¿Cuáles son las ventajas de utilizar un enfoque ascendente para el modelado de datos?

1 Modelado de datos ascendente

Un enfoque ascendente para el modelado de datos, también conocido como ingeniería inversa o basada en datos, comienza con el nivel de datos más detallado y específico, como tablas, columnas y atributos, y luego se desarrolla hasta niveles más altos de abstracción. Este enfoque puede ser útil cuando necesita comprender el estado actual de los datos en un sistema u organización, identificar problemas e incoherencias de calidad de datos, optimizar el almacenamiento y el rendimiento de los datos, o implementar políticas de seguridad y gobernanza de datos.

3 Limitaciones del modelado de datos ascendente

Un enfoque ascendente para el modelado de datos tiene muchas ventajas, pero también algunas limitaciones. Es posible que no capture el panorama general o la visión estratégica de los datos en un sistema u organización, sino que se centre demasiado en los detalles técnicos y las especificaciones. Esto puede conducir a una falta de alineación entre el modelo de datos y los objetivos comerciales, una pérdida de flexibilidad y dificultades para comunicarlo a las partes interesadas. Además, es posible que este enfoque no aborde los problemas de calidad o gobernanza de los datos que surgen de las fuentes de datos o las aplicaciones, que pueden ser heredadas, diversas o complejas. Para cumplir con estos requisitos, es posible que se necesiten pasos o herramientas adicionales para verificar, validar, limpiar, transformar o enriquecer los datos.

4 Prácticas recomendadas para el modelado de datos ascendente

Para maximizar las ventajas de un enfoque ascendente para el modelado de datos y superar sus limitaciones, debe seguir algunas prácticas recomendadas. Comience por definir el alcance y los objetivos de su proyecto, e identifique las fuentes de datos o aplicaciones que utilizará. Utilice una herramienta o software de modelado de datos para ayudar a extraer, analizar y documentar las estructuras de datos y las reglas de sus fuentes de datos. Revise y perfeccione su modelo de datos para garantizar la precisión, la integridad, la coherencia, la relevancia y la conformidad con los estándares de calidad y gobernanza de los datos. Además, colabore con las partes interesadas y los usuarios de la empresa para obtener sus comentarios sobre su modelo de datos. Por último, combine o integre su modelo de datos ascendente con un modelo de datos descendente, si está disponible, para crear un híbrido que equilibre las perspectivas técnicas y empresariales de los datos.

5 Ejemplos de modelado de datos ascendentes

Para ilustrar cómo funciona un enfoque ascendente para el modelado de datos, considere los siguientes escenarios: se puede contratar a un arquitecto de datos para crear un modelo de datos que pueda consolidar y estandarizar los datos de los clientes en varios sistemas heredados, mientras que un analista de datos puede necesitar crear un modelo que defina y documente las fuentes, los formatos y las transformaciones de datos. Además, un ingeniero de datos puede desarrollar una canalización de datos que requiera un modelo que capture y describa el esquema, la estructura y las reglas de datos. Todos estos ejemplos demuestran cómo se puede aplicar un enfoque ascendente para el modelado de datos en diversos contextos para respaldar el análisis de datos, la generación de informes, la calidad, la validación, el rendimiento y la escalabilidad.