Modelado y Arquitectura de Datos con ER/Studio

© 2016 IDERA, Inc. All rights reserved.
Proprietary and confidential.
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ER/STUDIO®
La solución definitiva para el diseño de datos,
modelado y colaboración

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HISTORIA DE ER/STUDIO
 ER/Studio fue lanzado en marzo de 1996 por Embarcadero
• Producto original renombrado como Data Architect en 2009
• Business Architect añadido en 2007, Software Architect añadido en 2009
• Team Server introducido en 2015
 Acerca de 10,000 ER/Studio clientes
 Múltiples premios y reconocimientos de la industria

3© 2016 IDERA, Inc. All rights reserved.
ALGUNOS DE NUESTROS MUCHOS CLIENTES

ARQUITECTURA DE DATOS CORPORATIVA
 ER/Studio mejora la visibilidad y la colaboración
 Permite el modelado de datos más eficiente y automatizado
 Compartir modelos y metadatos a través de la organización
 Establecer glosarios de negocios con términos y definiciones
coherentes
 Construir una base sólida para el compliance, data governance y
master data management

FAMILIA DE PRODUCTOS ER/STUDIO

ER/STUDIO DATA ARCHITECT
 Ingeniería inversa y generación de scripts precisos
 Comparación rápida y eficaz de los cambios
 Perspectivas de datos completa con los modelos
lógicos y múltiples modelos físicos
 Generación de reportes para todas las necesidades
técnicas y de negocio
 Control de versiones con el repositorio central

LAS 10 RAZONES PRINCIPALES PARA ELEGIR ER/STUDIO
1. Sub-modelos
2. Separación lógico/físico
3. Ingeniería Inversa
4. Extensiones de Metadatos
5. Estándares de Nomenclatura
6. Comparar y Mezclar
7. Macros
8. Universal Mappings
9. Big Data: Soporte Nativo
10. Repositorio, Publicaciones
y Colaboración

1: SUB-MODELOS
 ¿Qué es un sub-modelo?
• Una colección de objetos pertinentes a un tema o
una audiencia específica
• Descomposición de áreas/asuntos
• Idealmente, debe estar centrado en las áreas de
negocio

1: SUB-MODELOS - COLAPSADO

1: SUB-MODELOS – EXPANDIDO

2: SEPARACIÓN LÓGICO/FÍSICO
Data Management Body of Knowledge (DMBOK):
A data model is a representation of the data
describing real-world objects and the relationships
between the objects, independent of any associated
process. Generally speaking, there are 3 levels of
data modeling that are utilized, in order of
abstraction:
• Conceptual Models
• Logical Models
• Physical Models

2: MODELO CONCEPTUAL
 Abstracto
 Entidades de negocios
 Relaciones de negocios
 No se detalla completamente
 Normalmente no es normalizado

2: MODELO LÓGICO

2: SEPARACIÓN LÓGICA/FÍSICA

2: WHERE USED (DONDE SE UTILIZA)

3: INGENIERÍA INVERSA
 La capacidad de crear un modelo de datos mediante la
conexión a una base de datos existente
• Conector nativo
• ODBC
• También puede ser vía Script en lugar de una conexión
directa
 Vital para mapear y analizar escenario con datos complejos

3: ASISTENTE PARA INGENIERÍA INVERSA

3: INGENIERÍA INVERSA - MÁS DETALLES

4: EXTENSIONES DE METADATOS
 Definición y creación de metadatos adicionales para los
objetos del modelo
• Muchos usos y posibilidades
• Data governance
• Data quality
• Master data management
• Data retention policies

4: CONFIGURACIÓN DE ATTACHMENTS

4: ATTACHMENTS EN LOS DIAGRAMAS

4: ATTACHMENTS, DICCIONARIO DE DATOS

5: ESTÁNDARES DE NOMENCLATURA
 Extremadamente importante
 Definir
 Aplicar
 Hacer cumplir
 Representar objetos de
negocio del mundo real
 Normalmente compuesta de
• Términos de negocio
• Abreviatura para cada uno
• Templates (especificar el
orden)
• Mayúsculas y minúsculas
• Prefijos, sufijos

5: APLICACIÓN DE NORMAS DE DENOMINACIÓN
 Puede ser invocado por otros
asistentes
• Modelo físico general
• Comparación y combinación
• Generación de esquemas XML
• Validación del modelo
 Se puede aplicar al modelo o sub-
modelo en cualquier momento
 Cualquier dirección
 Revisar y aplicar de forma selectiva
 Puede congelar nombres

MODELOS DE FLUJO DE DATOS: TRANSFORMACIONES

6: COMPARAR Y COMBINAR
 Comparar Modelo (o sub-modelo) a
• Otro modelo (sub-modelo)
• Base de datos
 En caso de diferencias
• Combinar desde la origen hasta el destino especificado
 Informes se pueden generar fácilmente

6: COMPARE & MERGE SCOPE
 Compare logical model to
• A physical model in the same .dm1 file.
• A logical model of another ER/Studio Data Architect data
model.
• A physical model of another ER/Studio Data Architect data
model.
 Compare physical model to
• The logical model of the same data model.
• Another physical model of the same data model that shares
the same DBMS platform (and version).
• A logical model of another ER/Studio Data Architect data
model.
• A physical model of another ER/Studio Data Architect data
model sharing the same DBMS platform (and version).
• A live database.
• An SQL file.

