¿Qué es una base de datos? Una guía completa

Una base de datos es un sistema de almacenamiento que almacena datos de manera organizada para facilitar el acceso y la gestión.

Tan solo en los últimos dos años, 90% de los datos del mundo se ha creado, y el volumen de datos globales se duplica cada dos años. Todos estos datos se almacenan en bases de datos. Entonces, ya sea que estés consultando el clima en tu teléfono, haciendo una compra en línea o incluso leyendo este blog, estás accediendo a datos almacenados en una base de datos, lo que resalta su importancia en la vida moderna. datos de gestión.

Entonces, profundicemos en qué son las bases de datos, sus tipos y veamos cómo mejoran el rendimiento empresarial.

Definición de base de datos

Una base de datos es una colección estructurada de datos diseñada para almacenar, administrar y recuperar información. Piense en ella como "un conjunto estructurado de datos almacenados en una computadora, especialmente uno accesible de varias maneras". En una base de datos, también denominada DB, los datos normalmente se organizan dentro de tablas, definidas por filas y columnas, como un diseño de hoja de cálculo que facilita la organización de los datos. La estructura facilita la consulta de datos, lo que se hace principalmente mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL), el lenguaje utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. Necesita una sistema de gestión de bases de datos (DBMS), o software de base de datos, para interactuar con una base de datos y administrar (acceder, modificar, actualizar o eliminar) los datos que contiene.

Estos sistemas garantizan que pueda interactuar con la base de datos a través de una interfaz unificada. Algunos ejemplos de DBMS incluyen:

• MongoDB
• Base de datos Oracle
• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server

La funcionalidad de las bases de datos se extiende a diversas operaciones, como insertar datos nuevos, actualizar datos existentes, eliminar datos antiguos y consultar datos según sus criterios específicos. Por ejemplo, en una base de datos que contiene información de clientes, es posible que desee recuperar datos de todos los clientes que viven en una ciudad específica. El criterio en este caso sería “Ciudad es igual a Nueva York”. Esto daría como resultado un conjunto de datos de clientes cuyo campo de ciudad en la base de datos coincida con "Nueva York". Este tipo de criterio de recuperación de datos se conoce como operación de "selección" y es una función central facilitada por SQL.

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MÁS INFORMACIÓN

¿Por qué son importantes las bases de datos?

Las empresas utilizan bases de datos para mantener grandes volúmenes de datos de forma organizada, de modo que los usuarios autorizados puedan acceder a ellos fácilmente. Las bases de datos son esenciales para el crecimiento de una empresa de diversas maneras:

• Permiten que una empresa tome decisiones comerciales informadas.
• Las bases de datos almacenan y recuperan de manera eficiente información relacionada.
• Los usuarios pueden recopilar y almacenar datos cruciales de clientes de diferentes aplicaciones en una única base de datos.
• Una base de datos ayuda a agregar y analizar datos comerciales.
• Las bases de datos potencian aplicaciones personalizadas y análisis detallados.
• El acceso inmediato a datos comerciales cruciales permite a las empresas comprender patrones de datos y predecir tendencias futuras.
• A menudo, los datos se asignan a través de bases de datos jerárquicas utilizadas por sistemas heredados a bases de datos relacionales utilizadas en el almacenes de datos.

Tipos de bases de datos

Existen diferentes tipos de bases de datos. La base de datos adecuada para su organización será aquella que satisfaga sus requisitos específicos, como gestión de datos no estructurados, con capacidad para grandes volúmenes de datos, recuperación rápida de datos o mejor mapeo de relaciones de datos. A continuación se muestran algunos tipos de bases de datos:

• Bases de datos relacionales (bases de datos SQL)

Las bases de datos relacionales también se conocen como bases de datos SQL. Como sugiere el nombre, estas bases de datos se basan en un modelo relacional donde los datos se organizan en tablas (entidades) con filas (tuplas) y columnas (atributos). Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) Utilice SQL para consultar y gestionar datos. Algunos ejemplos de bases de datos relacionales incluyen MySQL, PostgreSQL y SQL Server.

