Los datos son la nueva moneda. Sí, lo leíste bien.
Es un activo y, como todo lo demás, tiene su valor, especialmente si miramos el mundo desde cómo lo percibimos hoy y las tendencias que están moldeando nuestras vidas. Los datos han sido un tema candente durante años, pero ahora son parte de prácticamente todo lo que hacemos. Las personas generan datos todos los días, ya sea que se den cuenta o no.
Al igual que los tiburones, los datos están en un estado constante de movimiento. Se crean, almacenan, examinan, analizan y manipulan. Como resultado, tienen su propio ciclo de vida. El ciclo de vida de los datos es esencialmente el viaje que los datos realizan a través de los sistemas de una organización. Este viaje incluye los procesos y procedimientos que pones en práctica para garantizar que el conjunto de datos con el que trabajas esté protegido y la calidad de los datos se mantenga a lo largo del tiempo.
Cuando se trata de gestionar datos organizacionales en tiempo real, varios factores afectarán tu conjunto de datos y la integridad de su utilidad de principio a fin. La gestión de bases de datos asegura que las bases de datos de tu empresa se mantengan estables para operaciones comerciales efectivas y toma de decisiones.
¿Qué es la gestión de bases de datos?
La gestión de bases de datos es un conjunto de medidas organizativas que manejan los datos comerciales a lo largo de su ciclo de vida. Esto puede implicar agregar registros de datos, editar los existentes o incluso eliminar algunos por completo.
Las empresas dependen de grandes cantidades de datos recopilados de diversas fuentes, incluidos documentos en papel, correos electrónicos y conexiones basadas en la web. Esta cantidad de datos en constante crecimiento impulsa la necesidad de una gestión estricta de bases de datos. Pero antes de profundizar en la gestión de bases de datos, necesitamos entender qué es una base de datos.
Una base de datos es el corazón de un sistema empresarial informatizado. Contiene datos vitales para operar el negocio, como registros de clientes, direcciones e información financiera. En pocas palabras, una base de datos es una colección de datos organizados.
La función de una base de datos es simple: permite que una colección de datos se almacene de manera eficiente y se organice de una manera útil y manejable. Esto significa que un sistema de base de datos es útil para diversos propósitos, desde registrar estadísticas básicas hasta apoyar una amplia variedad de funciones complejas de contabilidad empresarial y recursos humanos. Las empresas utilizan bases de datos para recuperar y analizar información de una manera que pueda ayudarlas a lograr sus objetivos comerciales basados en datos.
¿Por qué las empresas necesitan gestión de bases de datos?
Una base de datos de calidad es la base de la mayoría de las aplicaciones empresariales. Aunque pocos discutirían contra esta simple verdad, hay una amplia gama de opiniones sobre cómo lograr el objetivo de tener una base de datos de calidad y útil. Aquí es donde entra en juego la gestión de datos. La gestión de datos es un proceso complejo que requiere una comprensión sólida de la gestión de bases de datos.
La inundación de datos no muestra signos de disminuir. Por lo tanto, las organizaciones están invirtiendo en actividades de gestión de bases de datos para:
- Mantener el rendimiento de aplicaciones y bases de datos
- Mantener registros de consumidores, inventarios de datos y empleados
- Automatizar operaciones y procedimientos de bases de datos
- Almacenar y gestionar una amplia gama de tipos de datos
La gestión de bases de datos implica saber cómo implementar y almacenar datos en una base de datos, cómo mantenerlos y limpiarlos, y cómo recuperarlos en cualquier momento. Toda la información debe almacenarse en una base de datos cuando una empresa quiere darle sentido.
Si los datos son el nuevo petróleo, entonces la gestión de bases de datos es la plataforma petrolera.
La gestión de bases de datos proporciona apoyo a la estrategia de gestión de datos de una organización. Junto con las soluciones de inteligencia empresarial (BI), la gestión de bases de datos es un componente crítico de la infraestructura informativa de una empresa, permitiendo la toma de decisiones informadas y el crecimiento corporativo.
La gestión de bases de datos incluye una serie de métodos proactivos para mitigar o prevenir las repercusiones negativas del crecimiento explosivo de datos no regulados. Algunas tareas frecuentes de gestión de bases de datos que los administradores de bases de datos (DBAs) realizan diariamente son:
- Establecer un sistema confiable de respaldo de bases de datos y recuperación ante desastres
- Prepararse para los requisitos de expansión de almacenamiento y capacidad
- Monitorear el rendimiento de aplicaciones y datos
- Ajustar y solucionar problemas de la base de datos según sea necesario
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Términos clave utilizados en la gestión de bases de datos
Una base de datos almacena toda tu información esencial para un acceso rápido y fácil. A través de las bases de datos, las empresas pueden almacenar, gestionar, manipular y distribuir información para crear un flujo de trabajo más eficiente.
La gestión de bases de datos es crítica y requiere un gran grado de intelecto, experiencia y previsión para llevar a cabo las muchas tareas asociadas con ella. No obstante, conocer la terminología relacionada con las bases de datos es fundamental para garantizar que una empresa esté adecuadamente informada y tenga un buen dominio de los conceptos de gestión de bases de datos durante la fase de diseño de la base de datos.
