Modelado de datos versus análisis de datos: una comparación en profundidad
El modelado y el análisis de datos son dos ideas fundamentales en el campo contemporáneo de la ciencia de datos que frecuentemente se superponen pero que son muy diferentes entre sí. Aunque ambos son cruciales para convertir datos no estructurados en conocimiento profundo, son esencialmente procedimientos distintos con funciones distintas en un entorno basado en datos. Cualquiera que trabaje con datos, ya sea un especialista en TI, un analista de negocios o un científico de datos, debe ser consciente de sus distinciones. El modelado de datos y el análisis de datos se han comparado exhaustivamente en este artículo, que también explica sus definiciones, principales distinciones, tipos, procedimientos y ventajas.
Modelado de datos
El proceso de planificación y desarrollo de un plan para la organización, almacenamiento y accesibilidad de datos en una base de datos o sistema de información se conoce como modelado de datos. Incluye especificar las relaciones, organización e interacciones entre varios elementos de datos. El modelado de datos tiene como objetivo garantizar que la base de datos del sistema refleje adecuadamente los requisitos de datos de la organización preservando al mismo tiempo la coherencia y la integridad.
Hacer diagramas y esquemas que muestren las relaciones entre los elementos de un sistema es la base del modelado de datos. Clientes, bienes, transacciones de ventas e inventario son algunos ejemplos de las entidades que pueden participar en estas asociaciones. Un diagrama entidad-relación (ERD), que ilustra gráficamente las conexiones entre varias entidades, es un método popular en el modelado de datos. Antes de poder realizar cualquier análisis de datos sobre los datos estructurados, el modelado de datos es una etapa crucial que se emplea con frecuencia en el diseño y la gestión de bases de datos.
Los modelos jerárquicos, los modelos relacionales, los modelos orientados a objetos y los modelos dimensionales se encuentran entre las diversas formas de modelado de datos. Dependiendo de los requisitos de la organización y la complejidad de los datos, cada categoría tiene distintos casos de uso. Por ejemplo, los modelos dimensionales se emplean en el almacenamiento de datos con fines de inteligencia empresarial, pero los modelos relacionales se utilizan con frecuencia en bases de datos transaccionales.
Análisis de datos
El análisis de datos es el proceso de observar, limpiar, convertir y modelar datos para obtener información valiosa. El análisis de datos es el proceso de analizar datos para encontrar patrones, tendencias y relaciones, a diferencia del modelado de datos, que se centra en cómo se organizan y almacenan los datos. El objetivo principal del análisis de datos es proporcionar información procesable a partir de datos sin procesar para que las organizaciones puedan tomar decisiones bien informadas.
La recopilación de datos, la limpieza de datos, el análisis exploratorio de datos (EDA), el análisis estadístico y la interpretación son los pasos habituales en el proceso de análisis de datos. Los analistas procesan datos, encuentran correlaciones, proporcionan informes que respaldan la toma de decisiones y emplean una variedad de herramientas, métodos y algoritmos. Dependiendo de los objetivos del análisis, el análisis de datos puede ser descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo.
- Utilizando ayudas visuales como cuadros y gráficos, el análisis descriptivo resume las características clave de un conjunto de datos.
- El análisis de diagnóstico tiene como objetivo identificar patrones en los datos o las razones de sucesos anteriores.
- El análisis predictivo pronostica tendencias o comportamientos futuros basándose en datos históricos.
- El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a tomar medidas proactivas al ofrecer sugerencias basadas en conocimientos de datos.
Distinciones importantes entre análisis de datos y modelado de datos
Aunque ambos trabajan con datos, el modelado y el análisis de datos tienen diferentes objetivos y métodos. El objetivo del modelado de datos es diseñar la estructura de los datos, asegurándose de que sea coherente, esté bien estructurada y sea de fácil acceso. Especifica cómo se mantendrá la información y cómo se conectará con otra información dentro de un sistema. Por el contrario, el análisis de datos se centra en analizar datos para producir conocimientos y tomar decisiones directas.
Proceso: la creación de diagramas y esquemas entidad-relación y la descripción de las conexiones entre varios elementos de datos son parte del modelado de datos. En esta etapa preparatoria se sientan las bases para el almacenamiento y la recuperación de datos. Para encontrar patrones y crear predicciones, el análisis de datos, por otro lado, incluye tratar con datos reales, limpiarlos y utilizar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
La arquitectura de bases de datos y las estructuras de datos son los temas principales del modelado de datos. Establece la estructura y el almacenamiento de datos, lo que simplifica su consulta y recuperación cuando sea necesario. Por otro lado, el análisis de datos se centra en utilizar datos para abordar cuestiones particulares o proporcionar respuestas a ciertos desafíos comerciales. Es más importante comprender el significado de los datos que almacenarlos.
Herramientas y técnicas: los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), como las bases de datos SQL o NoSQL, los ERD y los diagramas UML, son componentes esenciales del modelado de datos. Por el contrario, el análisis de datos utiliza software especializado para análisis estadístico y aprendizaje automático, así como programas como Excel, R y Python.
Funciones complementarias en una organización basada en datos
Aunque el modelado y el análisis de datos tienen funciones diferentes, ambos son esenciales para una organización basada en datos y funcionan bien juntos. Un modelo de datos bien diseñado ofrece un enfoque organizado y estructurado para el almacenamiento de datos, que facilita el acceso y la manipulación de los datos por parte de los analistas. Un análisis de datos ineficaz, desordenado y propenso a errores puede resultar de un modelado de datos inadecuado. Por otro lado, el análisis de datos ofrece conocimientos que dirigen los avances en el modelado de datos, garantizando que la estructura de datos se adapte a los requisitos cambiantes del negocio.
Por ejemplo, durante el análisis exploratorio de datos (EDA), es posible que sea necesario modificar un modelo de datos para tener en cuenta las nuevas asociaciones de datos encontradas durante el análisis. Para el análisis predictivo también puede ser necesario un modelo de datos que facilite el almacenamiento y la recuperación de datos de series temporales o grandes conjuntos de datos.
Conclusión
En conclusión, tanto el modelado como el análisis de datos son componentes esenciales del flujo de trabajo de la ciencia de datos; sus roles son distintos pero complementarios. Mientras que el análisis de datos consiste en analizar los datos para producir conocimientos y ayudar en la toma de decisiones, el modelado de datos se ocupa de crear las relaciones y la estructura de los datos dentro de un sistema. Las organizaciones pueden utilizar los datos de manera más efectiva para impulsar los logros comerciales al comprender las distinciones y conexiones entre estas dos ideas.
Tanya Malhotra es estudiante de último año de la Universidad de Estudios de Petróleo y Energía, Dehradun, y cursa BTech en Ingeniería en Ciencias de la Computación con especialización en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Es una entusiasta de la Ciencia de Datos con buen pensamiento analítico y crítico, junto con un ardiente interés en adquirir nuevas habilidades, liderar grupos y gestionar el trabajo de manera organizada.
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