Modelo lógico de datos
Hoy en día, las organizaciones recopilan una gran cantidad de datos procedentes de muchas fuentes. Sin embargo, los datos en bruto no son suficientes. Los datos deben analizarse para proporcionar información procesable que permita tomar decisiones empresariales rentables. Un análisis de datos preciso requiere una recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos eficientes. Existen muchas tecnologías de bases de datos y herramientas de procesamiento de datos diferentes, y los distintos conjuntos de datos requieren herramientas diferentes para un análisis eficaz.
En el ejemplo del concesionario de coches, la clase padre Exposiciones tendría como hijas las dos entidades Coches y Representantes, porque en una exposición se exponen varios coches y trabajan varios representantes.
El modelado de datos entidad-asociación (EA) utiliza diagramas formales para representar las relaciones entre entidades de una base de datos. Los arquitectos de datos utilizan varias herramientas de modelado de EA para representar datos.
¿Qué es el modelo conceptual?
En el contexto de la construcción de un sistema basado en el conocimiento (SBC), un modelo conceptual (MC) se considera una construcción abstracta finalizada que permite reducir la complejidad de la experiencia centrándose en determinados aspectos del conocimiento [KAR 90].
¿Cuáles son los distintos modelos de datos?
En el análisis de datos se distinguen dos tipos principales de datos o variables: los datos cuantitativos y los datos cualitativos. Existe una diferencia significativa entre los datos cuantitativos y los cualitativos. Ambos modelos se utilizan ampliamente en el análisis de datos.
¿Por qué utilizar un modelo conceptual?
Debe utilizarse un modelo conceptual de datos para definir y comunicar las relaciones de nivel superior entre conceptos/entidades. En otras palabras, permite a una organización ver sus datos, y las relaciones entre los distintos tipos de datos, en su contexto.
Ejercicio de corrección del modelo conceptual de datos
Los FD que existen entre los datos son a veces evidentes y no siempre requieren modelización, pero ésta puede ser útil, ya que permite, entre otras cosas, distinguir las futuras entidades del MCD e identificar sus identificadores.
Decimos que nb_capítulos (número de capítulos escritos por un autor, para un libro) es un dato transportado por la asociación “escribir”. Esta asociación es, por tanto, una asociación portadora de datos.
Una relación se compone de atributos. Estos atributos son datos elementales procedentes de las propiedades de las distintas entidades, pero también identificadores y datos transportados por determinadas asociaciones.
Por último, también puede encontrar el término cardinalidad de la relación, que en este caso significa el número de ocurrencias de una relación (o número de entradas en la tabla correspondiente) y el término grado de la relación, que corresponde al número de atributos de una relación.
Como ejemplo de procesamiento de verificación, podemos utilizar un trigger si el RDBMS lo permite. He aquí un ejemplo de trigger con un procedimiento almacenado que comprueba la presencia de una ocurrencia para un identificador dado en la tabla BeingMarie:
Mld base de données
El mapa conceptual se considera una herramienta estimulante en la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. Varios estudios han demostrado la importancia de integrar el mapa conceptual en diferentes dominios y contextos de enseñanza/aprendizaje. En este trabajo estudiamos el uso del mapa conceptual como herramienta que favorece el aprendizaje del modelado de datos en un curso introductorio de bases de datos que se imparte a estudiantes noveles. Nuestro propósito es motivar a los estudiantes, conseguir que se interesen por el modelado de las bases de datos y aumentar la eficacia de su aprendizaje. Informamos también de los resultados del estudio que realizamos durante el curso 2015/2016, con 50 estudiantes universitarios de primer curso de nuestra institución. Estos estudiantes con formación inicial similar, sin ningún conocimiento previo en modelado de datos o mapa conceptual, fueron divididos en dos grupos : uno como grupo experimental habiendo seguido la enseñanza con integración del mapa conceptual en el modelado de procesos y el otro como grupo control habiendo seguido la misma enseñanza sin uso del mapa conceptual. Se han estudiado los esquemas conceptuales producidos por los alumnos de los dos grupos durante la prueba de rendimiento para detectar y analizar los errores cometidos por los dos grupos. También se analizaron las puntuaciones de los alumnos para comprobar si existían diferencias significativas entre las puntuaciones de los dos grupos. Este estudio reveló diferencias estadísticamente significativas entre las puntuaciones de los dos grupos a favor del grupo experimental.
Modelo conceptual de datos uml
Observará que todas las tablas se han prefijado con la letra T cuando proceden de entidades, y con TJ cuando proceden de asociaciones. En este último caso, sus nombres se han formado con los trigramas de las tablas implicadas en la unión (TJ_TRF_LIF y TJ_CHB_PLN_CLI).
En el trigger BEFORE INSERT de la tabla CLIENT, este generador se utiliza para alimentar el campo NUM_CLI: