El documento aborda la importancia del diseño y los modelos de datos en la gestión de bases de datos para las empresas, destacando su rol crucial en la ejecución de consultas y en la organización de la información. Se describen diferentes tipos de modelos de datos, como conceptuales, lógicos y físicos, y se discute la abstracción, integridad y restricciones relevantes. Además, se menciona el modelo entidad-relación y su evolución, así como la necesidad de un análisis de sistemas sistemático para mejorar el desempeño organizacional.

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico «Santiago Mariño»
Ingeniería de Sistemas
Base de Datos
MODELOS DE BASE DE DATOS
Y
MODELOS DE DATOS
Prof.: Aquiles Torrealba Autor: Rafael Brito C.I.: 25.286.285
Barcelona, Julio 2018

2. Introducción
Hoy en día las empresas manejan una gran cantidad de datos. Cualquier empresa
que se precie debe tener almacenados todos estos datos en una base de datos
para poder realizarlos mediante una aplicación profesional; sin esta funcionalidad
resultaría imposible tratar y manejar en su totalidad los datos que lleva a cabo la
empresa y se perdería un tiempo y un dinero muy valiosos.
Uno de los pasos cruciales en la construcción de una aplicación que maneje una
base de datos, es sin duda, el diseño de la base de datos, en donde lo más
importante son los modelos de datos. Si los modelos no son definidos
apropiadamente, podemos tener muchos problemas al momento de ejecutar
consultas a la base de datos para tratar de obtener algún tipo de datos.

3. Modelos de Datos
El modelo de datos es el proceso de documentar un diseño de sistema de
software complejo como un diagrama de fácil comprensión, usando texto y
símbolos para representar la forma en que los datos necesitan fluir. El diagrama
se puede utilizar como un mapa para la construcción de un nuevo software o
para la reingeniería de una aplicación antigua.

4. Los modeladores de datos suelen utilizar varios modelos para ver los mismos datos y
garantizar que todos los procesos, entidades, relaciones y flujos de datos han sido
identificados. Hay varios enfoques diferentes para el modelado de datos, incluyendo:
• Modelado conceptual de datos: Identifica las relaciones de más alto nivel entre
diferentes entidades.
• Modelado de datos empresariales: Similar al modelado de datos conceptuales, pero
se dirige a los requisitos únicos de un negocio específico.
• Modelado lógico de datos: Ilustra las entidades, atributos y relaciones específicas
que participan en una función de negocios. Sirve como base para la creación del
modelo de datos físico.
• Modelado de datos físicos: Representa una aplicación e implementación específica
de base de datos de un modelo de datos lógicos.

5. Clasificación
• Modelos de Datos Conceptuales: Son los orientados a la descripción de estructuras
de datos y restricciones integridad. Se usan fundamentalmente durante la etapa de
Análisis de un problema dado y están orientados a representar los elementos que
intervienen en ese problema y sus relaciones.
• Modelos de Datos Lógicos: Son orientados a las operaciones más que a la
descripción de una realidad. Usualmente están implementados en algún Manejador
de Base de Datos.
• Modelos de Datos Físicos: Son estructuras de datos a bajo nivel implementadas
dentro del propio manejador.

6. Utilidad
Los modelos de datos definen con claridad cómo se modela la estructura lógica de
una base de datos. Estos, son entidades necesarias para introducir la abstracción en
un DBMS (Data Base Management System), entendiendo por abstracción al proceso
de aislar un elemento de su contexto o del resto de elementos que lo pueden
acompañar. Un modelo de base de datos incluye, además, las relaciones y
limitaciones que determinan como se pueden almacenar los datos y acceder a ellos.

