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¿Qué es el modelo entidad relación y para que se utiliza?

El  diagrama entidad relación es una expresión gráfica que organiza la información de una base de datos y que permite identificar visualmente el tipo de diseño del modelo de datos.

Se emplea para ilustrar las relaciones que se establecen en una base de datos.

El modelo entidad relación (ERD o modelos ER) es una herramienta que permite representar de manera simplificada cómo personas, objetos o conceptos se relacionan entre sí. Se utiliza para exponer cómo se organiza la información en una base de datos.

La creación del modelo entidad relación para su aplicación en el diseño de bases de datos se le atribuye a Peter Chen, profesor del MIT, quien publicó en 1976 el documento  “Modelo entidad-relación: hacia una visión unificada de los datos”.

El modelo entidad relación incluye tres elementos básicos:

  • Entidades: son las personas, objetos o conceptos de los que trata una base de datos. Por ejemplo, en una base de datos de ventas de un negocio, las entidades podrían ser, entre otras, “Cliente”, “Producto”, “Factura” o “Dirección”.
  • Atributos: describen las propiedades que posee cada entidad. En el ejemplo anterior, atributos de la entidad “Cliente” podrían ser “Nombre”, “Primer Apellido”, “Fecha de nacimiento”, etc.
  • Relaciones: sirven para crear vínculos entre parejas de entidades. Siguiendo con el ejemplo, cada “Cliente” está vinculado a una “Dirección”, a uno o varios “Productos”, etc.

El diagrama entidad-relación corresponde a la expresión gráfica del modelo entidad relación. Para ello, se utilizan símbolos:

  • Rectángulos, para representar las entidades.
  • Óvalos, para los atributos.
  • Diamantes o líneas de conexión para representar las relaciones entre entidades y atributos.

Las líneas de conexión suelen tener una apariencia gráfica diferente en función del tipo de relación que exista entre las entidades que conectan (puede ser una línea continua o discontinua, por ejemplo).

El modelo entidad relación pretende ser un reflejo de la estructura gramatical y, por ello, utilizan:

  • Sustantivos, comunes o propios, para definir tipos de entidades y entidades.
  • Verbos, para definir tipos de relación.
  • Adjetivos, como atributos de una entidad.
  • Adverbios, como atributos de una relación.

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Usos del modelo entidad relación

Los modelos ER se emplean para diseñar bases de datos en múltiples campos, como los sistemas de información empresarial, los procesos de negocio, la investigación, la educación o la ingeniería de software. En concreto:

  • Diseño de bases de datos: los diagramas entidad-relación se emplean para diseñar bases de datos relacionales. En ingeniería de software este suele ser el primer paso para concretar los requisitos de un proyecto de sistemas de información.
  • Depuración de errores de bases de datos: el modelo ER permite analizar bases de datos existentes con el fin de encontrar problemas de lógica o implementación.
  • Sistemas de información empresarial: se recurre a modelos ERD para diseñar bases de datos relacionales para un proceso de negocio que permitan simplificar el proceso y mejorar sus resultados.
  • Reingeniería de procesos de negocio: el modelo entidad relación también contribuye a analizar bases de datos que se emplean para rediseñar y optimizar un procesos de negocio.
  • Investigación: los modelos ER pueden ser útiles para analizar datos estructurados que se emplean en investigaciones.
  • Educación: un diagrama entidad-relación sirve para planificar bases de datos de información con propósitos educativos.

El modelo entidad relación es, básicamente, el esquema que se emplea para ilustrar las relaciones que se establecen en una base de datos. Bases de datos que se emplean en empresas y todo tipo de entidades que generan ingentes volúmenes de datos a los que se puede sacar partido, si se sabe cómo.

Por ello, los especialistas en análisis y tratamiento de datos se han convertido en uno de los perfiles con mayor demanda en el mercado laboral. Una profesión para la que el Máster en Big Data de UNIR proporciona un enfoque multidisciplinar y conocimientos especializados en procesado masivo de datos, herramientas de visualización y análisis e interpretación de datos, entre otros.

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