{"id":181564,"date":"2025-09-23T07:30:00","date_gmt":"2025-09-23T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=181564"},"modified":"2025-09-19T14:10:08","modified_gmt":"2025-09-19T13:10:08","slug":"data-modeling-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-modeling-que-es","title":{"rendered":"Data Modeling: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfC\u00f3mo usarlo?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181564\" class=\"elementor elementor-181564\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05a9f48 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"05a9f48\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c8a850 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c8a850\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>El Data Modeling es una etapa a menudo subestimada, pero decisiva para el \u00e9xito de cualquier proyecto de datos. \u00a1Descubre en qu\u00e9 consiste la modelizaci\u00f3n de los datos, los grandes tipos de modelos, y las mejores herramientas a utilizar!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32d30a3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"32d30a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La recolecci\u00f3n de datos es una cosa, pero lo m\u00e1s importante es comprenderlos. Sin embargo, los datos brutos son a menudo tan valiosos como indigestos. \u00bfEstructurarlos para que se vuelvan inteligibles, fiables y explotables a gran escala? Ah\u00ed es donde realmente todo comienza. Ese es el rol del <\/span><b>Data Modeling, o modelizaci\u00f3n de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Permite transformar flujos ca\u00f3ticos en esquemas coherentes, legibles y sobre todo duraderos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ya sea para alimentar un dashboard BI, dise\u00f1ar una <\/span><b>base relacional s\u00f3lida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o estructurar un <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo\"><span style=\"font-weight: 400;\">almac\u00e9n de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> orientado a IA, es un paso imprescindible. Al igual que un plano de arquitecto, un <\/span><b>buen modelo de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> no se ve directamente, pero condiciona todo el resto del proyecto.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90ed0f7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"90ed0f7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f90a0df elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f90a0df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfQu\u00e9 es la modelizaci\u00f3n de datos?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-825ca8e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"825ca8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Data Modeling consiste en representar de manera formal las <\/span><b>estructuras l\u00f3gicas de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizados en un sistema inform\u00e1tico. Dicho de otra manera: es una forma de cartografiar los datos, sus relaciones, y la manera en la que estar\u00e1n organizados, almacenados y manipulados. Esta representaci\u00f3n se desglosa en varios niveles.<\/span><\/p><p><b>El modelo conceptual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, el m\u00e1s abstracto, se utiliza para representar las entidades de negocio (clientes, pedidos, productos\u2026) y sus relaciones, sin restricci\u00f3n t\u00e9cnica. Es el \u00ablenguaje de los negocios\u00bb. <\/span><b>El modelo l\u00f3gico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por su parte, estructura los datos de manera m\u00e1s rigurosa. Respeta las reglas de un sistema de gesti\u00f3n como <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/sql-todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-el-lenguaje-de-programacion-de-bases-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">SQL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Se definen los tipos, las relaciones, las cardinalidades&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con <\/span><b>el modelo f\u00edsico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, se pasa a la implementaci\u00f3n concreta. Nombres de columnas, \u00edndices, claves primarias \/ extranjeras&#8230; eso es lo que realmente se desplegar\u00e1 en la base. Cada etapa juega un rol preciso. <\/span><b>El modelo conceptual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite que los equipos de negocio y de tecnolog\u00eda se entiendan.<\/span><\/p><p><b>El modelo l\u00f3gico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> aporta coherencia y robustez. El modelo f\u00edsico optimiza el rendimiento y el mantenimiento. Sin Data Modeling, una base de datos puede r\u00e1pidamente convertirse en un mosaico ilegible, dif\u00edcil de mantener, y fuente de <\/span><b>errores costosos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50da5a5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"50da5a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-5.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181567\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-5.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-5-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-5-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-5-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4493612 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4493612\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Todo sobre el Data Modeling<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa5b013 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"aa5b013\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6cefe7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e6cefe7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Las grandes aproximaciones de modelizaci\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c83c230 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c83c230\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">No todos los modelos de datos son iguales. Dependiendo de los usos (anal\u00edtico, operacional, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/sql-vs-nosql-diferencias-usos-ventajas-y-inconvenientes\">NoSQL<\/a>\u2026), han emergido <\/span><b>diferentes enfoques<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b69de2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b69de2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El modelo ERD<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8db5b0f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8db5b0f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El cl\u00e1sico entre los cl\u00e1sicos es <\/span><b>el modelo entidad-relaci\u00f3n (o <\/b><b><i>Entity-Relationship Diagram<\/i><\/b><b>)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se utiliza para representar gr\u00e1ficamente las entidades (como \u00abUsuario\u00bb, \u00abPedido\u00bb) y sus relaciones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo: \u00abun usuario puede hacer varios pedidos\u00bb. Permite <\/span><b>modelizar las reglas de negocio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de manera clara, incluso antes de pensar en la tecnolog\u00eda subyacente.