A continuación se presentan las definiciones de algunos términos de gestión de bases de datos de uso frecuente.
Teorema CAP
Según el teorema CAP, un sistema informático distribuido (que incluye un software de gestión de bases de datos distribuido y sus datos alojados) no puede satisfacer todos los siguientes compromisos al mismo tiempo:
- Consistencia: La consistencia implica que todos los nodos informáticos (dispositivos o puntos de datos en una red más grande) contendrán las copias exactas de un elemento de datos replicado para diferentes transacciones en tiempo real.
- Disponibilidad: La disponibilidad significa que cada solicitud de lectura o escritura para un objeto de base de datos se ejecutará con éxito o resultará en un mensaje que indique la incompletitud de la operación.
- Tolerancia a particiones: La tolerancia a particiones indica que un sistema de base de datos puede operar incluso si la red de nodos falla, resultando en dos o más particiones, con nodos en cada partición comunicándose solo entre sí. Una vez que la partición se cura, los sistemas distribuidos que garantizan la tolerancia a particiones pueden recuperarse de manera elegante.
ACID
ACID es el acrónimo de atributos proporcionados por los sistemas de gestión de bases de datos típicos que representan atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. Según el teorema CAP, el modelo de transacción de base de datos ACID proporciona un sistema consistente. Es una combinación adecuada para empresas que manejan procesamiento de transacciones en línea (por ejemplo, instituciones financieras) o procesamiento analítico en línea (por ejemplo, empresas de consultoría que manejan almacenamiento de datos).
El modelo ACID para el diseño de bases de datos asegura la integridad de los datos al imponer lo siguiente:
- Atomicidad: Cada proceso de base de datos debe adherirse a un principio de todo o nada, lo que significa que incluso si un solo componente del proceso falla, todo el proceso de base de datos falla.
- Consistencia: Cada actividad o transacción de base de datos debe adherirse a todas las reglas establecidas de la base de datos. Cualquier actividad que no cumpla con las reglas establecidas está prohibida.
- Aislamiento: Cada actividad de base de datos se llevará a cabo de manera independiente de las demás. Por ejemplo, si numerosas actividades se ejecutan simultáneamente, la base de datos prohibirá que interfieran entre sí.
- Durabilidad: Independientemente de si la base de datos falla o no, las copias de seguridad y otras técnicas preservarán cada actividad de base de datos.
Esquema
Un esquema de base de datos es una estructura esquelética que refleja la estructura lógica de datos de una base de datos. Especifica cómo se organizan los datos en diferentes tablas y cómo se vinculan las relaciones entre las tablas. Los diseñadores de bases de datos crean el esquema para ayudar a los programadores a comprender y utilizar la base de datos.
Atributo
Un atributo de base de datos es una propiedad que identifica un objeto de base de datos específico. Una columna en una tabla de base de datos es un atributo. Al mismo tiempo, la tabla en sí como un todo se conoce como una entidad.
Metadatos
Metadatos significa más datos sobre los datos dados. En un DBMS, los datos almacenados en las columnas de una tabla tienen características específicas, como tipo, tamaño u otras propiedades que permiten al DBMS interpretar los datos de manera significativa o permitir a los usuarios comprenderlos mejor. La forma más fácil de acceder a los metadatos de una base de datos es a través de un diccionario de base de datos.
Clave primaria
Una clave primaria es un solo atributo o un conjunto de múltiples atributos que identifica de manera única cada registro en una base de datos. No puede haber valores de clave primaria duplicados en una sola tabla, y no pueden ser nulos. Las claves primarias son útiles al establecer asociaciones entre entidades en una base de datos y valores de atributos en otra. Un consumidor, por ejemplo, puede tener múltiples números de teléfono y direcciones de correo electrónico. Una clave primaria ayuda a vincular a un solo consumidor con los numerosos valores distintos en el mismo campo de "número de teléfono" o "dirección de correo electrónico".
Clave foránea
Una clave foránea conecta un registro en una tabla con un registro en otra. Una clave foránea es un registro (o conjunto de registros) en una tabla que se refiere a la clave primaria de otra tabla. La tabla que contiene la clave foránea se convierte en la tabla hija, y la tabla que contiene la clave primaria se convierte en la tabla padre.
Por ejemplo, si hay dos tablas, cliente y pedido, se puede establecer una conexión entre ellas agregando una clave foránea a la tabla de pedidos que hace referencia al customer_id en la tabla de clientes. Tanto la tabla de clientes como la de pedidos tienen el campo customer_id. La clave foránea en la tabla de pedidos es la columna customer_id, que se refiere a la clave primaria en la tabla de clientes. El DBA debe cumplir con la restricción de clave foránea para insertar un registro en la tabla de pedidos. Esto disminuye la posibilidad de error y aumenta la precisión de los datos al eliminar la entrada de datos repetitiva.
