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Revista Facultad de Ingeniería

Print version ISSN 0121-1129

Rev. Fac. ing. vol.22 no.35 Tunja July/Dec. 2013

 

Artículos

Aplicación del estándar ISO/IEC 9126-3 en el modelo de datos conceptual entidad-relación

Standard ISO/IEC 9126-3 application in the entity-relationship conceptual data model

Miguel Fernando González Pinzón*; Juan Sebastián González Sanabria**

* Heinsohn Business Technology (Colombia).
** Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (Tunja, Colombia). juansebastian.gonzalez@uptc.edu.co

Fecha de Recepción: 27 de octubre de 2013 Fecha de Aprobación: 25 de noviembre de 2013


Resumen

Presenta una reflexión sobre las consideraciones y recomendaciones que se deben tener en cuenta para evaluar los criterios de calidad del Modelo Conceptual, dentro del ciclo de vida de las bases de datos, presentando una revisión de la temática, en la que se tienen en cuenta diversos factores dados por autores destacados en el área, y por estándares como la ISO/IEC 25012, la ISO/IEC 9126-3 y la ISO/IEC 25024.

Palabras clave: Modelo de Datos Conceptual, Modelo Entidad-Relación, ISO/IEC 9126-3, ISO/ IEC 25012, ISO/IEC 25024, Calidad en Bases de Datos.


Abstract

This paper presents a reflection about the considerations and recommendations to be taken into account, in order to evaluate the Conceptual Model's quality criteria, within the databases lifecycle; by introducing a thematic review, in which several factors are taken into account, like those given by the area renown authors and by the standards such as the ISO/IEC 25012, the ISO/ IEC 9126-3 and the ISO/IEC 25024.

Keywords: Conceptual Data Model, Entity-Relationship Model, ISO/IEC 9126-3, ISO/IEC 25012, ISO/IEC 25024, Databases Quality.


I. Introducción

Cuando se construye un software se suelen aplicar estándares de calidad para determinar el grado en que satisface las necesidades de los usuarios; sin embargo, en ocasiones se incurre en el error de considerar que si cumple con los factores dados por el estándar se asegura calidad, omitiendo la revisión de calidad en aspectos del desarrollo de software, como, por ejemplo, en el modelo conceptual de la base de datos; por tal razón, a lo largo de los años han surgido modelos y normas que permiten evaluar el grado en que estos modelos corresponden con los datos que desean almacenar las personas; no obstante, los estándares se encuentran aún en desarrollo, por lo que es necesario combinar normas enfocadas en calidad de datos y modelos de calidad de software. En este trabajo de investigación se plantea una guía que pueda ser aplicada para evaluar el grado de calidad del modelo conceptual durante el ciclo de vida de la base de datos.

El presente artículo describe inicialmente una serie de criterios que deben cumplir los modelos conceptuales, para contextualizar posteriormente sobre los estándares internacionales que han sido adoptados para la evaluación de calidad del modelo conceptual de datos, enfocándose principalmente en el estándar ISO/IEC 9126-3. A continuación de los fundamentos teóricos se presentan unos tópicos y recomendaciones, especificando los pasos que se deben seguir para realizar un correcto modelo conceptual. Finalmente, se presentan las conclusiones del proyecto de investigación y los trabajos que se derivan de esta investigación.

II. Fundamentos teóricos

Con el objetivo de generar mayor comprensión, es necesario tener presentes algunas definiciones, principalmente en cuanto a los criterios y estándares de calidad existentes para los modelos conceptuales.

A. Criterios de calidad en modelos conceptuales

Algunos autores han definido a lo largo de los años una serie de criterios de calidad que deben presentar los modelos conceptuales de bases de datos; el presente trabajo se limita a la notación Entidad-Relación (ER), debido a que es la de mayor uso a nivel mundial para el modelado de bases de datos relacionales [1-2]. En la Tabla 1 se describen los criterios que cabe resaltar.

B. Estándares de calidad en bases de datos

  1. ISO/IEC 25012: La división ISO/IEC 2501n, de la serie SQuaRe, presenta detalladamente los modelos de calidad para software y datos. En el estándar ISO/IEC 25012, que forma parte de esta división, se establecen las características externas de calidad, que a su vez se descomponen en subcaracterísticas deseables tanto en el software como en los datos, y se proporcionan consejos prácticos sobre el uso de modelos de calidad, formulando los lineamientos para la calidad de los datos almacenados en un sistema de información con un formato estructurado [4].

