Con la proliferación del Big Data, las distintos tipos de bases de datos de Big Data se han convertido en un elemento esencial en la gestión de información, el almacenaje masivo, su gestión, análisis y difusión.
No solo se utiliza en estadística, sino también se aplica a distintos sectores como en el entretenimiento y redes sociales como Facebook y Twitter. Por estos motivos, es importante conocer los tipos de bases de datos con los que se trabaja en Big Data.
Bases de datos
Las bases de datos se clasifican, a grandes rasgos, por su forma de estructurar la información y el lenguaje que utilizan para ser gestionadas, los cuales pueden ser SQL y NoSQL.
En el Big Data, las bases de datos generalmente utilizadas son las NoSQL por diversas razones:
- Elevado número de fuentes de datos: internet, IoT, estudios, etcétera.
- Distintos tipos de datos: estructurados (tablas), no estructurados (documentos, vídeos, etc.), semiestructurados, etc.
- Gran cantidad de datos.
- Alta volatilidad de los datos que cambian de forma rápida y que tienen que ser procesados velozmente.
5 tipos de bases de datos NoSQL
Hay distintos modelos de datos, así como tipos de datos, por lo que también existen diferentes bases de datos para Big Data en NoSQL.
Así es como se maneja la inteligencia artificial para bases de datos
Bases de datos columnares
Las base de datos big data columnares son las bases de datos NoSQL más parecidas a las convencionales bases de datos relacionales. Almacenan datos estructurados en columnas individuales, en lugar de tablas.
También hay que saber que las bases de big data utilizan grupos de columnas. Funcionan bien para datos generados por máquinas, fuentes de datos estructuradas demasiado grandes para ser manejadas por un solo ordenador, y para consultas rápidas de datos.
Si quieres un análisis rápido y de precisión de datos-máquina, estas pueden ser el mejor tipo de base de datos. Apache Cassandra y Apache HBase son algunas de ellas.
Bases de datos documentales
Estos tipos de bases de datos se basan en el almacenamiento de documentos en lugar de datos estructurados. Son convenientes para datos no estructurados, como texto abierto de una carta o de un correo electrónico, y para datos semi-estructurados como documentos académicos.
Es recomendable que te fijes en ellas si estás pensando en análisis de texto de documentos demasiado grandes para las bases de datos convencionales. Las más conocidas son MongoDB y Apache Couch DB.
Bases de datos gráficas
Estos tipos de bases de datos utilizan una estructura gráfica que es fundamentalmente un diagrama de las relaciones dentro de los datos, en lugar de tablas.
Son buenos motores de bases de datos para impulsar aplicaciones web que tengan que proporcionar información de forma muy rápida, como las que se utilizan para las compras online y las plataformas de redes sociales.
Tendrás que mirar estos tipos de bases de datos si tu interés principal es una aplicación rápida. Las más reconocidas son Neo4J de Neo Technology’s y Microsoft Horton.
Key-Value
Estas bases de datos están diseñadas para un desarrollo simple y fácil de aplicaciones.
Son ideales para situaciones donde necesites trabajar con aplicaciones que se puedan desarrollar rápidamente y donde todas las demás consideraciones son secundarias. Las más extendidas son Basho Technologies’ Riak y Redis.
XML
Estos tipos de bases de datos utilizan el lenguaje XML, el cual es el lenguaje subyacente de la Web y de otros muchos sistemas de intercambio de información, para definir la estructura de datos.
Son eficientes para la gestión de datos que no se puede obtener con cualquier otro tipo de bases de datos, y un buen partido cuando se tiene una gran cantidad de datos en formatos no tradicionales, como vídeo y audio.
Recurrirás a este tipos de bases de datos cuando necesites profundizar en el análisis de datos no estructurados como analíticas de voz o de vídeo. En estos tipos de bases de datos podemos mencionar, por ejemplo, Mark Logic y Sedna.
Beneficios de las bases de datos Big Data
Debido a que la capacidad puede agregarse o reducirse de forma rápida y eficiente en cualquier momento, NoSQL permite a las organizaciones escalar fácilmente para abarcar grandes iniciativas de datos.
Rentabilidad
NoSQL utiliza hardware de bajo coste, por lo que el ahorro de costes en comparación con RDBMS se vuelve aún mayor a medida que se necesita mayor capacidad para trabajar con petabytes y exabytes de datos.
Además, las empresas solo necesitan implementar la cantidad de hardware que se requiere para cumplir con los requisitos de capacidad en lugar de realizar grandes inversiones en hardware.
Flexibilidad
Ya sea que una empresa esté desarrollando aplicaciones web o móviles, los modelos de datos fijos de las bases de datos relacionales previenen o reducen drásticamente la capacidad de una organización para adaptarse a la evolución de los grandes requerimientos de aplicaciones de datos.
NoSQL permite a los desarrolladores utilizar los tipos de datos y las opciones de consulta que mejor se adapten al caso de uso específico de la aplicación, lo que permite un desarrollo más rápido y ágil.
Rendimiento
Con las bases de datos relacionales, el aumento del rendimiento implica grandes gastos y la sobrecarga manual.
Por otro lado, cuando los recursos de cálculo se agregan a una base de datos NoSQL, el rendimiento aumenta de manera proporcional para que las empresas puedan seguir ofreciendo una experiencia al usuario rápida.
Disponibilidad
Los sistemas RDBMS típicos se basan en arquitecturas primarias/secundarias que son complejas y pueden crear puntos de fallo únicos.
Hemos compartido los principales tipos de bases de datos para Machine Learning y Big Data, su gestión de datos, para almacenarlos y procesarlos, así como los beneficios que traen consigo.
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