Los modelos de datos (Data Models) son representaciones abstractas que definen cómo se estructuran, almacenan y relacionan los datos dentro de un sistema de información. En esencia, un modelo de datos proporciona un marco conceptual que describe las relaciones entre diferentes elementos de datos y las reglas que los rigen.
Estos modelos de datos son fundamentales en el ámbito del internet de las cosas (IoT) o las ciudades inteligentes (Smart Cities), donde tratamos con dispositivos físicos, medidas, procesos, personas, etc., y el modelo de datos que estemos utilizando debe ser capaz de modelar todos estos conceptos.
Los modelos de datos, por tanto, nos dan una representación uniforme de todos los elementos de nuestro sistema, lo cual implica una serie de numerosos beneficios:
Reusabilidad: la capacidad de modelar componentes que luego se van a poder reutilizar es una práctica estándar que permite ahorrar en tiempo y costes.
Flexibilidad: una vez creado el modelo, éste permite que sea fácil actualizar, modificar o eliminar elementos del modelo sin necesidad de rehacer el sistema.
Escalabilidad: simplifica el clonado y modificación de dispositivos que son similares o se comportan de la misma forma que otros ya probados.
Interoperabilidad: usar un modelo de datos que se base en estándares (JSON, XML, etc.) simplifica que este modelo pueda usarse en aplicaciones futuras de forma sencilla.
Colaboración: un modelo de datos permite predefinir enlaces, relaciones, acciones entre componentes, permitiendo que esto se defina cuando se está creando el modelo de modo que diferentes equipos puedan trabajar en partes
Independencia de uso: un modelo de datos permite una integración transparente con otros sistemas. Un modelo correctamente formado hará más sencillo crear aplicaciones como analítica sobre los datos.
Existen varios tipos de modelos de datos, incluyendo:
Modelo jerárquico: en la que la estructura los datos en una jerarquía similar a un árbol, donde cada nivel tiene una relación padre-hijo.
Modelo en red: que permite relaciones más complejas y flexibles entre datos a través de gráficos que pueden tener múltiples relaciones.
Modelo relacional: que utiliza tablas para representar datos y las relaciones entre ellos, siendo el más común en bases de datos actuales.
Modelo orientado a objetos: en donde se integran conceptos de programación orientada a objetos para representar datos, como objetos con atributos y métodos.
Crear un buen modelo de datos es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de desarrollo de software, ya que asegura que los datos sean manejados de manera eficiente y efectiva, soportando tanto las necesidades actuales como futuras, algo que se traduce en ahorro de costes y de tiempo.
Para conseguir un buen modelo, los pasos que se siguen son los siguientes:
Recolección de requisitos: se reunen todos los requisitos de negocio y se definen claramente qué datos se necesitan almacenar y cómo se utilizarán.
Identificación de entidades: se define las principales entidades que forman parte del sistema, como usuarios, productos, pedidos, etc.
Definición de atributos: para cada entidad, se definen sus atributos (características), como nombre, fecha, valor de medida, unidades, etc.
Establecimiento de relaciones: se determina cómo se relacionan las diferentes entidades entre sí. Esto incluye definir relaciones uno a uno, uno a muchos, y muchos a muchos.
Normalización: se aplican las reglas de normalización para reducir redundancias y asegurar la integridad de los datos.
Diagramación: se crean diagramas de entidad-relación (ERD) para visualizar las entidades y sus relaciones.
Validación: se revisa el modelo con las partes interesadas para asegurar que cumple con todos los requisitos de negocio y es técnicamente correcto.
Implementación: una vez validado, implementa el modelo en el sistema de gestión de bases de datos (DBMS) de nuestra elección.