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Bases de Datos relacionales y Big Data

bases de datos relacionales
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Dentro de las Bases de Datos relacionales, La mención de Big Data ha existido durante varios años. Blogs, compañías de gestión de datos, compañías de TI y expertos han estado publicando sobre big data.

¿Qué es big data?

Los expertos dicen que el big data está en todas partes. Entonces, ¿todos los datos que encontramos durante nuestras escapadas diarias son grandes datos? ¿Qué califica como big data? ¿Qué tan grande es en realidad? ¿Cómo se puede gestionar algo tan vasto y diverso? ¿Es este el fin de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)?

Hemos visto durante siglos cómo las nuevas tecnologías de datos han estado reemplazando las tecnologías de datos antiguas. Al igual que las Mac casi han reemplazado a las computadoras de escritorio y los teléfonos inteligentes han reemplazado a los teléfonos con tapa, podemos esperar la llegada de los grandes datos para pedir el fin del RDBMS y otros sistemas tradicionales de administración de datos.

Sorprendentemente, ese no es el caso. La evolución de RDBMS ha asegurado que los grandes datos siempre encuentren almacenamiento, administración y uso organizados. Microsoft SQL Server, Oracle y MySQL, los bien conocidos y escuchados nombres de RDBMS dominarán un poco más el mundo de los datos gracias a la coexistencia pacífica y la poderosa evolución conjunta de los tipos de datos y bases de datos. Por lo tanto, es con certeza que los científicos de big data predicen la coexistencia de big data y bases de datos relacionales RDBMS convencional durante un tiempo más.

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¿Qué califica como big data?

Aquí mismo, también deberíamos tratar de explicar la naturaleza de los grandes datos, explicar la naturaleza de los grandes datos y qué abarca exactamente. Técnicamente, puede considerar cualquier dato como big data las siguientes tres condiciones:

Velocidad: big data crece a una tasa exponencial. Los datos no estructurados de las interacciones de las redes sociales, las revisiones de los clientes e incluso los datos de IoT siguen fluyendo de una gran cantidad de fuentes a la base de datos. Para fines de 2025, los científicos de datos esperan un volumen de más de 163 zettabytes de datos procesables y datos no estructurados. Cualquier RDBMS que pueda ajustarse a estos datos no estructurados puede aspirar a sobrevivir a esta gran fiebre de datos.

Volumen: la cantidad de datos que fluye en cada minuto está más allá del alcance de la simple comprensión humana. Dado que casi todos los dispositivos, incluidos los teléfonos inteligentes, iPads y FitBits generan toneladas de datos procesables, la escalabilidad del RDBMS que aspira a proteger grandes datos se convierte en la mayor preocupación. La última vez que verificamos, los dispositivos IoT estaban contribuyendo a los volúmenes más grandes de big data en todo el mundo, e incluso las compañías de datos más grandes estaban actualizando sus sistemas de administración de bases de datos para acomodar los grandes volúmenes.

Variedad: el RDBMS tradicional solo podía ajustarse a una variedad finita de datos. Necesitaban reformar los datos en formatos rígidos para acomodarlos y clasificarlos correctamente. Sin embargo, la gran variedad de datos que fluyen en cada minuto elimina la posibilidad de reestructurar y formatear datos en formas rígidas. Hay datos de sitios de redes sociales, sitios web de negocios, sitios de comercio electrónico y equipos de servicio al cliente de la misma compañía que entran en una sola base de datos masiva. Las bases de datos de Big Data pueden almacenar y administrar los tipos de datos heterogéneos sin utilizar métodos de datos engorrosos.

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¿Por qué una nueva empresa necesita big data?

Cualquier base de datos relacional apropiada para big data también debe proporcionar un ejército de herramientas y aplicaciones para la regulación del acceso a datos. Junto con las instalaciones básicas de administración y almacenamiento, sus datos necesitan una mayor seguridad y accesibilidad. La inclusión de nuevas aplicaciones y herramientas puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario (UX) de la base de datos.

La base de datos ahora solo impulsa un negocio, también alimenta el sitio web UX de una forma u otra. Elegir un diseño potente, flexible y escalable que pueda adaptarse a sus grandes datos es la única forma de garantizar un crecimiento saludable de su empresa. Incluso las nuevas empresas están invirtiendo en big data, principalmente porque casi todas las empresas con presencia en línea requieren aprendizaje automático.

Con la ayuda del aprendizaje automático y el análisis predictivo, las empresas pueden predecir el comportamiento futuro del cliente y comprar opciones. Esto influirá en sus “hábitos” de marketing y sus argumentos de venta. ¿Te imaginas cómo puede aumentar tu ROI si encuentras una manera de predecir el producto líder o la oferta con mejor rendimiento de la próxima semana?

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¿Deberías optar por usar Big Data?

Big Data es una herramienta y un arma, con la cual los nuevos y viejos empresarios están luchando en la guerra de divulgación, ventas y mercadeo de clientes. Lamentablemente, el big data es necesario para todos, pero accesible solo para unos pocos.

Las bases de datos que pueden almacenar, usar y compartir las cantidades astronómicas de datos no son baratas. Además del costo de establecer la estructura, hay un costo recurrente de mantenimiento que puede paralizar a una corporación de tamaño pequeño a mediano, pero aún no llega a un punto de equilibrio.

Por lo tanto, antes de saltar la nueva y brillante cosa en el mercado (big data), evalúe su situación actual. ¿Necesita big data o una nueva plataforma RDBMS? ¿Su empresa se siente debilitada sin la gestión de big data? ¿Estás listo para preparar una avalancha de nuevas tecnologías que incluyen bases de datos Hadoop y NoSQL? A menos que la respuesta a estas preguntas sea un “SÍ”, debe reconsiderar sus grandes planes.

Soluciones para problemas en Bases de Datos Relacionales

Varias compañías han subcontratado sus necesidades de datos a las partes que mejor lo conocen. Existen varios servicios dedicados de gestión de datos, que pueden recopilar, organizar, almacenar y proporcionar los datos según las necesidades de su empresa, así como la migración de SAP

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Esta es una opción mucho más barata ya que estas compañías ya tienen estructuras dedicadas que pueden aprovechar según sus necesidades únicas.

Algunos de ellos tienen sus soluciones NoSQL que pueden ayudarlo a escalar con sus crecientes volúmenes de datos. Sabemos que las necesidades de datos de una empresa son inevitables. Por lo tanto, debe darse una vuelta y encontrar un servicio de datos remoto experto que pueda satisfacer todas sus necesidades de datos.

Big data es más manejable de lo que piensas. Puede que no sea obligatorio para el éxito inmediato de una empresa, pero su costo no debería ser el factor que le impida adoptarlo. Existen varias bases de datos de código abierto y sistemas de administración de bases de datos que pueden proporcionarle soluciones de big data.

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