7. Abstracción
La abstracción de datos es una técnica o metodología que permite diseñar
estructuras de datos. La abstracción consiste en representar bajo ciertos lineamientos
de formato las características esenciales de una estructura de datos. Este proceso de
diseño evita los detalles específicos de implementación de los datos.
Este proceso se realiza a través de varios niveles de abstracción:
• Nivel Físico
• Nivel Lógico
• Nivel de Vistas

8. Semántica
Es un modelo de datos conceptual que incluye la capacidad de expresar información
que permite el intercambio de información para interpretar su significado (semántico)
de las instancias, sin necesidad de conocer la meta-modelo. Estos modelos semánticos
están orientados a los hechos (en oposición a los orientados a objetos). Los hechos
son típicamente expresados por relaciones binarias entre elementos de datos,
mientras que las relaciones de orden superior se expresan como colecciones de
relaciones binarias.

9. Integridad
La integridad de datos se refiere a la correctitud y completitud de la información
en una base de datos. Cuando los contenidos se modifican con sentencias INSERT,
DELETE o UPDATE, la integridad de los datos almacenados puede perderse de
muchas maneras diferentes. Pueden añadirse datos no validos a la base de datos,
tales como un pedido que especifica un producto no existente.

10. Restricciones
Una restricción es una condición que obliga el cumplimiento de ciertas
condiciones en la base de datos. Algunas no son determinadas por los usuarios,
sino que son inherentemente definidas por el simple hecho de que la base de
datos sea relacional.

11. Modelo Entidad-Relación
Denominado por sus siglas como E-R; Este modelo representa a la realidad a través
de entidades, que son objetos que existen y que se distinguen de otros por sus
características, por ejemplo: un alumno se distingue de otro por sus características
particulares como lo es el nombre, o el número de control asignado al entrar a una
institución educativa, así mismo, un empleado, una materia, entre otros.

12. Elementos
Entidad: Representa una “cosa” u “objeto” del mundo real con existencia
independiente, es decir, se diferencia únicamente de otro objeto o cosa, incluso
siendo del mismo tipo, o una misma entidad.
Atributos: Los atributos son las características que definen o identifican a una
entidad.
Relación: Es un vínculo que nos permite definir una dependencia entre varias
entidades, es decir, nos permite exigir que varias entidades compartan ciertos
atributos de forma indispensable.

13. Originalmente, el modelo entidad - relación solo incluía los conceptos de entidad,
relación y atributo. Más tarde, se añadieron otros conceptos, como los atributos
compuestos y las jerarquías de generalización, en lo que se ha denominado
modelo entidad – relación extendida. Los elementos básicos de representación del
modelo son los siguientes:
Representación Gráfica

14. Modelado de situaciones de requerimiento de la información
propuestas
La propuesta de sistemas es una destilación de todo lo que el análisis de sistemas ha
aprendido acerca del negocio y lo que necesita para mejorar su desempeño, para
atacar los requerimientos de información adecuadamente, el análisis de sistemas
debe usar métodos sistemáticos para la adquisición de hardware y software,
identificar y proyectar los futuros costos y beneficios y realizar un análisis costo –
beneficio.

15. Conclusión
Algunos de los aspectos aprendidos y que de gran peso es la base de datos su
definición y características donde podemos decir que la base de datos es una
colección de datos o información usados para dar servicios a muchas aplicaciones al
mismo tiempo. En cuanto al requerimiento podemos decir que cumple las mismas
tareas de análisis que el software y tiene como característica relacionar la
información como vía organización y asociación donde la base de da tos tiene una
ventaja que es utilizar la plataforma para el desarrollo del sistema aplicación en las
organizaciones.
Otro aspecto importante es el diseño y creación de la base de datos, donde existen
distintos modos de organizar la información y representar las relaciones entre por
datos los tres modelos lógicos principales dentro de una base de datos son el
jerárquico, de redes y el relacional, los cuales tiene ciertas ventajas de
procesamientos.

16. Bibliografía
• Autores: Julián Pérez Porto y Ana Gardey. Publicado: 2008. Actualizado:
2012. Definición de: modelo de datos (https://definicion.de/modelo-de-
datos/).
• HARWRYSZKIEWYCZ, I T. Análisis y diseño de base de datos. Editorial
Megabyte. Noriega Editores. México. 1994. Pp29/31.
• LAUDON. Kenneth C. Administración de los sistemas de información. 3ra.
Edición. México. 1996. Pp 271/295.