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Es el proceso de representar y estructurar los datos de un sistema o negocio mediante modelos que describen sus elementos clave, relaciones y reglas. El objetivo principal es garantizar que los datos estén organizados de manera lógica y accesible para su uso eficiente.

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1. Modelo Conceptual:

Propósito: Representar el sistema desde una perspectiva general y sin detalles técnicos.

Elementos clave: Entidades, atributos y relaciones.

Herramientas comunes: Diagramas entidad-relación (ER).

2. Modelo Lógico:

Propósito: Traducir el modelo conceptual a un esquema más detallado que pueda implementarse en un sistema específico.

Elementos clave: Tablas, columnas, tipos de datos, claves primarias y foráneas.

3. Modelo Físico:

Propósito: Representar la implementación real del modelo lógico en un sistema de gestión de bases de datos (DBMS).

Detalles: Estructuras físicas de almacenamiento, índices, particiones.

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Entidades:

Representan objetos o conceptos principales en el sistema.

Ejemplo: Cliente, Producto, Alquiler.

Atributos:

Propiedades o características de las entidades.

Ejemplo: Nombre (Cliente), Precio (Producto).

Relaciones:

Enlaces entre entidades que describen cómo interactúan.

Ejemplo: Un Cliente realiza varios Alquileres.

Reglas de Negocio:

Restricciones y directrices que definen cómo los datos deben gestionarse.

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Recopilación de Requisitos:

Entender las necesidades del negocio y las especificaciones del sistema.

Diseño Conceptual:

Crear diagramas de alto nivel para identificar entidades, atributos y relaciones.

Diseño Lógico:

Detallar cómo se organizarán los datos, definiendo claves y normalizando tablas.

Diseño Físico:

Determinar cómo los datos se almacenarán y optimizarán en el DBMS.

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Claridad en la estructura y propósito de los datos.

Mejora la comunicación entre desarrolladores, analistas y stakeholders.

Facilita la integración de sistemas.

Optimiza el rendimiento y la seguridad de la base de datos.

Reduce errores durante la implementación.

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Software de Diagramación:

Microsoft Visio, Lucidchart.

Herramientas Especializadas:

ER/Studio, PowerDesigner, MySQL Workbench.

Lenguajes de Definición de Datos:

SQL, UML para bases de datos.

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Data Lakes y Big Data: Nuevas formas de estructurar datos no relacionales.

Modelos híbridos: Combinación de esquemas relacionales y NoSQL.

Automatización: Uso de IA para generar modelos basados en datos históricos.

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Ejemplo: Modelamiento para una Tienda en Línea

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Ejemplo: Modelamiento para una Tienda en Línea

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1. Entidades:

Cliente, Producto, Pedido, Método de Pago.

2. Relaciones:

Un Cliente puede realizar muchos Pedidos.

Un Pedido puede incluir varios Productos.

3. Atributos:

Cliente: ID, Nombre, Correo.

Producto: ID, Nombre, Precio.