    El estándar presenta quince características de calidad que pueden ser abordadas desde los puntos de vista dependiente e inherente del sistema:

    • Dependiente del sistema: se refiere a cuando la calidad de los datos depende del dominio tecnológico en el que se hace uso de los datos [5]; en la Tabla 2 se presentan dichas características.
    • Inherente: “cuando la calidad de los datos se refiere a los datos en sí mismos; en general, este punto de vista está relacionado con los aspectos del dominio gestionados por los expertos” [5]; la descripción de estas características se presenta en la Tabla 3.

    En la Tabla 4 se presentan unas características comunes a ambas perspectivas. Además, el estándar también define un modelo de proceso [4] que puede ser aplicado para el uso del modelo de calidad de datos.

    Algunos investigadores han aplicado el ISO/IEC 25012 para determinar la calidad de información y datos referentes a las aplicaciones desarrolladas; además de las anteriores características se han agregado dos nuevas que, aunque no forman parte del estándar, pueden ser tenidas en cuenta para la de la guía. La primera de ellas es la Adecuación Representacional (Representational adequacy), definida como la medida en que los datos se representan en forma concisa, flexible y organizada de acuerdo con su nivel de relevancia; la segunda es el valor agregado (value added), que consiste en la medida en que la utilización de los datos proporcionan ventajas; la razón de la adición de esta característica es que los datos pueden ser completos, fiables y actualizados, pero, sin embargo, no ofrecer beneficio alguno a los usuarios [7].

  2. ISO/IEC 9126 -3: Esta parte del estándar ISO/IEC 9126 es un reporte técnico que incluye las métricas internas que se pueden aplicar a un producto de software; cabe destacar que al ser métricas internas se aplican a productos de software no ejecutables; además, presenta una serie de ejemplos sobre métricas que pueden ser aplicadas y un marco de trabajo (framework) para realizar mediciones a un producto de software particular [8]. En la Tabla 5 se ilustra la equivalencia entre las características del ISO/IEC 9126 y el ISO/IEC 25012, que actualmente se usa como base para adaptarlo al modelo de calidad de datos del ISO 25012.
  3. ISO/IEC 25024: Está aún en desarrollo, y se espera que trabaje en conjunto con el ISO/IEC 25012, debido a que fue diseñado con el fin de proporcionar medidas orientadas netamente a la calidad de datos [9].

III. Aplicación de métricas de calidad a modelos conceptuales de datos

El modelo conceptual es el enlace entre los requisitos funcionales de un sistema de información y el diseño de la base de datos, lo que implica una serie de actividades que permitan definir qué se va a representar y cómo se va a representar, independientemente del gestor de bases de datos que se vaya a utilizar; hay que tener en cuenta que existen restricciones del mundo real que no pueden ser representadas en un modelo conceptual, por lo que es necesario adicionar representaciones textuales al diagrama [10].

La primera tarea es especificar los requisitos de la aplicación en un lenguaje natural; para esto es necesario realizar encuestas y entrevistas a las personas que están involucradas en la organización o empresa, revisar la documentación usada y, si existe algún software, detallar las interfaces y formularios que son manejados por él; esto puede consignarse en un documento de especificación de requisitos, que representa un esquema percibido de lo que se va a representar.

La segunda tarea consiste en obtener el diagrama conceptual a partir de los requisitos; para esto, algunos autores nos presentan unas claves para identificar entidades, atributos y relaciones:

  • Entidades: serán identificadas de los requisitos como objetos reales o abstractos de los cuales se desea almacenar información [11] ; suelen estar en forma de sustantivos. Las entidades se caracterizan por poder ser descritas o descompuestas en elementos más pequeños; además, existen dos tipos de entidades: las fuertes, que pueden existir por sí mismas, es decir, sin dependencia de otra entidad, y las débiles, cuya existencia depende de la ocurrencia de otra entidad y, por consiguiente, si se elimina la ocurrencia de la entidad fuerte se elimina su existencia.
  • Atributos: pueden ser obtenidos de los requisitos como propiedades o características que tiene una entidad [11]. Los atributos suelen estar en singular y son indivisibles, si un atributo puede ser descompuesto es indicio de que es una entidad o puede acabar como una relación, porque se haya determinado que el atributo es una referencia a otro tipo de entidad [12].
  • Relaciones: pueden obtenerse a partir de los verbos que interactúan con dos o más sustantivos (libro alquilado por un estudiante), las relaciones son asociaciones o correspondencias entre entidades, además, las relaciones presentan cierto grado de cardinalidad con las que cada tipo de entidad interviene en el tipo de interrelación [11].

