Un modelo de datos describe cómo se estructuran y relacionan los datos. Define entidades, atributos y relaciones. Un cliente tiene una dirección. Un pedido tiene artículos. Un producto pertenece a una categoría. El modelo es un plano. Indica a los desarrolladores cómo construir la base de datos y a los analistas cómo consultarla. Un buen modelo refleja el negocio. Uno malo genera confusión que perdura durante años.

Los modelos se presentan en niveles. El modelo conceptual describe las entidades comerciales y sus relaciones a un alto nivel. El modelo lógico añade detalles: atributos, claves y normalización. El modelo físico especifica tablas, columnas, índices y almacenamiento. Cada nivel está dirigido a un público diferente. Los interesados ​​en el negocio comprenden el modelo conceptual. Los desarrolladores trabajan con el modelo físico. El proceso de modelado exige claridad. ¿Qué es exactamente un cliente? ¿Un cliente potencial es un cliente? ¿Qué sucede cuando se cancela un pedido? Estas preguntas se responden durante el modelado, no durante una crisis. Los modelos mal diseñados causan problemas difíciles de solucionar. Las tablas desnormalizadas generan anomalías en las actualizaciones. Las claves faltantes generan duplicados. La nomenclatura inconsistente genera confusión. Modificar un modelo después de cargar los datos es costoso. Hacerlo bien desde el principio es más económico, aunque nunca fácil.

Niveles del modelo

• Conceptual: entidades y relaciones comerciales
• Lógico: atributos, claves y normalización
• Físico: tablas, columnas, índices y almacenamiento
• Dimensional: esquemas de estrella y copo de nieve para análisis

Un modelo de datos es un contrato. Define el significado de los datos y cómo se relacionan entre sí. Si se rompe el contrato, todo lo que se basa en él se desmorona.