Las bases de datos relacionales son excelentes para aplicaciones que requieren una sólida integridad de los datos, consultas y transacciones complejas, como sistemas financieros, sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP).

• Bases de datos no relacionales (bases de datos NoSQL)

A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL, también llamadas bases de datos no relacionales, no requieren un esquema fijo. Estas bases de datos son adecuadas para gestionar datos semiestructurados o no estructurados. Los tipos de bases de datos NoSQL incluyen almacenes de documentos como MongoDB, almacenes de valores clave como Redis y almacenes de familias de columnas como Cassandra.

Estas bases de datos son ideales para aplicaciones de big data, aplicaciones web en tiempo real y sistemas distribuidos. Algunos casos de uso comunes incluyen la gestión de redes sociales y la gestión de contenidos.

• Bases de datos jerárquicas

El modelo de base de datos jerárquico organiza los datos en una estructura similar a un árbol con relaciones padre-hijo. Cada tipo de registro, excepto el raíz, tiene un padre. Se utiliza para relaciones de uno a muchos, pero es menos estable debido a la redundancia de datos, la independencia limitada, los desafíos de consulta y los problemas de escalabilidad.

Este modelo se utiliza principalmente en aplicaciones donde los datos se organizan naturalmente de forma jerárquica, como la gestión de datos XML. Las bases de datos jerárquicas encuentran su uso en escenarios que requieren navegación y consulta rápidas y predecibles de relaciones de datos estructuradas en forma de árbol. Por ejemplo, los sistemas de archivos informáticos, donde las carpetas y subcarpetas forman una estructura de árbol natural, los organigramas dentro de las empresas y la lista de materiales (BOM) utilizados en la fabricación se pueden representar y consultar de manera eficiente utilizando bases de datos jerárquicas debido a su naturaleza jerárquica inherente.

• Bases de datos de red

Es un tipo de modelo de base de datos donde los datos se organizan mediante una estructura similar a una red. En una base de datos de red, los registros pueden tener varios registros principales y secundarios, lo que permite relaciones de muchos a muchos. Las bases de datos en red brindan mayor flexibilidad en comparación con sus contrapartes jerárquicas.

Las bases de datos de red son adecuadas para aplicaciones complejas, como telecomunicaciones, redes de transporte y sistemas de inventario avanzados.

• Bases de datos orientadas a documentos

Una base de datos orientada a documentos almacena datos en documentos flexibles y sin esquemas en formatos como JSON o BSON. La atención se centra en almacenar y consultar documentos. Los documentos pueden variar en estructura dentro de la misma colección, lo que permite un fácil almacenamiento de datos no estructurados o semiestructurados.

Estas bases de datos son ideales para sistemas de gestión, como aplicaciones de comercio electrónico, y escenarios que requieren el almacenamiento de estructuras de datos complejas y anidadas para actualizaciones fáciles y rápidas.

• Bases de datos orientadas a objetos

Las bases de datos basadas en objetos están diseñadas para funcionar con lenguajes de programación orientados a objetos y almacenar objetos directamente. En este modelo de base de datos, la atención se centra en almacenar y gestionar objetos en referencia a sus métodos y funciones. Estas bases de datos suelen admitir características como herencia, polimorfismo y encapsulación y son mejores para aplicaciones como diseño asistido por computadora (CAD), proyectos y aplicaciones multimedia, desarrollo de software, medios digitales y juegos.

• Bases de datos distribuidas

Las bases de datos distribuidas se han convertido en la solución de elección para las organizaciones que gestionan conjuntos de datos masivos o que requieren alta disponibilidad y escalabilidad. A diferencia de las bases de datos tradicionales confinadas a un único servidor, estas bases de datos fragmentan los datos en múltiples computadoras interconectadas. La fragmentación les permite distribuir la carga de trabajo de procesamiento y almacenamiento de información, ofreciendo varias ventajas clave: escalabilidad, disponibilidad, resiliencia y tolerancia a fallas mejoradas.

