Bases de datos para Analítica

Una base de datos analítica está diseñada específicamente para admitir aplicaciones de inteligencia empresarial y para satisfacer nuestras necesidades de analizar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y precisa que las bases de datos transaccionales.

Las bases de datos transaccionales están destinadas a respaldar y administrar sus operaciones comerciales diarias pero no se prestan para el análisis. Es importante elegir una base de datos correcta ya que de no hacerlo será como haber elegido a la pareja incorrecta, una que solo te proporciona miseria y tristeza.

A continuación te hablaremos de los tipos de bases de datos para analítica que te podrían solucionar la vida.

Bases de datos para Analítica

Tres cosas debemos conocer antes de saber cuáles son las bases de datos para analítica que existen. Por un lado está el concepto de datos, el concepto de bases de datos y el tipo de base de datos que debemos elegir.

Datos

Es una representación simbólica que puede ser numérica, alfanumérica o de cualquier otra forma que representa la expresión mínima de algo. Un dato en sí mismo no puede considerarse como información.

Sin embargo, un conjunto de datos ordenados lógicamente pueden proporcionarnos cualquier clase de información.

Base de datos

Es un sistema o conjunto de datos organizados de manera lógica y coherentemente que nos permite el acceso a ellos de forma más rápida y eficiente. Toda empresa cuenta con una base de datos para el manejo de su información.

Sin embargo, existen distintos tipos de bases de datos que se especializan en ares diferentes. Es muy importante saber cómo elegir un sistema de bases datos. Por tanto, te daremos algunas instrucciones para hacerlo.

Qué Base de Datos elegir

Existen diferentes tipos de bases de datos y el uso de cada uno tiene que ver con el tipo de análisis a realizar. Al momento de elegir alguno de estos sistemas debes tener en consideración lo siguiente:

  • El tipo de datos que se analizará.
  • La cantidad de datos que deben analizarse.
  • La rapidez con la que se analizarán los datos.
  • Los recursos de TI y las habilidades del equipo.

Debemos tener presente que los datos que vamos a analizar pueden ser estructurados o no estructurados. También la cantidad de estos datos pueden ser terabytes o petabytes. Asimismo, debemos saber si los datos deben analizarse en tiempo real para obtener información inmediata o pueden realizarse por hora o por día.

Por último, recordar también que la latencia y el tamaño total del equipo pueden restringir o maximizar la eficacia del análisis. Sabiendo esto, conozcamos algunos tipos de bases de datos para Analítica.

Operations Analytics

Uno de los tipos de bases de datos para analítica es Operations Analytics (IBM ofrece una solución). Este es el tipo de base de datos que ayuda a las empresas a maximizar la productividad y la rentabilidad de su negocio. Las bases de datos relacionales y multidimensionales son las bases de datos más comunes para Operations Analytics.

Estas bases de datos almacenan datos en filas y columnas e incluyen Microsoft SQL Server, Oracle, Sybase, DB2, Informix, MySQL, etc. Las bases de datos relacionales pueden ser OLTP (Procesamiento de transacciones en línea) o OLAP (Procesamientos de analítica en línea).

Batch Analytics

Otro tipo de base de datos para analítica es Batch Analytics (AWS ofrece una solución). Esta se utiliza para procesar grandes volúmenes de datos en los que se recopila un grupo de transacciones durante un período de tiempo definido.

Las tecnologías de Big Data como Hadoop, NoSQL (Not Only SQL) son las más adecuadas para las bases de datos Batch Analytics. Por ejemplo, en el caso de Hadoop este resulta ser adecuado para el procesamiento de grandes volúmenes de datos con fines analíticos. Para procesar grandes volúmenes de datos, Hadoop administra la distribución del procesamiento en paralelo y, por lo general, en muchos servidores al dividir el conjunto de datos en conjuntos más pequeños llamados MapReduce.

Stream Analytics

Entre los distintos tipos de bases de datos para analítica también encontramos a Stream Analytics (Azure ofrece una solución). Este es sin duda un tipo de base de datos que analiza cada movimiento que se genera en transacciones financiera como las falla en equipos computaciones entre otras cosas, de forma rápida y precisa.

La base de datos en memoria es una de las bases de datos comunes utilizadas para el análisis de flujos.

Una base de datos en memoria se basa principalmente en la memoria principal (a diferencia de las bases de datos relacionales donde los datos se almacenan en discos) para almacenar datos, procesar y computar para facilitar y acelerar los tiempos de respuesta. SAP HANA, VoltDB, TimesTen también son algunos de los sistemas de bases de datos en memoria disponibles para Stream Analytics.

IoT Analytics

Por último, entre las opciones de bases de datos para analítica encontramos a IoT Analytics (AWS ofrece una solución). Este se refiere al procesamiento y análisis de datos recopilados desde sensores y dispositivos hasta puertas de enlace. Este tipo de análisis se aplica a equipos de automatización industrial, fabricación, petróleo y gas para el mantenimiento predictivo y la optimización de activos en tiempo real.

Las bases de datos Columnar y Massively Parallel Processing (MPP) se adaptan ampliamente para IoT Analytics. Ambas emplean sofisticadas y únicas capacidades de compresión e indexación que les permiten recuperar y analizar millones de registros con tiempos de respuesta inferiores a un segundo.

Por ejemplo, la base de datos Massively Parallel Processing es un tipo de arquitectura donde los datos se dividen en varios servidores o nodos y cada uno tiene su memoria y sus procesadores para procesar los datos localmente sin compartir nada. Teradata y Netezza son dos de las principales tecnologías MPP.

Las opciones de base de datos para analítica que mencionamos pueden utilizarse para más de un tipo de análisis. Dependiendo de lo que sea que estés necesitando podrías considerar migrar a una base de datos mucho más adecuada para mejorar la eficiencia tanto en los costos como en su nivel de operatividad.

Desde luego también debe reflejarse en el rendimiento y la escalabilidad de las aplicaciones de análisis.



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