Comprender las diferencias entre el modelado de datos dimensionales y normalizados con ejemplos prácticos
- Claude Paugh
- 9 ago
- 5 Min. de lectura
Actualizado: 18 ago
El modelado de datos desempeña un papel fundamental en el diseño y la gestión de bases de datos de las organizaciones. Determina cómo se almacenan, recuperan y analizan los datos. Dos enfoques principales dominan este campo: el modelado de datos dimensionales y el modelado de datos normalizados. Cada método tiene sus propias ventajas y casos de uso, lo que los hace adecuados para diferentes tipos de aplicaciones. En esta publicación, analizaremos las diferencias entre estas dos técnicas de modelado y ofreceremos ejemplos prácticos para ilustrar sus aplicaciones de forma sencilla.
¿Qué es el modelado de datos dimensionales?
El modelado de datos dimensionales se utiliza a menudo en el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial. Este enfoque se centra en facilitar la recuperación de datos para su análisis. En esencia, busca crear una estructura intuitiva que permita un acceso rápido a la información.
Características clave del modelado de datos dimensionales
Esquema en estrella : Uno de los diseños más populares en el modelado dimensional es el esquema en estrella. Este modelo presenta una tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. La tabla de hechos contiene datos cuantitativos, como los ingresos por ventas, mientras que las tablas de dimensiones proporcionan contexto adicional (como el tipo de producto, los periodos de tiempo y los datos del cliente).
Desnormalización : En los modelos dimensionales, los datos suelen desnormalizarse. Esto significa que pueden duplicarse en distintas tablas para optimizar el rendimiento de las consultas. Por ejemplo, los detalles de un producto pueden aparecer tanto en la tabla de dimensiones como en la tabla de hechos.
Fácil de usar : Estos modelos están diseñados para ser intuitivos. Los usuarios empresariales sin conocimientos técnicos pueden generar informes y extraer información fácilmente sin necesidad de una formación exhaustiva.
Ejemplo de modelado de datos dimensionales
Imagine una tienda minorista interesada en analizar su rendimiento de ventas. Un modelo dimensional podría verse así:
Tabla de hechos : `Ventas`
- Columnas: `ID_Venta`, `ID_Producto`, `ID_Cliente`, `ID_Calendario`, `Unidades_Venta_Producto`, `USD_Venta_Producto`
Tablas de dimensiones :
- `Producto`
- Columnas: `Product_ID`, `Product_Name`, `Categoría`, `Precio`
- `Cliente`
- Columnas: `Customer_ID`, `Customer_Name`, `Región`, `Age_Group`
- `Calendario`
- Columnas: `Calendar_dim_SID`, `Fecha`, `Mes`, `Año`, `Día_del_Mes`, `Día_num_del_año`
Por ejemplo, la tabla de hechos "Ventas" captura todas las transacciones. Mientras tanto, las tablas de dimensiones "Producto", "Cliente" y "Calendario" añaden contexto, lo que permite a los usuarios explorar preguntas como "¿Cuáles fueron las ventas totales de cada categoría durante 2023?".
¿Qué es el modelado de datos normalizado?
El modelado de datos normalizado está estructurado para minimizar la redundancia de datos y garantizar su integridad. Es común en bases de datos transaccionales, donde la gestión eficiente de datos es clave.
Características clave del modelado de datos normalizados
Normalización : Este proceso organiza los datos en tablas relacionadas para reducir la duplicación. Cada tabla suele representar una entidad. Las relaciones entre tablas se mantienen mediante claves foráneas, lo que garantiza la claridad y la coherencia.
Consultas complejas : Si bien los modelos normalizados ayudan a eliminar la redundancia, a menudo generan consultas más complejas que requieren múltiples uniones para la recuperación de datos. En bases de datos más grandes, esto a veces puede ralentizar el rendimiento.
Integridad de los datos : La normalización ayuda a mantener la precisión y consistencia de los datos. Esto significa que, durante actualizaciones, eliminaciones o nuevas entradas, se preserva la integridad de los datos, lo que previene errores.