• Almacenes de datos

Almacenes de datos son un tipo especializado de base de datos diseñada para un propósito específico: gran escala análisis de los datosMientras que las bases de datos tradicionales son excelentes para almacenar y administrar datos operativos para transacciones diarias, los almacenes de datos se centran en datos históricos y agregados de varias fuentes dentro de una organización. Un almacén de datos aprovecha las fortalezas principales de las bases de datos (almacenamiento, organización y recuperación de datos) y las adapta específicamente para respaldar los esfuerzos de análisis de datos e inteligencia empresarial (BI).

Estas son algunas de las bases de datos más comunes. Hoy en día, la computación en la nube, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están traspasando los límites de las bases de datos. Las bases de datos modernas incluyen bases de datos NewSQL, bases de datos en la nube, bases de datos autónomas (también llamadas bases de datos autónomas), bases de datos blockchain y bases de datos multimodelo.

Más información sobre diferentes tipos de bases de datos.

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¿Cuáles son los beneficios de utilizar una base de datos?

Las bases de datos respaldan los servicios digitales utilizados por millones de usuarios finales diariamente y aportan muchos beneficios que mejoran el funcionamiento de estos servicios. Las organizaciones aprovechan las bases de datos para varios casos de uso, como inteligencia empresarial (BI), gestión de relaciones con los clientes (CRM) y gestión de inventario. A continuación se muestran diferentes formas en que las bases de datos benefician a las organizaciones:

Las bases de datos controlan la redundancia de datos

Una base de datos sirve como base repositorio de datos, lo que ayuda a ahorrar espacio de almacenamiento y reducir la redundancia a través de integración de datos. Técnicas como la normalización, las claves primarias y externas y los índices evitan la duplicación de datos. En lugar de almacenar la misma información repetidamente, cada pieza se coloca de manera eficiente dentro de la estructura de la base de datos. Esto permite recuperar datos de varias tablas cuando sea necesario, según las relaciones establecidas.

Por ejemplo, si administra una base de datos de una biblioteca, solo almacena los detalles de los miembros una vez en lugar de repetirlos para cada libro prestado. Cada transacción se vincula a la identificación única del miembro, por lo que puede acceder a su información sin almacenamiento redundante.

Las bases de datos proporcionan información de datos mejorada

La integración de datos en un único repositorio le permite obtener más información a partir del mismo conjunto de datos. El método de almacenamiento centralizado reemplaza los sistemas más antiguos basados ​​en archivos, donde los datos estaban dispersos en varios archivos, lo que hacía que la recuperación fuera más lenta y compleja.

Por ejemplo, debido a que los sistemas basados ​​en archivos requieren que usted mantenga separados los datos de inventario y de ventas, es posible que el departamento de inventario no conozca a sus productos más vendidos. Sin embargo, con una base de datos, ambos departamentos pueden acceder a todo desde una única ubicación, lo que mejora la colaboración entre equipos y la productividad, lo que a su vez conduce a una mejor toma de decisiones y estrategias comerciales.

Una base de datos protege la información confidencial mediante controles de acceso

El uso de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) moderno mejora la seguridad de los datos al restringir el acceso a usuarios no autorizados a través de varios controles de acceso. El sistema determina el rol de un usuario dentro de la organización y sus derechos para diversas operaciones como recuperación, inserción, actualización y eliminación de datos.

Por ejemplo, los administradores de bases de datos tienen el privilegio de acceder a todos los datos de todas las bases de datos de una organización. Sin embargo, el acceso de un gerente de sucursal a la información se limita a su sucursal específica.

El uso de controles de acceso garantiza que los datos confidenciales permanezcan protegidos y solo estén disponibles para el personal autorizado, minimizando así los riesgos de violación de datos y mejorando la seguridad general de los datos.