<\/span><\/p><p><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Es bueno saberlo<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">: este modelo se utiliza a menudo para crear el modelo conceptual, la primera piedra de un buen proyecto de datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36a9050 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"36a9050\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El modelo relacional<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a8d938 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a8d938\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con <\/span><b>el modelo relacional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, las entidades se convierten en tablas, los atributos en columnas, y las relaciones se aseguran mediante claves primarias y extranjeras. Es el enfoque dominante en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-pl-sql\"><span style=\"font-weight: 400;\">las bases SQL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. S\u00f3lido, probado, pero r\u00edgido: impone una estructura estricta que debe pensarse cuidadosamente de antemano.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66a76a5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"66a76a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El modelo dimensional<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-991ecd0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"991ecd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otro lado, <\/span><b>el modelo dimensional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est\u00e1 dise\u00f1ado para <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/tablas-de-dimensiones-data-warehouse\"><span style=\"font-weight: 400;\">los almacenes de datos (Data Warehouses)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Se basa en <\/span><b>la separaci\u00f3n entre hechos y dimensiones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dos esquemas son populares. Primero <\/span><b>el modelo en estrella<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con una tabla central de hechos (por ejemplo \u00abVentas\u00bb, conectada a tablas de dimensiones (Cliente, Producto, Tiempo&#8230;). Pero tambi\u00e9n su versi\u00f3n m\u00e1s normalizada, <\/span><b>el modelo en copo de nieve<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, donde las dimensiones est\u00e1n desglosadas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este tipo de modelizaci\u00f3n se utiliza mucho en BI, ya que facilita las <\/span><b>consultas anal\u00edticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y optimiza el rendimiento en las <\/span><b>herramientas de reporting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c02cc87 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c02cc87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El modelo NoSQL<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be67edc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"be67edc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En cambio, en el \u00e1mbito de las bases NoSQL, prevalece <\/span><b>el modelo orientado a documentos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se olvidan las relaciones complejas y se almacenan los datos en forma de documentos JSON, anidados y flexibles. Un ejemplo con <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/mongodb-todo-sobre-la-base-de-datos-nosql-orientada-a-documentos\"><span style=\"font-weight: 400;\">MongoDB<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: una ficha de cliente puede contener directamente el historial de sus pedidos, sin necesidad de uniones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este modelo destaca por su flexibilidad en contextos de <\/span><b>datos semiestructurados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, pero puede r\u00e1pidamente convertirse en una pesadilla si la estructura evoluciona mal. Cada enfoque tiene sus ventajas, pero tambi\u00e9n sus trampas. Todo el desaf\u00edo del <\/span><b>data modeling<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> consiste en elegir el modelo correcto para el uso adecuado, y saber mezclarlos si es necesario. Porque s\u00ed, <\/span><b>hibridar los enfoques<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es a veces la mejor soluci\u00f3n&#8230;<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9c6dd2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e9c6dd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181568\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-4.