Lenguaje de consulta estructurado
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje de programación más utilizado para recuperar datos de una base de datos. Su fuerza y versatilidad permiten la creación de bases de datos y tablas, así como el procesamiento y consulta de datos. La sintaxis de SQL se divide en dos categorías: lenguaje de manipulación de datos y lenguaje de definición de datos. El lenguaje de manipulación de datos proporciona los comandos SQL más utilizados, mientras que el lenguaje de definición de datos es responsable de crear nuevos objetos de base de datos, como índices y tablas. Las bases de datos SQL como MySQL y PostgreSQL siguen el modelo de transacción de base de datos ACID.
Consulta
Una consulta es una indagación realizada sobre datos en la base de datos en forma de un comando codificado por programadores. Las consultas son útiles para encontrar y recuperar datos y crear listas ad hoc de entradas o una subtabla de resultados.
Lenguaje de manipulación de datos
El lenguaje de manipulación de datos, también conocido como DML, es un conjunto de comandos SQL que se ocupan de la manipulación de datos en una base de datos. Por ejemplo, el comando INSERT agrega datos a una tabla, y el comando UPDATE actualiza los datos en una tabla.
Lenguaje de definición de datos
El lenguaje de definición de datos, o DDL, es un conjunto de comandos SQL que definen el esquema de la base de datos. Simplemente maneja las descripciones del esquema de la base de datos y se utiliza para construir y alterar la estructura de los objetos de la base de datos. Por ejemplo, el comando CREATE crea la base de datos y sus objetos, mientras que el comando DROP elimina objetos de la base de datos.
Modelo BASE
El modelo BASE fue creado como una alternativa al modelo de transacción de base de datos ACID para satisfacer las demandas de las bases de datos NoSQL cuyos datos no están organizados de la misma manera que requieren las bases de datos SQL. Según el teorema CAP, el modelo BASE proporciona alta disponibilidad. Es una combinación adecuada para empresas de marketing y servicio al cliente que manejan análisis de sentimientos para la investigación de redes sociales.
El modelo BASE asegura la integridad de los datos al imponer lo siguiente:
- Disponibilidad básica: La base de datos está completamente operativa y disponible. La replicación de datos ocasionalmente ayuda a respaldar los datos en otros servidores.
- Estado suave: En contraste con el modelo ACID de consistencia estricta, los datos no tienen que ser consistentes todo el tiempo. Cualquier consistencia impuesta en toda la base de datos es responsabilidad de la base de datos individual o del desarrollador.
- Consistencia eventual: Este principio establece que la base de datos alcanzará la consistencia en algún momento no especificado en el futuro.
NoSQL
NoSQL es un paradigma de base de datos creado para manejar datos no estructurados como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y medios. Una base de datos NoSQL utiliza el modelo de transacción de base de datos BASE menos estricto para mantener la integridad de los datos. En lugar de tablas, un esquema de base de datos NoSQL puede utilizar una arquitectura de clave o valor o gráficos para almacenar datos. MongoDB, Redis, Cassandra, Amazon DynamoDB y Couchbase se encuentran entre las bases de datos NoSQL más populares.
Evolución de la base de datos
Antes de la invención de las bases de datos, todo lo que los humanos documentaban estaba en papel. Las personas usaban listas, cuadernos, libros de contabilidad e infinitos archivos de registros almacenados en archivadores. Cuando se requería acceso a uno de estos documentos, identificar y recuperar físicamente el registro era un procedimiento largo y arduo.
También había problemas frecuentes que iban desde registros perdidos hasta incendios que destruían archivos completos y la historia de la sociedad y las organizaciones. Finalmente, había problemas adicionales de seguridad porque el acceso físico era generalmente fácil de obtener.
Los científicos desarrollaron el concepto de bases de datos en un intento de superar las limitaciones del almacenamiento de datos tradicional basado en papel. Los archivos en una base de datos se conocen como registros. Las piezas de datos individuales en un registro se conocen como campos.
A pesar de su comienzo en la década de 1960, las bases de datos han cambiado considerablemente a lo largo de los años. Las primeras bases de datos utilizadas para almacenar y gestionar datos fueron bases de datos de navegación, como las bases de datos jerárquicas y de red.
La introducción de bases de datos jerárquicas resolvió muchos de los problemas que surgieron con un enfoque basado en papel. Las bases de datos jerárquicas dependían de una arquitectura en forma de árbol y solo permitían un enlace de uno a muchos. También proporcionaron a los usuarios un sistema integral de respaldo y recuperación, lo que significaba que los archivos perdidos debido a daños externos ya no eran un problema.
El modelo de red fue definido por primera vez por científicos en la Conferencia sobre Lenguajes de Sistemas de Datos (CODASYL). Fue capaz de superar las limitaciones del modelo jerárquico. A diferencia de su predecesor, la base de datos de red proporcionó un modelo más flexible que permitía numerosas asociaciones.
1970-presente
Aunque el modelo de red superó al modelo jerárquico, los diseñadores y programadores aún no lo prefieren. La razón fundamental de esto es que productos más establecidos en el mercado, como IMS y DL/1 de IBM, seguían utilizando el modelo jerárquico, mientras que los investigadores desarrollaron el modelo relacional. Los diseñadores encontraron que el modelo relacional era mucho más fácil de comprender y mejoró la programación de aplicaciones.
