datos de manera visual y comprensible. Uno de los enfoques más comunes es el modelo entidad-relación, que se basa en la identificación de entidades (objetos o conceptos) y las relaciones entre ellas. Otro enfoque popular es el modelo de datos relacional, que utiliza tablas y claves para representar la información y las relaciones entre ellas.

El objetivo principal del modelado de datos es garantizar que la estructura de la base de datos sea coherente, eficiente y fácil de mantener. Esto implica identificar y definir correctamente las entidades, los atributos y las relaciones, así como establecer las restricciones y reglas que deben cumplirse en los datos almacenados.

El modelado de datos también permite documentar y comunicar de manera clara y precisa cómo se organiza y se relaciona la información en una base de datos. Esto facilita la comprensión y el análisis de los datos, así como el diseño y la implementación de sistemas de información eficientes.

Como se clasifican los modelos

La clasificación de los modelos de datos es un aspecto fundamental en el diseño y gestión de bases de datos. Estos modelos permiten organizar y representar la información de manera estructurada y coherente. Existen diferentes criterios para clasificar los modelos de datos, que se basan en las características y la forma en que se representan los datos.

Uno de los criterios más comunes para clasificar los modelos de datos es su nivel de abstracción. En este sentido, se pueden distinguir tres tipos principales: los modelos conceptuales, lógicos y físicos. El modelo conceptual se centra en la representación de los conceptos y las relaciones entre ellos, sin tener en cuenta los detalles de implementación. El modelo lógico se ocupa de la estructura de los datos y las reglas para manipularlos, mientras que el modelo físico se refiere a la implementación concreta de la base de datos en un sistema de gestión específico.

Otro criterio de clasificación es la forma en que se representan los datos. En este sentido, se pueden distinguir los modelos jerárquicos, de red, relacionales y orientados a objetos. El modelo jerárquico organiza los datos en una estructura de árbol, donde cada registro tiene un único registro padre. El modelo de red permite relaciones múltiples y complejas entre los registros. El modelo relacional utiliza tablas para representar los datos y establece relaciones entre ellas a través de claves primarias y foráneas. Por último, el modelo orientado a objetos representa los datos como objetos con propiedades y métodos.

Además, los modelos de datos también pueden clasificarse según su capacidad para representar la semántica de los datos. En este sentido, se pueden distinguir los modelos estructurales y los modelos semánticos. Los modelos estructurales se centran en representar la estructura y las relaciones de los datos, mientras que los modelos semánticos también incluyen información sobre el significado y el contexto de los datos.

En resumen, la clasificación de los modelos de datos se basa en diferentes criterios como el nivel de abstracción, la forma de representación de los datos y la capacidad para representar la semántica. Estos modelos son herramientas fundamentales para el diseño y gestión de bases de datos, ya que permiten organizar y representar la información de manera estructurada y coherente.

Clasificacion de datos

Clasificación de los Modelos de Datos: Un Vistazo Inicial

Para comprender mejor la Clasificación de los Modelos de Datos, primero necesitamos entender qué son los modelos de datos en sí. Los modelos de datos son representaciones abstractas de la información y las relaciones dentro de un sistema. Pueden variar desde modelos conceptuales que capturan la estructura general hasta modelos físicos que describen la implementación técnica.

Importancia de la Clasificación

La clasificación de los modelos de datos desempeña un papel crucial en el diseño y desarrollo de sistemas de información efectivos. Al categorizar los modelos según su propósito y complejidad, los profesionales del análisis de datos pueden tomar decisiones informadas sobre qué modelos utilizar en diferentes situaciones. Esta estrategia permite un enfoque más eficiente y una mejor comprensión de cómo los datos impulsan los resultados empresariales.

Aplicaciones de la Clasificación de Modelos de Datos

La Clasificación de los Modelos de Datos se aplica en una variedad de escenarios, desde el diseño de bases de datos hasta la creación de sistemas de información complejos. Algunas de las aplicaciones clave incluyen:

• Diseño de Bases de Datos: La clasificación ayuda a determinar la estructura óptima para una base de datos, eligiendo entre modelos jerárquicos, de red, relacionales u orientados a objetos.
• Análisis de Datos: Al categorizar modelos de análisis, los expertos pueden seleccionar la herramienta adecuada para explorar patrones y tendencias en los datos.



