Identificación de necesidades de estructura de datos
Enviado por Mashi31 • 14 de Septiembre de 2021 • Tareas • 322 Palabras (2 Páginas) • 116 Visitas
Identificación de necesidades de estructura de datos.
Juan Sebastián Pérez Angulo
Universidad de Guayaquil
10-06-2021
Identificación de necesidades de estructura de datos.
El modelo relacional es una forma de estructuración de datos, para su almacenamiento y manipulación. Abarca distintos casos que van desde la compresión de la solución de un problema de almacenamiento, pasando por el modelo ontológico de éste , hasta la implementación de esta solución a través de un motor de base de datos. El arquitecto de la base de datos, para entender un problema de gestión y almacenamiento, debe en primer lugar poder interactuar con los expertos en el dominio del problema, que generalmente no son especialistas en la tarea de modelar estructuras de datos. Dichos expertos, en el análisis, diseño y dominio del problema, suelen ser uno o varios profesionales involucrados con el flujo de datos y sus características, sin ser necesariamente profesionales con conocimiento formal sobre el diseño de bases de datos.
En términos generales un arquitecto de base de datos debe poder aprender del problema que está tratando tanto como pueda, a fin de alcanzar una comprensión clara del dominio del problema, como expresa Giarratano en su libro Sistemas Expertos..., en la página 4, «el dominio del conocimiento en el experto, debe crecer hasta comprender el dominio del problema». El arquitecto, habiendo recabado suficiente información del equipo de análisis y diseño sobre el problema que está tratando, será capaz de realizar su tarea con experticia, desarrollando el diseño de la estructura de datos.
La conceptualización de la solución sobre un problema analizado, que se representa a través de un esquema, compuesto por entidades, atributos y relaciones; habitualmente se llama esquema o modelo conceptual.
Los resultados esperados del proyecto se pretenden documentar y de esta manera lograr algunos objetivos, como ejemplificar estructuras de datos válidas de las que no lo son, explicar las implementaciones de estas estructuras a los arquitectos de datos, documentar los estándares y normas del proceso, sustentar las hipótesis, etc.
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