El modelo relacional organiza el contenido de una base de datos en tablas, cada una de las cuales contiene entradas con campos. Se especifica el tipo de datos de cada campo, lo que ayuda a garantizar que no haya discrepancias y que la salida sea consistente. En una base de datos relacional, las tablas pueden tener relaciones entre ellas. La mayoría de las bases de datos relacionales utilizan el lenguaje de programación SQL para recuperar los datos.
En 1998, se desarrolló un nuevo término, NoSQL. Se refiere a una nueva generación de bases de datos que almacenan y recuperan datos utilizando lenguajes de consulta distintos de SQL. Dichas bases de datos han existido desde principios de la década de 1960, pero la revolución de la Web 2.0 las llevó al frente del mundo tecnológico.
Las bases de datos relacionales tradicionales sufrían problemas de escalabilidad y rendimiento, mientras que NoSQL era típicamente más rápido ya que utilizaba otras estructuras de datos para almacenar información. Sin embargo, también son más versátiles que las bases de datos relacionales tradicionales, ya que no están limitadas por las mismas restricciones.
¿Qué es un sistema de gestión de bases de datos?
Una base de datos a menudo requiere un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) o sistema de administración de bases de datos (DAS) para crear y gestionar bases de datos. Un DBMS es un software de base de datos integral que actúa como un puente entre la base de datos y sus usuarios finales o aplicaciones, permitiendo a los usuarios obtener, cambiar y controlar cómo se estructura y optimiza la información. Los usuarios finales pueden crear, proteger, leer, actualizar y eliminar datos en una base de datos utilizando el software DBMS.
El DBMS interactúa con el resto del sistema operativo, en particular el sistema de archivos y la interfaz de usuario, para cambiar la base de datos. Puede estar ubicado en la misma computadora que la base de datos, o puede estar en una computadora remota que accede a la base de datos en otra computadora a través de una red.
El DBMS ofrece una vista centralizada de los datos organizacionales a la que numerosos usuarios de diferentes lugares pueden acceder de manera controlada. También puede restringir qué datos ve el usuario final, permitiendo varias vistas de un solo esquema de base de datos. Dado que el DBMS maneja todas las solicitudes, los usuarios finales y las aplicaciones de software no están obligados a entender dónde se almacenan físicamente los datos o dónde están almacenados.
Un DBMS consta de tres elementos principales:
- Una base de datos física que alberga los datos
- Un motor de base de datos que está a cargo del acceso y modificación de datos
- Un esquema de base de datos que proporciona la estructura de la base de datos
Los tres elementos principales mencionados anteriormente admiten concurrencia, seguridad, integridad de datos y métodos de administración de datos estandarizados. Además, la gestión de cambios, el monitoreo y ajuste del rendimiento, la seguridad y la copia de seguridad y recuperación son algunas de las responsabilidades comunes de administración de bases de datos admitidas por el DBMS.
Tipos de bases de datos
Una base de datos es una colección de datos. Más precisamente, es una colección de datos relacionados organizados para almacenar y recuperar información legible.
Las bases de datos vienen en una variedad de formas y tamaños. La base de datos ideal para una organización específica depende de cómo los ejecutivos utilizarán esos datos para tomar decisiones basadas en datos.
Los siguientes tipos de bases de datos están disponibles, dependiendo de las necesidades comerciales.
Base de datos centralizada
Una base de datos centralizada permite a múltiples usuarios acceder simultáneamente a sus datos almacenados a través de una red informática utilizando una variedad de aplicaciones. Las organizaciones más grandes, como una corporación o institución, generalmente emplean bases de datos centralizadas.
EJEMPLO: La biblioteca principal de una universidad que contiene datos de todas las bibliotecas de un colegio o institución.
Base de datos relacional
Una base de datos relacional utiliza el modelo de datos relacional, que guarda datos en filas y columnas combinadas para formar una tabla de base de datos. SQL se utiliza para almacenar, manipular y gestionar datos en una base de datos relacional. Un sistema de gestión de bases de datos relacional, también conocido como DBMS relacional o RDBMS, es un software de base de datos diseñado explícitamente para bases de datos relacionales. Es una herramienta que permite a los usuarios diseñar, editar y gestionar una base de datos relacional.
EJEMPLO: MySQL, Microsoft SQL Server y Oracle Database.
Base de datos distribuida
En contraste con un sistema de base de datos centralizado, los datos en una base de datos distribuida se dispersan a lo largo de los numerosos sistemas de bases de datos de una organización. Estos sistemas de bases de datos están vinculados entre sí mediante conexiones de comunicación. Estas conexiones facilitan a los usuarios finales obtener información.
EJEMPLO: Apache Cassandra, HBase e Ignite.
Base de datos de documentos
Una base de datos de documentos sigue un modelo de base de datos no relacional que almacena y consulta documentos similares a JSON. Las bases de datos de documentos son más naturales y flexibles para que los programadores mantengan y consulten datos en una base de datos porque utilizan el mismo formato de modelo de documento que su código de software. Dicho modelo es adecuado para casos de uso como catálogos, perfiles de usuario y sistemas de gestión de contenido, en los que cada documento es diferente y cambia con el tiempo.