Una vez que se han identificado los anteriores elementos y se diagraman acorde con una notación particular, se debe buscar que el modelo conceptual [13] se caracterice por su:

  • Claridad, esto es, que la significación no sea ambigua
  • Coherencia, es decir, no existan contradicciones o confusiones
  • Plenitud, en cuanto a que el esquema representa lo esencial del fenómeno
  • Fidelidad, en el sentido de que la representación del universo del discurso ha de hacerse sin desviaciones ni deformaciones
  • Simplicidad, pues se ha de buscar la máxima sencillez

También puede aplicar una serie de Reglas de consistencia e integridad [14], como se muestran en la Tabla 6, que le permiten verificar si el modelo conceptual fue correctamente elaborado, y si no lo fue, proceder a hacer las respetivas correcciones.

A. Mediciones al Diagrama Entidad-Relación

Para ejemplificar la medición al modelo, se usará el modelo conceptual presentado en la Fig. 1, basado en la lógica de negocio de una compraventa de vehículos. Una vez que se revisa el cumplimiento de las reglas de consistencia e integridad de la Tabla 7, se procede a seguir el marco de trabajo para la elaboración de las métricas de calidad basado en el estándar ISO/ IEC 9126-3.

  1. Identificación de requisitos de calidad: Los requisitos de calidad corresponden a las subcaracterísticas que se van a evaluar; cabe destacar que el modelo conceptual es un producto de software no ejecutable, por lo que se aplicarán métricas internas según ISO 9126. Además de lo anterior, hay una serie de criterios que no serán evaluados, como, por ejemplo, la portabilidad, debido a que es un criterio que requiere de una implementación física del modelo de datos; por lo que solo se evaluarán características que son susceptibles de ser aplicadas al modelo conceptual. En la Tabla 7 se resumen las características por evaluar y el peso que tendrá cada una; cabe aclarar que el peso está especificado de manera cualitativa, sin embargo, para efectos prácticos se utilizará una escala de 0 a 1, siendo repartidos los pesos de la siguiente manera:

    • Bajo (B): 0,00-0,33
    • Medio (M): 0,34-0,75
    • Alto (A): 0,76-1,00

  2. Diseño de la evaluación:En esta etapa se asocian a cada subcaracterística los objetos por evaluar; para el caso particular será exclusivamente el modelo conceptual, sin embargo, las fuentes de medición de algunas métricas incluyen el documento de especificación de requisitos. Adicionalmente, se codificó cada métrica interna con un código único para elaborar la Tabla 8, donde fue necesario especificar las métricas por evaluar; en este caso se aplican exclusivamente métricas internas cuyos propósitos y métodos de aplicación fueron descritos anteriormente.

    Ciertas características del ISO 25012 se evalúan con varias métricas diseñadas con base en el marco de trabajo de ISO 9126-3, pero modificadas a los criterios de calidad del modelo de calidad de datos; por otro lado, se tienen otras características, como la exactitud, que serán evaluadas por una sola métrica, debido a que para el caso particular se mide exclusivamente la exactitud de los atributos de dominio.

  3. Especificación de la evaluación: Para cada característica de calidad definida en la Tabla 8 es necesario definir las métricas que van a ser aplicadas, así como los niveles de satisfacción que se consideran deben cumplir las ponderaciones para ser consideradas de calidad. En la Tabla 9 se presentan las fórmulas dadas para cada métrica a criterio del autor, con base en una serie de procedimientos diseñados acorde al marco de trabajo del ISO 9126-3.
  4. Evaluación y verificación de los criterios de calidad: En la Tabla 10 se detalla la especificación de la evaluación obtenida; cabe aclarar que la evaluación se efectuó con base en los requerimientos bajo los cuales se diseñó el modelo, los cuales no se presentan por la extensión del documento.