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-4-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-4-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-4-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa4c41f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aa4c41f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formarse en modelado de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2823d52 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2823d52\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7bd5828 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7bd5828\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Data modeling y data architecture: dos conceptos complementarios<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a71d5de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a71d5de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Atenci\u00f3n a no confundir modelizaci\u00f3n de datos con arquitectura de datos. Ambos se asocian a menudo, a veces incluso se fusionan, pero responden a problem\u00e1ticas bien distintas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El data modeling es ante todo una <\/span><b>visi\u00f3n l\u00f3gica de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: se piensa en entidades, relaciones, dependencias, reglas de negocio. Es una actividad de concepci\u00f3n, a menudo realizada por un <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/7-herramientas-para-analista-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">analista de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, un ingeniero de datos o un <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-architect\"><span style=\"font-weight: 400;\">arquitecto de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, con <\/span><b>una fuerte interacci\u00f3n con los negocios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cambio, la data architecture se refiere a la implementaci\u00f3n t\u00e9cnica de esa visi\u00f3n. Aqu\u00ed hablamos de herramientas, <\/span><b>bases de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>cloud<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>seguridad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>almacenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>gobernanza<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es el esqueleto t\u00e9cnico que lleva el modelo de datos a la realidad. Se puede ver <\/span><b>el data model<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como el plano de una casa, y la data architecture como los cimientos, las paredes, los materiales y la fontaner\u00eda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bien <\/span><b>modelar sin pensar en arquitectura<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es arriesgarse a lo irrealista. Pensar <\/span><b>arquitectura sin modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es exponerse al caos. El equilibrio entre ambos es lo que marca la diferencia entre un proyecto de datos inestable&#8230; y un sistema fiable, mantenible y escalable.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e68ee1f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e68ee1f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6f9771 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d6f9771\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfPor qu\u00e9 el modeling lo cambia todo en un proyecto de datos?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-957b114 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"957b114\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podr\u00eda pensarse que la modelizaci\u00f3n es un tr\u00e1mite aburrido, pero es todo lo contrario. El data modeling es <\/span><b>el punto de anclaje de todo el proyecto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Primera raz\u00f3n: <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-quality-por-que-es-tan-importante\"><span style=\"font-weight: 400;\">garantizar la calidad de los datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Un buen modelo permite imponer reglas de validaci\u00f3n, evitar redundancias, documentar las fuentes&#8230; Esto permite <\/span><b>obtener datos m\u00e1s limpios, m\u00e1s coherentes, y por tanto m\u00e1s fiables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La segunda raz\u00f3n, es facilitar la colaboraci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con un esquema bien dise\u00f1ado, todos hablan el mismo idioma. Los negocios saben a qu\u00e9 corresponde cada tabla, <\/span><b>los analistas de datos saben c\u00f3mo consultar, los ingenieros de datos saben c\u00f3mo ingerir<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. No m\u00e1s necesidad de descifrar nombres de columnas oscuros o estructuras improvisadas. La tercera ventaja, y no menos importante, es ahorrar tiempo (y dinero).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Menos errores, menos confusi\u00f3n, menos refactorizaciones dolorosas. <\/span><b>El costo de un mal modelo no se ve de inmediato<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pero explota a medida que el proyecto crece. En cambio, <\/span><b>un buen modelo permite iterar m\u00e1s r\u00e1pido y escalar sin dolor<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Modelar, es tambi\u00e9n anticipar. Anticipar casos de uso futuros, del an\u00e1lisis avanzado, del machine learning, o una migraci\u00f3n al cloud. Un buen modelo de datos es reutilizable y evolutivo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2096b0c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2096b0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181569\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3531990 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3531990\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar el modelado de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ecbf0e2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ecbf0e2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db63c01 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"db63c01\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfPrimero negocio o primero la tecnolog\u00eda? Las dos escuelas<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af4f713 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"af4f713\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la jungla de los proyectos de datos, una pregunta regresa a menudo: \u00bfdeber\u00eda modelarse partiendo del negocio, o del sistema? <\/span><b>La modelizaci\u00f3n orientada al negocio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con una visi\u00f3n business-first, es el enfoque preferido en los proyectos de Business Intelligence, de reporting o de an\u00e1lisis estrat\u00e9gico. Se empieza preguntando: \u00bfqu\u00e9 entidades son importantes para el negocio? \u00bfQu\u00e9 relaciones tienen sentido para los usuarios?