EJEMPLO: MongoDB y SimpleDB.
Base de datos orientada a objetos
En una base de datos orientada a objetos, los datos se almacenan como un objeto. Estos son análogos a los objetos utilizados en lenguajes de programación orientados a objetos.
EJEMPLO: GemStone/S, ObjectDB, ObjectDatabase++ y Versant.
Base de datos NoSQL
Una base de datos NoSQL o una base de datos no solo SQL es una base de datos no relacional, que permite el almacenamiento y la manipulación de datos no estructurados y semiestructurados.Las bases de datos NoSQL ganaron popularidad a medida que aumentó la demanda de desarrollar aplicaciones contemporáneas. Como resultado, en respuesta a las demandas, NoSQL introdujo una amplia gama de sistemas de bases de datos. Un DBMS NoSQL se diferencia de un RDBMS en su capacidad para manejar tanto datos estructurados como no estructurados. Esto permite que los sistemas NoSQL recopilen y analicen datos sin una estructura tabular estricta. Las bases de datos NoSQL pueden realizar consultas de entidades de base de datos que contienen varios componentes, como publicaciones en redes sociales, fotos, audios y videos, además de datos de texto y numéricos tradicionales.
EJEMPLO: MongoDB, CouchDB y Neo4J.
Almacén de datos
Un almacén de datos es una base de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP) especialmente diseñada para consultas y análisis rápidos. Sirve como un repositorio central para datos. Recopila información de muchas fuentes dentro de una organización para informes y análisis. Los informes generados por consultas complejas en un almacén de datos ayudan a tomar decisiones comerciales estratégicas.
EJEMPLO: Amazon RedShift, AWS Data Pipeline y Elastic MapReduce.
Base de datos de código abierto
Un sistema de base de datos de código abierto es aquel cuyo código fuente está disponible para el público; estas bases de datos pueden ser bases de datos relacionales o no relacionales. El código de una base de datos de código abierto está disponible para que el público lo descargue, modifique y reutilice. Una base de datos propietaria o de código cerrado, por otro lado, es aquella en la que el código está seguro y no está disponible para el público.
EJEMPLO: PostgreSQL, MariaDB y Redis.
Base de datos de gráficos
Una base de datos de gráficos almacena, mapea y consulta relaciones utilizando teoría de gráficos. Estos tipos de bases de datos son típicamente valiosos para analizar relaciones. Una base de datos de gráficos, por ejemplo, puede ser utilizada por una empresa para extraer datos sobre clientes de redes sociales.
EJEMPLO: RedisGraph, TerminusDB y Amazon Neptune.
Base de datos en la nube
Una base de datos en la nube almacena una colección de datos organizados o no estructurados en una plataforma de computación en la nube privada, pública o híbrida. Proporciona a los usuarios acceso a la base de datos utilizando varios servicios de computación en la nube (SaaS, PaaS, IaaS). Los modelos de base de datos en la nube son de dos tipos: convencional y base de datos como servicio (DBaaS). Un DBMS en la nube ayuda a las empresas a alojar sus bases de datos en la nube. El enfoque DBaaS utiliza servicios de base de datos en la nube administrados para administrar los sistemas. El enfoque en la nube permite a las empresas pagar solo por el almacenamiento, procesamiento y otros recursos que utilizan en lugar de proporcionar la infraestructura y los recursos subyacentes necesarios para ejecutar un DBMS en las instalaciones. El servicio administrado se escala automáticamente hacia arriba o hacia abajo en respuesta a los cambios en la demanda de recursos de la base de datos. Los usuarios pueden acceder fácilmente a los activos de datos desde cualquier dispositivo conectado a Internet, y las cargas de trabajo de la base de datos se almacenan de manera segura en la nube.
EJEMPLO: Google Cloud Platform y Microsoft Azure.
Base de datos multimodelo
Una base de datos multimodelo admite numerosos modelos de datos en conjunto con un único backend integrado. La mayoría de las bases de datos acomodan un solo modelo de datos que gobierna cómo se estructuran, almacenan y modifican los datos. Las bases de datos multimodelo pueden almacenar múltiples modelos de datos, como clave-valor, relacional, documento y gráfico.
EJEMPLO: Couchbase, ArangoDB y Azure Cosmos DB.
Base de datos autodirigida
Las bases de datos autodirigidas, también conocidas como bases de datos autónomas, son el tipo más nuevo e innovador de base de datos. Son basadas en la nube y utilizan aprendizaje automático para automatizar operaciones de bases de datos como ajuste, seguridad de datos, copias de seguridad y actualizaciones que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos.
EJEMPLO: Base de datos autónoma de Oracle y Pleoton DB.
Desafíos de la gestión de bases de datos
A medida que aumenta la tasa de interacciones de los usuarios, el número de dispositivos y la cantidad de datos guardados, también aumentan los problemas que encuentras al mantener tu base de datos. Aquí hay algunos de los problemas frecuentes que encontrarás al hacer que tu gestión de bases de datos sea más eficiente para tu organización.