    Una vez aplicada la evaluación de las métricas se procede a contrastar las columnas “Nivel Mínimo Requerido” de la Tabla 9 y “Puntaje” de la Tabla 10; las métricas cuyos valores estén por debajo del nivel requerido corresponden a los elementos del modelo que necesitan ser modificados para posteriormente volver a realizar un análisis sobre ellos. En el caso de la característica de Mantenibilidad se asignó cero (0) al puntaje, debido a que el modelo no sufrió modificaciones en los requisitos, por consiguiente, no se puede realizar la proyección de facilidad de cambio del modelo; sin embargo, esto no quiere decir que el modelo no tenga calidad, sino que simplemente esta característica queda pendiente para una evaluación futura.

  5. Transformaciones del modelo conceptual: Las transformaciones por realizar deben hacerse con base en los aspectos dados por las métricas cuyo puntaje no satisface los niveles requeridos; el caso de estudio se caracteriza por no estar aún completo, lo que ocasiona que no se tenga una adecuación funcional completa; esto indica que es necesario verificar los requisitos funcionales que aún no han sido modelados, y plasmarlos en el modelo. La existencia de requisitos inexistentes puede deberse al uso de atributos y entidades que no están estipuladas en los requisitos funcionales; así, pues, las transformaciones se pueden realizar con base en las siguientes actividades:

    • Consistencia: reglas para nombrar atributos, entidades y relaciones, además de verificar el correcto uso de entidades débiles.
    • Completitud: verificación de requisitos funcionales y de los objetos que los satisfacen en el modelo conceptual.
    • Precisión: especificación de tipos de datos en los atributos y creación de dominios basados en la lógica del negocio.
    • Exactitud: verificar que los dominios que fueron creados correspondan con los atributos del modelo conceptual consignados para tal fin.
    • Entendibilidad: tener en cuenta las reglas de notación, ortografía y la disposición de los elementos del modelo conceptual.
    • Manejabilidad: verificar la correspondencia de los atributos con los tipos de datos que les son asignados (no incluye atributos de dominio).
    • Facilidad de cambio: si los requisitos funcionales han cambiado durante la elaboración del modelo es posible realizar una proyección para determinar si el diagrama conceptual se adaptará; sin embargo, esta característica es la más difícil de medir, debido a que se refiere a necesidades futuras cuyo impacto en el modelo conceptual es incierto.

IV. Conclusiones

Las consideraciones y recomendaciones presentadas permiten evaluar la calidad de un modelo conceptual de la base de datos; aunque la manera de realizar esta tarea es subjetiva, se decidió trabajar con el marco de trabajo estipulado por el reporte técnico ISO 9126-3, de manera que se puedan validar las métricas creadas. Las mediciones absolutas que se utilizaron permiten realizar conteos precisos de los elementos del diagrama; con esto se tiene una alternativa al uso de ecuaciones y tratamientos matemáticos complejos.

Es fundamental trabajar de la mano con el documento de especificación de requisitos, debido a que ciertas métricas lo necesitan como fuente de medición; también es necesario haber terminado el modelo conceptual en su totalidad para evaluar la facilidad de cambio, pues esta solo permite establecer una proyección para determinar la adaptabilidad del modelo conceptual.

El uso de métricas en etapas tempranas, como la especificación y el diseño de la base de datos, aumenta la calidad no solo al modelo conceptual, sino también al software. Es indispensable trabajar con estándares de calidad enfocados en el modelo de datos (ISO/IEC 25012), de manera que las características por evaluar sean las correctas.

V. Recomendaciones y trabajos futuros

El presente trabajo fue diseñado para ser aplicado exclusivamente al modelo conceptual de datos. Independientemente de la notación usada, algunas métricas estipulan que se debe evaluar la calidad en cuanto a las normas de diagramación de dicha notación. Las métricas fueron diseñadas con base en los aspectos relacionados en el aparte de los fundamentos teóricos, y posteriormente fueron adaptadas a la tabla del estándar ISO/IEC 91263; esto con el fin de adecuar métricas de software al modelo conceptual de datos.

Debido a que el estándar ISO/IEC 25024 aún se encuentra en desarrollo, es necesario que se plantee continuar este trabajo para utilizar las métricas que sean estipuladas por la ISO, esto debido a que este estándar está siendo diseñado con el fin de aplicar netamente métricas orientadas al modelo de calidad de datos.

También se hace necesario ampliar el trabajo para evaluar la calidad de los modelos lógico y físico de la base de datos, con el fin de crear una guía que pueda ser aplicada a todo el ciclo de vida de las bases de datos y así fomentar su calidad.


Referencias

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