El documento describe el objetivo de las plantillas de modelado de datos, que es documentar las estructuras de datos y definir el significado y relaciones de los datos. El uso de plantillas estandarizadas puede reducir los costos y tiempos de desarrollo al promover la reutilización de modelos comunes entre proyectos. Sin embargo, los desarrolladores a menudo crean modelos de datos de forma aislada sin seguir estándares, lo que dificulta la integración y comprensión de la información entre sistemas.

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Documentar estructuras, objetivo de plantillas de
modelado de datos
Llama pastor a tener 7 días de sexo para
ganarse a Dios
En la actualidad los negocios producen cada vez más información digital de la que La turbulencia devora ahorros
alguna vez fue imaginada, la habilidad para organizar, estandarizar y comprender que la "Chuchos" cancelan aportación a AMLO
información es más crítica que antes Detiene SIEDO a ex zar antidrogas
REDACCIÓN EL UNIVERSAL
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CIUDAD DE MÉXICO VIERNES 21 DE NOVIEMBRE DE 2008
11:33
El concepto de modelos reutilizables es común en el mundo actual, un contratista que construye
casas puede elegir entre miles de anteproyectos prefabricados, un diseñador de modas realiza
nuevas colecciones a partir de un patrón.
Los desarrolladores de software utilizan patrones de desarrollo de conceptos para promover la
reutilización de segmentos de códigos, ¿Por qué entonces los desarrolladores de bases de datos y
los modeladores de datos comienzan desde cero?, ¿Cuándo construyen los modelos de datos en
una organización?
Después de varios años de actividad en esta industria, pareciera ser que hubiese diseños comunes
de los diferentes campos de las bases de datos como puede ser: cliente, producto, organización,
dirección etc.
Para estos nuevos campos, un modelado de datos es esencialmente un diseño o anteproyecto de
una base de datos, que tiene dos propósitos esenciales; documentar la estructura y la definición de la
información de los datos, describiendo cómo los datos están representados y aún más importante.
¿Qué significan? En la actualidad los negocios producen cada vez más información digital de la que
alguna vez fue imaginada, la habilidad para organizar, estandarizar y comprender que la información
es más crítica que antes.
Los recientes escándalos corporativos involucran datos financieros incorrectos, como resultado de
ello legislaciones como Sarbanes-Oxley han demostrado la necesidad de contar con información
correcta y rastreable desde cualquier punto o aplicación de la organización, así como la distribución
de los datos. Resulta sencillo generar declaraciones financieras desde una base de datos, no
obstante es mucho más complejo validar que el significado de los datos sea el adecuado, rastrear los
orígenes de los datos y validar la consistencia en el desempeño de los cálculos en toda la
organización.
Es bueno ser un estándar
Una forma de promover estándares para lograr la consistencia en los datos, es el uso de platillas de
modelos comunes, tanto en la organización como en los individuos. Un problema histórico con el
modelado de datos es que todos aquellos responsables de su construcción (principalmente
desarrolladores de bases de datos y modeladores de datos) han carecido de una plantilla estándar
que pudiera ofrecerles un comienzo para evitar inventar la rueda nuevamente cada vez que un nuevo
modelo de datos es requerido.
Una plantilla basada en el acercamiento puede reducir el tiempo de desarrollo en más del 50% y
asegura la representación de los datos de forma consistente; últimamente las empresas ahorran
miles de dólares tanto en desarrollo como en costos.
Todos los esfuerzos para promover los modelos de datos se han concentrado en industrias
particulares, específicamente de servicios financieros y de salud, las cuales se han distinguido por
tener inversiones premium en sus bases de datos. También ha habido esfuerzos para desarrollo
neutral de las bases de datos de las empresas, entre las que se encuentran salud y retail, no
obstante estos esfuerzos a gran escala suelen ser frecuentemente o muy amplios o muy costosos
para el desarrollador promedio que simplemente desea definiciones estándar para casos particulares
tales como, consumidor o producto. Por ejemplo un modelo para cada área del negocio, como puede
ser cuentas por cobrar. Un modelo de industria que destruye a muchas pequeñas organizaciones en
términos de precio y visibilidad.
Sin contar con los beneficios que ofrecen las platillas estándar de modelos de datos, los
desarrolladores normalmente están solos, lo cual trae serias implicaciones, particularmente en los
negocios pequeños por su costo, además del tiempo de desarrollo, estos son ejemplos obvios del
impacto negativo que este acercamiento puede tener una empresa.
Si un objeto ha sido construido antes de ser validado en otras empresas, porque desperdiciamos
tiempo reinventando la rueda, ahora bien una razón más poderosa para promover estándares en las
organizaciones que comparten datos entre empresas.
Un ejemplo desafortunado
¿Cuántas veces has experimentado algo parecido? Tienes una cuenta bancaria y una tarjeta de
crédito con alguna institución bancaria y tu asumes, que podrás recibir todos tus registros en una sola
exhibición, pues NO. Recibes un estado de cuenta del banco y uno de la tarjeta de crédito, ¿Cómo es
que esas organizaciones no saben que tú eres la misma persona? Al haber más asuntos
organizacionales que puedan comunicar estás mezclas, comúnmente el problema fundamental se
origina en el modelo de la base de datos que usa la organización. Debido a que cada base de datos
fue creada de manera aislada, por lo tanto no se puede rastrear la información del cliente.
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La organización única
Varios desarrolladores están tratando de desarrollar una plantilla estándar, utilizando la justificación
de que sus organizaciones son demasiado únicas y diferentes como para adaptarse a una plantilla
maestra. Mientras que la realidad es que tienen atributos de datos únicos y específicos para cada
industria o función especial, existen atributos comunes en la gran mayoría de las industrias, tales
como nombre y dirección. Con patrones de modelos de datos, estos atributos únicos pueden estar
agregados. Por ejemplo una joyería podría necesitar agregar el atributo de medida del anillo a su
tabla de clientes, pero los atributos de nombre y dirección pueden ser atributos estándares. Justo
como el diseñador de moda, el desarrollador de una base de datos puede tomar patrones particulares
y alterarlos para cada necesidad especifica.
ón consistente.
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