Límites en la escalabilidad
Cada aplicación de software, incluidos los servidores de bases de datos, tiene limitaciones de escalabilidad y uso de recursos. No serás eficiente en tu trabajo si tu base de datos no se ajusta a las crecientes demandas de tu negocio. Del mismo modo, la configuración de hardware, los sistemas operativos y la arquitectura de la base de datos afectan la capacidad de procesamiento de transacciones de una organización.
Las bases de datos relacionales son más propensas a problemas de escalabilidad debido a su arquitectura. Como resultado, las empresas pueden tener problemas de rendimiento con su infraestructura y tecnología de bases de datos a medida que aumenta el tamaño de la base de datos relacional. Cuando surgen problemas, las empresas generalmente comienzan escalando el servidor de la base de datos. Si su base de datos continúa expandiéndose y el rendimiento disminuye incluso con la instalación de varios nuevos servidores que pueden permitirse, pueden considerar actualizar a una tecnología de base de datos de mejor rendimiento, que generalmente es significativamente más costosa.
Dependiendo de las demandas comerciales, las bases de datos se pueden escalar de dos maneras: horizontalmente o verticalmente.
- Escalado horizontal: El escalado horizontal implica agregar más memoria para tu nube o un servidor optimizado para densidad. Debido a que los datos se mantienen en piezas más pequeñas, es más fácil recuperarlos. Sin embargo, ten en cuenta que esto es solo una solución temporal si planeas seguir actualizando tus bases de datos en el futuro.
- Escalado vertical: El escalado vertical implica agregar más hardware a tu red de bases de datos y reducir la carga en tu base de datos actual. Si tienes una gran cantidad de tráfico, escalar verticalmente tu arquitectura de base de datos es una excelente opción.
Seguridad de datos
La seguridad es el problema más urgente en el entorno digital actual. Las empresas deben proteger sus datos y mantener las filtraciones al mínimo. Por ejemplo, las violaciones de bases de datos que contienen información muy sensible pueden arruinar la reputación de una empresa. Por lo tanto, la seguridad de los datos ha recibido mucha atención recientemente, lo cual es natural.
Las amenazas más comunes a la base de datos son:
- Privilegios de acceso que se utilizan indebidamente cuando los empleados utilizan privilegios de base de datos que exceden sus funciones laborales
- Ataques de inyección de bases de datos SQL y NoSQL que apuntan a plataformas de big data
- Violaciones de datos debido a negligencia humana
Se requiere una matriz defensiva de pautas y controles internos para proteger adecuadamente las bases de datos. Utiliza herramientas de seguridad de bases de datos como parte de tus pautas de seguridad para cifrar los datos y restringir el acceso solo a aquellos que necesitan verlos.
Rendimiento de la base de datos
Las bases de datos siempre han tenido que cumplir con requisitos de rendimiento estrictos. Mientras que la cantidad de datos estructurados y no estructurados que una empresa recopila crece, también es importante procesar estos datos más rápido para mantener a los consumidores felices. La base de datos debe procesar datos rápidamente para satisfacer a los usuarios sin hacerlos pasar por aros para acceder a la información.
La base de datos, independientemente de la tecnología, debe manejar enormes volúmenes de datos sin ralentizarse.
Beneficios de la gestión de bases de datos
A medida que aumenta el volumen de datos, también lo hace la necesidad de un sistema para gestionar adecuadamente este volumen de información. El éxito de una organización depende de la calidad de los datos que utiliza. Con el creciente número de aplicaciones que dependen de los datos y su papel en la toma de decisiones comerciales, se vuelve aún más crítico gestionar estos datos de manera efectiva.
La implementación exitosa de la gestión de bases de datos no es una tarea fácil, pero los beneficios que proporciona son sobresalientes.
Reduce la redundancia de datos
En un sistema de gestión de datos basado en archivos, hay casos en los que los archivos se almacenan en múltiples ubicaciones en un sistema o incluso en varios dispositivos. Desafortunadamente, este es un problema que ocurre con frecuencia en muchas organizaciones, también conocido como redundancia de datos, donde los datos idénticos están presentes en dos o más ubicaciones diferentes.
La redundancia de datos causa anomalías y corrupción de datos y debe evitarse durante el diseño de la base de datos. La normalización de bases de datos elimina la redundancia y maximiza el uso del almacenamiento. El uso adecuado de claves foráneas en una base de datos puede reducir la redundancia de datos y la ocurrencia de anomalías perjudiciales.
Mantiene la integridad de los datos
El término integridad de los datos se refiere a la precisión y consistencia de los datos en toda la organización. Dado que una empresa puede contener varias bases de datos con datos estructurados o no estructurados, garantizar la integridad de los datos se vuelve crítico.
Cuando existen múltiples versiones de los mismos datos en varias partes de una organización, causa inconsistencia de datos. Las empresas pueden asegurar una imagen completa de sus datos en toda su organización utilizando un sistema de gestión de bases de datos adecuado junto con herramientas de gestión de calidad de datos para hacer cumplir la integridad de los datos.
