Modelo de datos Lógico vs. Conceptual

Escrito por bert markgraf Google | Traducido por juliana star
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Modelo de datos Lógico vs. Conceptual
El análisis de información requiere un modelo de datos lógico. (Goodshoot/Goodshoot/Getty Images)

Los analistas usan modelos de datos para desarrollar estructuras de información y bases de datos. Estos comienzan observando los datos disponibles para áreas de análisis en particular. Continúan organizando los datos y creando sus estructuras analíticas. Finalmente entran y analizan los datos. Ellos usan diferentes modelos que les ayudan a trabajar con la información en diferentes etapas de este proceso. Los modelos de datos lógico y conceptual son dos de los modelos clave usados en este esfuerzo.

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Fundamentos

El modelo de datos conceptual es el primer paso en la organización de datos para su eventual análisis. Se enfoca en las relaciones entre conjuntos de datos y cómo influyen entre sí. El modelo lógico es el siguiente paso. Este organiza la información identificada con el modelo conceptual en un marco más formal. Si bien el modelo conceptual puede incluir muchas influencias entre conjuntos de datos, el modelo lógico identifica relaciones clave de uno a uno y de muchos a uno.

Identificación de conjuntos de datos

Antes de crear estructuras analíticas para trabajar con datos, los analistas incluyen datos clave para las áreas de interés. Ellos usan el modelo de datos conceptual para identificar dichos datos. Este modelo se enfoca en los procesos para estudiarlos a un nivel conceptual, conduciendo a la comprensión de las interacciones, relaciones e influencias a un nivel alto y funcional. Con esta comprensión de cómo funciona el sistema, el analista puede elegir estos conjuntos de datos que son fundamentales para caracterizar la operación del sistema.

Organizar conjuntos de datos

Una vez que el analista ha identificado los conjuntos de datos clave, este los organiza en una estructura lógica. El modelo de datos lógico estudia los datos identificados con el modelo conceptual así como las influencias a nivel conceptual. A continuación transforma esta información en conjuntos de datos claramente definidos con relaciones consistentes de forma lógica. Si bien el modelo conceptual puede incluir datos de productos con información relacionada con costos, precios y ganancias, el modelo de datos lógico establece conjuntos que vinculan a cada producto con sus datos particulares y especifica la relación entre el costo, precio y ganancia.

Atributos de datos

Los conjuntos de datos tienen características que ayudan a realizar la transición desde el modelo conceptual hasta el lógico. Los modelos de datos conceptuales incluyen conjuntos de datos y relaciones clave que forman la base de la estructura lógica. Un conjunto de datos importante con información que tenga identificadores únicos puede convertirse en el conjunto de datos de clave primaria para el modelo de datos lógico. Los conjuntos de datos que tienen relaciones claras de uno a uno pueden formar una estructura lógica básica para el modelo lógico. Una vez que esta estructura básica está en su lugar, el analista puede integrar el resto de la información.

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