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo se piensa para ser legible, comprensible, explotable por los analistas y los tomadores de decisiones. Por ejemplo, en un almac\u00e9n de datos de marketing, se privilegiar\u00e1 una <\/span><b>estructura simple<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en estrella, con <\/span><b>dimensiones claras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como \u00abCliente\u00bb, \u00abCampa\u00f1a\u00bb, \u00abProducto\u00bb. Y esto, incluso duplicando algunos datos para <\/span><b>facilitar los an\u00e1lisis<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El objetivo es <\/span><b>ganar en simplicidad y eficacia en la explotaci\u00f3n anal\u00edtica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por el contrario, algunos proyectos necesitan una estructura m\u00e1s t\u00e9cnica y normalizada, dise\u00f1ada para garantizar la coherencia de las operaciones. Se adopta entonces <\/span><b>la modelizaci\u00f3n orientada al sistema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es a menudo el caso en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/oracle-erp\">los sistemas transaccionales tipo ERP<\/a>, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/big-data-marketing-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">e-commerce<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/sage-crm-todo-sobre\">CRM<\/a>. Se privilegian modelos muy normalizados, evitando la redundancia. Modelos optimizados para el rendimiento bruto, la fiabilidad y el mantenimiento. El objetivo es la integridad, <\/span><b>el rendimiento y la escalabilidad t\u00e9cnica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ambos enfoques no son opuestos: responden a objetivos diferentes. <\/span><b>El arte del data modeling<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es precisamente saber elegir la filosof\u00eda correcta seg\u00fan la necesidad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0a9f0f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c0a9f0f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a51a97 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a51a97\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Las mejores herramientas de modelizaci\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a5f2d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1a5f2d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Modelar es un verdadero trabajo de concepci\u00f3n, di\u00e1logo y documentaci\u00f3n. Y para hacerlo bien, es mejor estar bien equipado. Entre las mejores herramientas, podemos citar <\/span><a href=\"http:\/\/dbdiagram.io\"><span style=\"font-weight: 400;\">dbdiagram.io<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Simple y visual, es perfecto <\/span><b>para comenzar un esquema ERD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> r\u00e1pidamente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para diagramas m\u00e1s libres y colaborativos, se puede utilizar <\/span><a href=\"https:\/\/www.lucidchart.com\/pages\"><span style=\"font-weight: 400;\">Lucidchart<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"http:\/\/draw.io\"><span style=\"font-weight: 400;\">Draw.io<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Tambi\u00e9n existen soluciones dise\u00f1adas <\/span><b>para los grandes sistemas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como <\/span><a href=\"https:\/\/erstudio.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">ER\/Studio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"https:\/\/www.powerdesigner.biz\/FR\"><span style=\"font-weight: 400;\">PowerDesigner<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Las herramientas como <\/span><a href=\"https:\/\/www.metabase.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Metabase<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><a href=\"https:\/\/superset.apache.org\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Superset<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> permiten visualizar los modelos de datos y las relaciones directamente desde la base.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por su parte, dbt (Data Build Tool) se utiliza mucho <\/span><b>para documentar y estructurar modelos anal\u00edticos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en los almacenes de datos modernos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57ecb24 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"57ecb24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181570\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2384f8d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2384f8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formarse en herramientas de Data Modeling<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09edb9b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"09edb9b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1dcf89c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1dcf89c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">El data modeling en la era del cloud, la IA y el NoSQL<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea7175f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea7175f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante mucho tiempo confinada a <strong>las bases relacionales<\/strong> cl\u00e1sicas, <\/span><b>la modelizaci\u00f3n de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ha tenido que adaptarse a las transformaciones del mundo moderno: cloud computing, big data, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/metricas-en-machine-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">machine learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, bases orientadas a documentos&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El panorama ha cambiado, y las pr\u00e1cticas tambi\u00e9n. Con los pipelines de machine learning, ya no se trabaja \u00fanicamente con bases fijas. Los datos pueden ser masivos, ruidosos, evolutivos. Por lo tanto, hay que <\/span><b>modelar por iteraciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, manteniendo una flexibilidad m\u00e1xima sin dejar de asegurar la <\/span><b>trazabilidad mediante el data lineage y el versioning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/mongodb-todo-sobre-la-base-de-datos-nosql-orientada-a-documentos\">MongoDB<\/a> o <\/span><b>Firebase<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ya no hay tablas en el sentido SQL. Sin embargo, la modelizaci\u00f3n es m\u00e1s indispensable que nunca. Hay que pensar en la imbricaci\u00f3n de los documentos, en las