Además, los sistemas de gestión de datos proporcionan un marco más efectivo para hacer cumplir las regulaciones de privacidad y seguridad de datos. Una gestión más efectiva implica más transparencia y una menor posibilidad de violaciones regulatorias.
Proporciona respaldo y recuperación
Los usuarios de bases de datos no están obligados a respaldar datos regularmente porque el DBMS lo hace por ellos. El software de base de datos tiene mecanismos robustos para permitir la recuperación de datos durante una falla y respaldo automatizado para todos los datos corporativos en momentos predefinidos. Además, restaura la base de datos a su estado anterior después de un fallo o falla del sistema.
Software de sistemas de gestión de bases de datos
Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es un sistema de software diseñado para facilitar el almacenamiento, recuperación y mantenimiento de registros de bases de datos. Un sistema de gestión de bases de datos también se considera a veces sinónimo de la base de datos.
Las características del DBMS van más allá de las actividades convencionales de bases de datos y se distinguen por capacidades de gestión significativamente mayores. Estas incluyen una mayor visibilidad de metadatos, informes completos y personalizados, monitoreo de rendimiento, análisis de usuarios y verificaciones regulatorias.
Una solución de software debe cumplir con los siguientes criterios para ser elegible para la categoría de DBMS:
- Cumplir con un modelo de transacción de base de datos (por ejemplo, relacional, orientado a objetos, jerárquico, distribuido)
- Permitir el desarrollo y gestión de bases de datos
- Provisión para informes y análisis detallados
- Integrarse con otras aplicaciones impulsadas por bases de datos
*A continuación se presentan las cinco principales plataformas de software DBMS según los datos de G2 recopilados el 17 de junio de 2021. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.
1. SQL Developer
SQL Developer es un DBMS gratuito que simplifica el desarrollo y mantenimiento de bases de datos Oracle en plataformas tradicionales y en la nube. Además, Oracle SQL Developer proporciona una creación integral de aplicaciones SQL de extremo a extremo, una interfaz de informes, una hoja de cálculo para ejecutar consultas y scripts, una consola DBA para la gestión de bases de datos y una solución completa de modelado de datos.
Lo que les gusta a los usuarios:
"SQL Developer está disponible en múltiples plataformas como Windows, Mac y Linux. Oracle no cobra un centavo por ello. Por lo tanto, SQL Developer es más adecuado para un gran equipo global basado en funciones cruzadas. SQL Developer consume menos recursos en comparación con otros IDEs.
También puede gestionar y desarrollar bases de datos Oracle tanto en implementaciones locales como en la nube. SQL Developer también puede conectarse con bases de datos no Oracle como IBM db2, MSSQL Server y MySQL."
- Reseña de SQL Developer, Aritra G.
Lo que no les gusta a los usuarios:
"Hay algunas limitaciones, como que no puedes buscar más de 1000 registros a la vez, etc. Pero en general, es una gran herramienta."
- Reseña de SQL Developer, Ashutosh G.
2. Toad for Oracle
Toad for Oracle empodera a los DBAs, desarrolladores y analistas para automatizar operaciones, reducir el riesgo y disminuir los tiempos de entrega de proyectos en casi la mitad. También reduce el impacto en la productividad, los ciclos de desarrollo, el rendimiento y la disponibilidad de código ineficiente con un entorno de desarrollo integrado (IDE) de clase mundial. El IDE también proporciona a los equipos una amplia automatización, plantillas de código y colaboración.
Lo que les gusta a los usuarios:
"Disfruto de la facilidad de arrastrar y soltar tablas y la capacidad de hacer ediciones manuales rápidas a través de declaraciones SQL. Esto crea una experiencia fácil de usar donde muchos usuarios pueden crear sus consultas. Además, conectarse a bases de datos es simple, y los usuarios pueden guardar varios esquemas de tablas para volver a ellos más tarde, reduciendo la necesidad de configurar las vistas en cada inicio de sesión."
- Reseña de Toad For Oracle, Alisa P.
Lo que no les gusta a los usuarios:
"A veces es difícil navegar entre los menús de visualización, construcción, exploración y edición de código. Siento que puede albergar muchas pestañas, que se sienten como capas en las que puedo perder cosas. También es frustrante tener que restablecer la conexión al almacén cada vez que inicio sesión. Tal vez esto sea estándar con los sistemas de consulta."
- Reseña de Toad For Oracle, Emily E.
3. Oracle Enterprise Manager
Oracle Enterprise Manager es una herramienta DBMS que proporciona un único panel de control para gestionar todas las implementaciones. Las empresas pueden ejecutarlo en las instalaciones o a través de la infraestructura de la nube de Oracle. Oracle Enterprise Manager ofrece más visibilidad y control sobre la infraestructura de TI de una empresa. Además, proporciona a los usuarios soporte de gestión y automatización líder en el mercado para aplicaciones, bases de datos, hardware y sistemas diseñados de Oracle.
Lo que les gusta a los usuarios:
"Oracle Enterprise Manager proporciona un punto de control único para tus aplicaciones y bases de datos. Además, ofrece automatización lista para usar en forma de plantillas de monitoreo y plantillas de informes. También me encanta el nuevo grupo administrativo introducido en la versión 13.1 en adelante. Es un punto único para el control de parches para monitorear todas tus implementaciones a través de OEM."