Ejemplo de modelado de datos normalizados
Utilizando el mismo escenario de negocio minorista, el modelo normalizado podría verse así:
Tabla: `Ventas`
- Columnas: `ID_Venta`, `ID_Producto`, `ID_Cliente`, `ID_Calendario`, `Cantidad_Vendida`, `Venta_Total`
Tabla: `Producto`
- Columnas: `Product_ID`, `Product_Name`, `Category_ID`, `Price`
Tabla: `Categoría`
- Columnas: `Categoría_ID`, `Categoría_Nombre`
Tabla: `Cliente`
- Columnas: `Customer_ID`, `Customer_Name`, `Region_ID`
Tabla: `Región`
- Columnas: `Region_ID`, `Region_Name`
Tabla: `Calendario`
- Columnas: `Calendar_ID`, `Date_ID`, `Mes`, `Año`
En este ejemplo, la tabla "Producto" se conecta a una tabla "Categoría" independiente, lo que permite una gestión integral de los datos con menos duplicación. Sin embargo, las consultas podrían requerir más uniones para relacionar la información eficazmente.
Comparación del modelado de datos dimensionales y normalizados
Propósito y casos de uso
Modelado de Datos Dimensionales : Este enfoque destaca en escenarios analíticos, especialmente en almacenamiento de datos e inteligencia empresarial. Su diseño busca agilizar las consultas y facilitar el acceso a los usuarios.
Modelado de Datos Normalizado : Es más adecuado para sistemas transaccionales, donde la prioridad es la integridad de los datos y la minimización de la redundancia. Se utiliza comúnmente en bases de datos operativas que se actualizan con frecuencia.
Actuación
Modelos dimensionales : Suelen ofrecer un mejor rendimiento en operaciones de lectura intensiva. Esto se debe a que reducen el número de uniones de tablas necesarias durante la recuperación de datos.
Modelos normalizados : si bien estos modelos pueden experimentar un rendimiento lento en operaciones de lectura debido a múltiples uniones, se destacan por mantener la integridad y la velocidad de los datos durante las operaciones de escritura.
Complejidad
Modelos dimensionales : Suelen ser más sencillos y fáciles de usar. Permiten a usuarios sin conocimientos técnicos generar información e informes sin mayor dificultad.
Modelos normalizados : pueden ser complejos debido a las relaciones entre las tablas, lo que dificulta la navegación para los usuarios que carecen de experiencia técnica.
Cuándo utilizar cada modelo
Cuándo elegir el modelado de datos dimensionales
Necesidades de inteligencia empresarial : si su organización depende en gran medida del análisis y los informes, un modelo dimensional es ideal.
Acceso fácil de usar : cuando los usuarios objetivo no son técnicos y desea que accedan a los datos de manera fácil y eficiente.
Alto rendimiento de consultas : si su aplicación requiere respuestas de consultas rápidas, el modelado dimensional es la opción correcta, especialmente para conjuntos de datos más grandes.
Cuándo elegir el modelado de datos normalizado
Sistemas transaccionales : si mantener la integridad de los datos y minimizar la redundancia son sus principales prioridades.
Actualizaciones frecuentes : los modelos normalizados son beneficiosos cuando su aplicación procesa con frecuencia actualizaciones, eliminaciones o nuevas entradas.
Relaciones complejas : si sus datos incluyen relaciones intrincadas que requieren una gestión cuidadosa, la normalización ayuda a estructurarlos de manera efectiva.
Reflexiones finales
Comprender las diferencias entre el modelado de datos dimensional y normalizado es esencial para las organizaciones que buscan perfeccionar sus estrategias de gestión de datos. El modelado dimensional resulta beneficioso en contextos analíticos, ya que facilita el acceso y agiliza las consultas. Por otro lado, el modelado normalizado facilita los entornos transaccionales, garantizando la integridad de los datos y minimizando la redundancia.
Considere las necesidades específicas de su organización y las características de los datos para determinar el mejor enfoque de modelado. Aprovechar el modelo de datos adecuado puede aumentar significativamente la eficiencia de la gestión de datos y mejorar la capacidad de toma de decisiones.
En resumen, tanto el modelado de datos dimensional como el normalizado tienen atributos únicos. La elección entre ambos debe ajustarse a los requisitos de su entorno de datos y a la aptitud técnica de su equipo. Con el modelo adecuado, las organizaciones pueden optimizar sus prácticas de datos y fomentar una mejor toma de decisiones.