6: COMPARAR Y COMBINAR (A)

6: COMPARAR Y COMBINAR (B)

6: COMPARAR Y COMBINAR (C)

6: COMPARAR Y COMBINAR (D)

6: COMPARAR Y COMBINAR (E)

6: COMPARAR Y COMBINAR (F)

6: COMPARAR Y COMBINAR - SCRIPT

6: COMPARAR Y COMBINAR - FINAL

7: MACROS
 Lenguaje de script para
• Aplicar automatización dentro de la herramienta
• Aplicar cambios a los objetos en el modelo

7: MACROS
 Basado en un lenguaje de programación (SAX basic)
 Editor completamente funcional
 Interfaz de automatización
• Controles con soporte de scripts
• Automatizar tareas repetitivas
• Controladores de eventos
 Algunos casos de uso
• Actualizar objetos
• Importación/exportación de metadatos
• Cambiar las propiedades de visualización
• Generación de metadatos física
 Amplio conjunto de macro enviado con el producto
• Puede ser copiado, modificado
• Un nuevo puede ser construido a partir de cero si se desea

8: UNIVERSAL MAPPINGS
 Capacidad para vincular objetos relacionados
• Dentro del mismo modelo
• A través de distintos modelos
 Nivel de Entidad/Tabla
 Nivel de Atributo/Columna

8: UNIVERSAL MAPPINGS

9: SOPORTE NATIVO PARA BIG DATA
 Capacidad de modelar conceptos de big data
• Objetos anidados
• Matrices de objetos anidados
 Soporte para realizar ingeniería inversa de big data
• Herramienta interna en oposición a MetaWizard
 Ingeniería directa

9: SOPORTE NATIVO PARA BIG DATA
 MongoDB
• Versiones 2.4 y 2.6
 Hadoop Hive
• Versiones 0.12 y 0.13
 Capacidades
• Diagramación
• Ingeniería inversa (JSON, BSON)
• DDL soportado para Hive

9: BIG DATA - MEJORAS EN LA NOTACIÓN
 Modelo físico
• Objetos en lugar
de las Tablas
 Objetos Anidados
• tipo de relación
“Is Contained In”

10: REPOSITORIO, PUBLICACIONES, COLABORACIÓN
 Apoyo de grandes equipos y proceso de colaboración
• Los arquitectos de datos, modeladores
• Los analistas de negocio
• Los actores empresariales
 Checkin & Checkout basado en el repositorio
• Sub-modelos completos
• Objetos individuales
 Publicar y colaborar
• Web portal
• Reportes nativos
 Business Stakeholder como un participante activo en la
creación de metadatos
 Notificaciones

10: REPOSITORIO
 Checkin & Checkout de un modelo/sub-modelo, o objeto
individual de Data Architect
 Checkin & Checkout del espacio de trabajo de Business
Architect
 Repositorio es una base de datos relacional
• Oracle o SQL Server
 Soporte para Versiones con Nombre
 Soporte para Branch & Merge

10: PUBLICACIÓN
• Publicación de modelos a través del portal
(Team Server)
• Informes nativos
• HTML, RTF
• Drill down para metadatos en HTML
• RTF se puede editar en una herramienta como
Word, y luego publicar (RTF, PDF, etc.)

10: TEAM SERVER CORE
• Potente glosario empresarial y colaboración de
metadatos
• Integrar términos y definiciones de negocio con
los sistemas de negocio
• Ver, almacenar y administrar una única fuente
de las definiciones de negocio
• Conecte las políticas de negocio a los flujos de
trabajo diarias con alertas contextuales y
consejos

10: TEAM SERVER – EXPLORADOR DE MODELOS

10: TEAM SERVER– GLOSARIO / TÉRMINOS

10: COLABORACIÓN EN EQUIPO

10: REGISTRO DE DATA SOURCE

DOCUMENTACIÓN Y DESCARGA
 Más información sobre el paquete de ER/Studio
• https://www.idera.com/er-studio-enterprise-data-
modeling-and-architecture-tools
 Descarga de versiones de prueba
• https://www.idera.com/er-studio-enterprise-data-
modeling-and-architecture-tools/freetrialsubscriptionform
 Documentación técnica
• http://docs.embarcadero.com/products/er_studio_enterpri
se
 Caso de Éxito Microsoft
• https://www.idera.com/resourcecentral/casestudies/micros
oft-deploys-erstudio-for-enterprise-data-models

GRACIAS!
¿Alguna pregunta?
Jorge Aguilar
Account Manager
O: 713.533.5039 |
Mexico: (55)8421-9630
Jorge.aguilar@idera.com|
Francisco Gomes
Sales Manager, Latin America
O: 713.533.5091 |
Francisco.gomes@idera.com
Para encontrar uno de nuestros socios en su región:
http://www.idera.com/partners/search

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