- Reseña de Oracle Enterprise Manager, Jim R.
Lo que no les gusta a los usuarios:
"Los costos de licencia son altos. Además, utiliza muchos recursos informáticos como CPU y memoria, lo que puede causar cierta lentitud."
- Reseña de Oracle Enterprise Manager, Tugce K.
4. Microsoft SQL
Microsoft SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacional que extiende las capacidades de consulta SQL a los usuarios para Windows, Linux y contenedores Docker. SQL Server se puede instalar en las instalaciones o en la nube para un rendimiento líder en la industria. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes en su lenguaje y entorno favoritos.
Lo que les gusta a los usuarios:
"Mi cosa favorita sobre este software es lo robusto que es como herramienta. Ha sido el motor de base de datos de elección para muchos sistemas empresariales que he utilizado en mi carrera: desde sistemas PDM y ERP hasta herramientas de automatización de diseño. El uso de esta plataforma por parte de los desarrolladores va mucho más allá de lo que puedo crear por mi cuenta. Sin embargo, he encontrado que la arquitectura de las tablas interconectadas utilizadas en estos sistemas es intuitiva, dándome una curva de aprendizaje poco profunda si alguna vez necesito auditar o recuperar datos de esos sistemas.
Para un usuario novato como yo, he encontrado valor adicional al utilizar SQL como una versión más ligera y rápida de Microsoft Excel. En algunos roles empresariales, he encontrado que las empresas utilizan Excel para bases de datos, que se vuelven lentas y engorrosas a medida que aumenta el volumen de datos. Al almacenar datos y hacer cálculos básicos en tablas SQL, he podido aprovechar las habilidades de cálculo significativamente más eficientes de SQL y leer datos en una fracción del tiempo. He encontrado esto cierto hasta el punto de que incluso he utilizado SQL fuera del trabajo para su uso en deportes de fantasía."
- Reseña de Microsoft SQL, David M.
Lo que no les gusta a los usuarios:
"Es para empresas a gran escala, por lo que probablemente no sea para ti si estás buscando algo ligero, por ejemplo, para sitios web más pequeños. También requiere una curva de aprendizaje y es útil tener un administrador dedicado en entornos de TI completos. Sin embargo, esto se puede superar con la gran cantidad de información disponible debido a su longevidad como producto."
- Reseña de Microsoft SQL, Jeremiah S.
5. DataGrip
DataGrip es un IDE inteligente y un cliente de base de datos que satisface los requisitos únicos de los desarrolladores de SQL. Desarrollado por JetBrains, proporciona una colección de utilidades de base de datos que operan sobre la plataforma IntelliJ.
Lo que les gusta a los usuarios:
"Lo mejor de este software es que me permite gestionar bases de datos fácilmente y tiene un amplio soporte para manejar diferentes motores de base de datos. Es una aplicación fácil de entender y hace que la gestión de bases de datos sea una tarea mucho más soportable. También tiene excelentes funciones y recursos para utilizar correctamente los datos que tenemos según nuestras necesidades de estudio y productividad."
- Reseña de DataGrip, Mrunmayi G.
Lo que no les gusta a los usuarios:
"Consume muchos recursos en mi computadora, lo que hace que mi PC sea más lenta y su rendimiento disminuya drásticamente. Además, el hecho de que no tenga muchas opciones para consultar información también es bastante negativo, ya que no nos permite hacer consultas de una manera mucho más fácil sin tener que consultar el soporte técnico."
- Reseña de DataGrip, Emiro N.
Gestión de datos simplificada
Obtener una visión general de tus datos es un desafío. Hay tantas maneras de recopilarlos, y si no lo estás haciendo bien, puede ser información irrelevante o, peor aún, engañosa para ti. Los datos de mayor calidad solo son alcanzables con prácticas mejoradas de gestión de datos. La gestión de bases de datos es la columna vertebral de todas las empresas modernas, que necesitan almacenar grandes volúmenes de datos sujetos a modificaciones.
La gestión de bases de datos proporciona una base para las actividades de gestión de datos, lo que hace que sea más necesario que nunca utilizar las bases de datos de manera sabia y eficiente.
La copia de seguridad y recuperación de datos es una práctica esencial para cualquier empresa. Utiliza software de copia de seguridad de bases de datos para proteger los datos organizacionales con copias de reserva de bases de datos.
Keerthi Rangan
Keerthi Rangan is a Senior SEO Specialist with a sharp focus on the IT management software market. Formerly a Content Marketing Specialist at G2, Keerthi crafts content that not only simplifies complex IT concepts but also guides organizations toward transformative software solutions. With a background in Python development, she brings a unique blend of technical expertise and strategic insight to her work. Her interests span network automation, blockchain, infrastructure as code (IaC), SaaS, and beyond—always exploring how technology reshapes businesses and how people work. Keerthi’s approach is thoughtful and driven by a quiet curiosity, always seeking the deeper connections between technology, strategy, and growth.