• Inteligencia Empresarial: La clasificación facilita la creación de modelos de informes y paneles que satisfacen las necesidades específicas de visualización de datos.
• Aprendizaje Automático: En el campo del aprendizaje automático, la clasificación de modelos guía la selección de algoritmos y enfoques para tareas específicas.

Principales Criterios de Clasificación

La clasificación de los modelos de datos se basa en diversos criterios que permiten categorizar de manera efectiva. Algunos de los criterios comunes incluyen:

• Complejidad: Los modelos se dividen en simples, moderados y complejos según la cantidad de datos y relaciones que representan.
• Estructura: Se considera si el modelo es jerárquico, en red, relacional u orientado a objetos.
• Finalidad: Los modelos pueden clasificarse como modelos de almacenamiento, de procesamiento o de visualización.
• Tipo de Datos: Algunos modelos están diseñados para datos estructurados, mientras que otros manejan datos no estructurados o semiestructurados.

Modelos de Datos Comunes

Ahora que tenemos una base sólida sobre la clasificación, exploraremos algunos modelos de datos comunes y sus aplicaciones:

Modelo Jerárquico

El modelo jerárquico organiza los datos en una estructura de árbol, con un único nodo raíz y múltiples niveles de nodos secundarios. Se utiliza en bases de datos que requieren una relación uno a muchos, como sistemas de archivos.

Modelo Relacional

El modelo relacional es ampliamente utilizado y se basa en tablas con filas y columnas. Cada tabla representa una entidad y las relaciones se establecen mediante claves primarias y foráneas. Es ideal para sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) y aplicaciones empresariales.

Modelo de Red

Similar al jerárquico, el modelo de red permite relaciones muchos a muchos. Utiliza estructuras de grafo para representar datos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que involucran conexiones complejas.

Modelo Orientado a Objetos

Este modelo combina datos y funciones en objetos, lo que refleja el mundo real de manera más precisa. Es utilizado en aplicaciones que requieren una representación detallada y compleja de los datos, como sistemas de diseño asistido por computadora (CAD) y simulaciones.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

¿Por qué es importante clasificar los modelos de datos?

Clasificar los modelos de datos permite una comprensión más clara de su propósito y aplicaciones. Esto facilita la toma de decisiones informadas en el diseño y análisis de sistemas.

¿Cómo influye la clasificación en el análisis de datos?

La clasificación guía la elección de modelos de análisis adecuados para explorar datos y obtener información valiosa.

¿Qué papel juega la complejidad en la clasificación?

La complejidad determina la cantidad de datos y relaciones que un modelo puede manejar, influyendo en su aplicabilidad en diferentes situaciones.

¿Qué es un modelo relacional y cuándo se utiliza?

Un modelo relacional organiza los datos en tablas con filas y columnas, siendo ideal para sistemas de gestión de bases de datos y aplicaciones empresariales.

¿Cuál es la diferencia entre el modelo jerárquico y el modelo de red?

Aunque ambos modelos permiten relaciones uno a muchos, el modelo de red también admite relaciones muchos a muchos mediante estructuras de grafo.

¿En qué casos se utiliza el modelo orientado a objetos?

El modelo orientado a objetos se emplea en aplicaciones que requieren una representación detallada y compleja de los datos, como simulaciones y sistemas de diseño.

Conclusión

La clasificación de los modelos de datos es un componente esencial en el mundo del análisis de datos y la toma de decisiones basada en información. Al comprender cómo categorizar y aplicar diferentes tipos de modelos, los profesionales pueden optimizar sus procesos y obtener insights valiosos. Ya sea en el diseño de bases de datos, el análisis de datos o la creación de sistemas avanzados, la clasificación es la clave para el éxito en el análisis de datos moderno.

Fuente: https://aws.amazon.com/es/what-is/data-modeling/

BASES DE DATOS I
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
UNAD 2.005
JOHN ALEJANDRO FIGUEREDO LUNA
PRIMER EDICIÓN

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