duplicaciones aceptables, en el rendimiento de lectura\/escritura. No porque <\/span><b>la estructura sea \u00ablibre\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> hay que improvisar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, la modelizaci\u00f3n nativa del cloud est\u00e1 pensada para la escalabilidad. Con soluciones como <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/snowflake\"><span style=\"font-weight: 400;\">Snowflake<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <strong>BigQuery<\/strong> o <strong>Redshift<\/strong>, los modelos deben ser econ\u00f3micos. Deben ser <\/span><b>paralelizables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y adaptados al pago por consulta. Se piensa en costos, latencia, cach\u00e9, e incluso gobernanza desde la concepci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-574c05a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"574c05a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9b0730 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b9b0730\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n: el Data Modeling, clave de un proyecto que se sostiene<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec0f6a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ec0f6a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Modelar sus datos es un poco como dibujar el mapa antes de partir a la aventura. Sin un modelo s\u00f3lido, incluso las mejores herramientas o algoritmos terminan funcionando en vac\u00edo. Al contrario, una base bien pensada permite <\/span><b>ganar en eficacia, en claridad, y sobre todo en longevidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Modelar bien hoy, es evitar las deudas t\u00e9cnicas de ma\u00f1ana.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para <\/span><b>dominar los fundamentos del <\/b><b><i>data modeling<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, aprender a estructurar pipelines robustos y <\/span><b>construir arquitecturas de datos modernas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\"><span style=\"font-weight: 400;\">la formaci\u00f3n de Ingeniero de Datos de DataScientest<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es simplemente ideal. Te sumerge en todos los entresijos del oficio: modelizaci\u00f3n, gesti\u00f3n de bases <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/sql-vs-nosql-diferencias-usos-ventajas-y-inconvenientes\"><span style=\"font-weight: 400;\">SQL y NoSQL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, construcci\u00f3n de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/desarrollador-de-etl-todo-sobre\"><span style=\"font-weight: 400;\">pipelines ETL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, orquestaci\u00f3n con Airflow, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-de-apache\"><span style=\"font-weight: 400;\">ingesti\u00f3n de datos masivos con Spark<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, despliegue en el cloud&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen: todo lo que un ingeniero de datos debe saber para construir bases s\u00f3lidas. Gracias a nuestra <\/span><b>aproximaci\u00f3n orientada a proyectos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, desarrollar\u00e1s competencias inmediatamente aplicables, en v\u00ednculo directo con las exigencias del terreno. La formaci\u00f3n es certificante, profesionalizante, y est\u00e1 disponible <\/span><b>en BootCamp o a tiempo parcial.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0\u00danete hoy a <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y construye desde ahora los sistemas de datos del ma\u00f1ana.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fb2725 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7fb2725\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181571\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/data-modeling-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48f7d1b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"48f7d1b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convertirse en experto en Data Modeling<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8395d76 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8395d76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que sabes todo sobre el Data Modeling, te invitamos a descubrir <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-architect\">nuestro art\u00edculo completo sobre la Data Architecture<\/a> y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-engineer\"><span style=\"font-weight: 400;\">nuestro art\u00edculo sobre la ingenier\u00eda de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c99ed0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0c99ed0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93ac6f7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"93ac6f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el Data Modeling?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El Data Modeling es el proceso de representar formalmente las estructuras l\u00f3gicas de los datos en un sistema. Consiste en definir entidades, relaciones y reglas para organizar, almacenar y manipular los datos de forma coherente y duradera.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los diferentes tipos de modelos de datos?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Existen tres niveles principales: el modelo conceptual (abstracto, orientado al negocio), el modelo l\u00f3gico (estructurado, orientado a bases de datos), y el modelo f\u00edsico (implementaci\u00f3n t\u00e9cnica). Tambi\u00e9n hay enfoques como el modelo ERD, relacional, dimensional y NoSQL.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es importante el Data Modeling en un proyecto de datos?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Porque garantiza la calidad, claridad y durabilidad de los datos. 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Estas permiten dise\u00f1ar, visualizar y documentar modelos de datos eficientemente.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo ha evolucionado el Data Modeling con el cloud y el Big Data?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El Data Modeling se ha adaptado a entornos m\u00e1s flexibles como NoSQL, cloud y pipelines de IA. 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