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Mejores prácticas de modelado de datos, análisis de energía, aplicaciones comerciales

Los modelos de datos mapean las relaciones entre las entidades de datos y los atributos de una manera que «captura el significado comercial de los datos», según el consultor Peter Aiken. Y deben cambiar a medida que cambia la composición de los datos de una organización, dijo en un seminario web de Dataversity sobre las mejores prácticas de arquitectura y modelado de datos.

Los modelos de datos «son un documento vivo; deberían evolucionar lentamente con el tiempo», dijo Aiken, director fundador de Data Blueprint. Mantener los modelos actualizados ayuda a garantizar que los datos comerciales «serán útiles siempre que los recopile», explicó.

Eso se aplica ya sea que esté utilizando herramientas tradicionales de modelado de datos o nuevas plataformas que permitan a los analistas de datos modelar datos para usos de BI. Además, los usuarios comerciales deben participar en el proceso de modelado, incluso si eso significa presentarles conceptos que «pueden parecer demasiado nerd» al principio, dijo Donna Burbank, directora general de la consultora Global Data Strategy, en otro webinar de Dataversity.

Este manual proporciona más consejos sobre la gestión de proyectos de modelado de datos. Primero, examinamos la creciente complejidad de modelar y seleccionar conjuntos de datos analíticos de diversas fuentes. A continuación, detallamos consejos sobre las mejores prácticas de modelado de datos del seminario web con Burbank y la copresentadora Becky Russell, líder nacional de estándares de datos en la Agencia de Medio Ambiente de Inglaterra. Cerramos con un vistazo a los desafíos comunes de modelado y curación de datos y cómo superarlos.

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