10 ventajas de las herramientas de modelado de datos

Cómo le benefician las herramientas de administración de modelado de datos

Puede ser tentador lanzarse directamente a un proyecto de administración de datos sin antes dar el paso proactivo de crear un modelo. Sin embargo, dedicar tiempo al principio a crear una estrategia para los datos le ahorrará innumerables dolores de cabeza más adelante. Aquí hay diez razones por las que merece la pena utilizar una herramienta de modelado de datos lógica para crear una base sobre cómo la empresa utiliza los datos.

1. Unificar criterios

Las herramientas de modelado de datos permiten a los desarrolladores describir el amplio paisaje informativo de la organización en términos comprensibles, facilitando discusiones valiosas tanto para personal técnico como no técnico.

Los desarrolladores no siempre empiezan con un reconocimiento completo de los tipos de decisiones que las partes interesadas de varios departamentos deben tomar o qué tipos de informes generarán los usuarios finales con herramientas de análisis de negocios. Del mismo modo, es posible las personas con los mejores conocimientos sobre los procesos empresariales no tengan una comprensión completa de la administración de datos. El modelado de datos es un proceso colaborativo entre personas de todas las disciplinas que mantiene en mente las necesidades empresariales fundamentales, de modo que el modelo que se crea sea una solución a medida, no una estructura estándar basada en supuestos erróneos.

2. Aclarar el alcance del proyecto

Los datos son enormes y difíciles de administrar, pero las herramientas de modelado de datos lógicas hacen que las relaciones entre cada objeto de datos sean concretas y fáciles de entender. Una vez creado, un modelo de datos establece los conceptos conceptuales, lógicos y físicos que subyacen al diseño de la base de datos de manera que no sea interpretable. El modelado acelera el trabajo de los desarrolladores, analistas de negocio y arquitectos de datos porque les permite tener claridad sobre lo que deberán entregar.

3. Mejorar la calidad de los datos

El proceso de modelado de datos establece reglas para supervisar la calidad de los datos e identifica cualquier redundancia u omisión. Los objetos de datos ya se representan de la manera más precisa posible con menos errores, garantizando que las personas que utilicen las herramientas de análisis de negocios puedan tomar decisiones basadas en datos con confianza. En pocas palabras, datos precisos dan como resultado informes precisos, mientras que datos inexactos llevan a una mala decisión informada.

4. Ahorrar tiempo y dinero

La etapa de planificación que produce el modelo de datos representa una pequeña proporción del presupuesto total del proyecto, pero puede sacar a relucir problemas significativos que serían mucho más costosos de resolver en la etapa de ejecución. La ingeniería ascendente siempre es menos costosa (y menos frustrante) que la utilización de técnicas de ingeniería inversa. Piense en el modelado de datos como una dosis de medicina preventiva que le ayudará a evitar costosas evaluaciones de prioridades más adelante en la fase operativa.

Utilizar herramientas de modelado de datos para forjar la estrategia de datos también capacitará a la empresa para lograr tiempos de comercialización más rápidos al detectar errores de forma temprana. No importa lo complejo sea el patrimonio de datos o cuánto crezca, podrá volver al modelo de datos a menudo y revisar las reglas básicas establecidas para controlarlo.

Una codificación prematura resulta en que muchos esfuerzos de desarrollo de software fracasen. Sin embargo, un modelado de datos adecuado podrá prevenir retrasos innecesarios e impedimentos a la productividad.

5. Mejorar el rendimiento de la base de datos

Las bases de datos bien organizadas compiladas sobre una base sólida funcionan más rápido, son más fáciles de retocar y requieren una menor utilización de técnicas de ingeniería inversa (o sea, reinventar la rueda) a largo plazo. Con una planificación detallada sobre cómo se usa la información en la empresa, las ineficiencias serán más fáciles de diagnosticar. De manera similar, una planificación facilitará encontrar nuevas oportunidades de optimización a medida que cambien las necesidades de la empresa.

6. Permitir una mejor documentación

Inevitablemente, la empresa tendrá rotación del personal. Al planificar el paisaje de información con herramientas de administración de modelado de datos, se habilita una documentación consistente que los recién llegados pueden entender. Una documentación consistente simplifica el mantenimiento continuo de la base de datos y preserva la eficiencia operativa para toda la organización.

7. Mejorar la calidad de la aplicación

El proceso de modelado de datos le da a la organización una visión clara de cómo los datos satisfarán las necesidades de la empresa. Los desarrolladores y los responsables de la toma de decisiones empresariales utilizan modelos para abordar malentendidos desde el principio, de modo que los problemas que surjan más adelante seguramente sean pequeños contratiempos fáciles de resolver, en lugar de grandes obstáculos.

8. Mejorar el cumplimiento normativo

Las reglas de administración de datos que establezca en la fase de modelado prepararán el terreno para facilitar el cumplimiento de las regulaciones gubernamentales y los estándares del sector. No es raro que una empresa esté sujeta a estándares de regulación de datos de múltiples entidades, y la complejidad de estos requisitos está aumentando a nivel mundial. Una herramienta de modelado de datos lógica ayudará a la organización a elevar el nivel de gobernanza de datos mientras sigue haciendo que los datos sean fáciles de consumir.

9. Preparar la fase de minería de datos

Las herramientas de modelado de datos ayudan a automatizar y escalar los análisis para hacer más con los datos a medida que la empresa cambie. La minería de datos implica capturar y procesar información en almacenes de datos dedicados para revelar relaciones ocultas que los humanos podrían no descubrir. La minería de datos ayuda a las organizaciones a adelantarse a las tendencias e identificar nuevas oportunidades de crecimiento empresarial.

10. Preparar la empresa para lo que esté por venir

La única certeza sobre la tecnología es que seguirá dando saltos cuánticos hacia adelante. Al organizar y gestionar los datos conforme a un conjunto claro de reglas, hará que el próximo gran cambio en la infraestructura de TI sea mucho menos complicado. Ya sea que el siguiente paso consista en un ajuste, un poco de mantenimiento proactivo o una actualización importante, un modelo de datos sólido le ayudará a superarlo con menos costes y tiempo de inactividad.