Las bases de datos proporcionan escalabilidad en el manejo de datos cada vez mayores.

Las bases de datos proporcionan una manera de gestionar los crecientes volúmenes de datos y garantizar que las aplicaciones sigan siendo receptivas y disponibles a medida que escalan. Las bases de datos se adaptan a los crecientes volúmenes de datos mediante dos enfoques comunes.

• Escalado vertical (ampliación)

Este enfoque implica agregar más recursos de hardware a un servidor de base de datos existente para manejar una mayor carga. Si bien existe un límite en cuanto a cuánto se puede escalar un solo servidor, el hardware moderno puede soportar un crecimiento significativo. Por ejemplo, los servidores de nivel empresarial pueden equiparse con terabytes de RAM y múltiples CPU, lo que ofrece una potencia de procesamiento sustancial para las operaciones de bases de datos.

• Escalado horizontal (ampliación)

Con el escalado horizontal, los datos se distribuyen en varias máquinas agregando nodos (un clúster) para manejar más datos y operaciones de lectura/escritura que no serían posibles en un solo servidor. El escalado horizontal es prácticamente ilimitado, dependiendo de la arquitectura de la base de datos. Por ejemplo, algunas operaciones a gran escala en una empresa pueden gestionar petabytes de datos en miles de servidores.

Más allá de estos dos enfoques, la técnica de fragmentación también se utiliza en bases de datos relacionales y NoSQL para escalar datos. La fragmentación implica dividir los datos en partes más pequeñas (fragmentos) que se distribuyen en varios servidores para mejorar la velocidad de procesamiento de grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, Bigtable de Google y DynamoDB de Amazon utilizan técnicas de fragmentación para gestionar sus bases de datos masivas.

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Componentes principales de una base de datos.

Las bases de datos son el núcleo de la gestión de la información moderna, pero ¿cuáles son los elementos que hacen que una base de datos sea una base de datos? Estos son los principales componentes que definen su estructura:

Respaldo de

Los datos son el componente más importante de cualquier base de datos. Es la información almacenada con la que interactúan y gestionan los sistemas dentro de una organización. Los datos de una base de datos están organizados de una manera que permite un fácil acceso, manipulación y análisis, lo que respalda diversas operaciones comerciales y procesos de toma de decisiones.

Motor de base de datos

Un motor de base de datos es el software subyacente que permite que la base de datos funcione de manera efectiva y lleve a cabo las funciones previstas. Algunos ejemplos de motores de bases de datos incluyen:

• MongoDB (para bases de datos NoSQL)
• Aurora amazónica
• Llave inglesa de la nube de Google

Las organizaciones también utilizan motores de bases de datos integrados y motores de bases de datos en memoria para mejorar el rendimiento de las aplicaciones.

Esquema de base de datos

A esquema de base de datos define la estructura y las restricciones de su base de datos. En términos de bases de datos relacionales, especifica las tablas, los campos dentro de cada tabla y las relaciones entre ellos. Es un modelo de cómo se verán sus datos. El esquema no contiene ningún dato en sí; simplemente facilita diseño de bases de datos según las necesidades de su organización.

Idioma de acceso a la base de datos

Se refiere al lenguaje que puede utilizar para escribir consultas y comandos para interactuar con bases de datos. SQL es el lenguaje más frecuente, pero también existen variantes como MySQL y Presto.

Procesador de consultas

Como sugiere el nombre, un procesador de consultas procesa las consultas de su base de datos en forma ejecutable.

metadatos

Los metadatos sirven como manual de instrucciones para su base de datos, proporcionando detalles esenciales sobre su contenido y estructura. Almacenados en diccionarios de datos, estos "datos sobre datos" ayudan al software de la base de datos a comprender cómo interactuar con la información almacenada en ellos.

Componentes de hardware

Los componentes de hardware son los componentes físicos de un sistema en el que se ejecuta una base de datos. Estos son necesarios para almacenar datos, ejecutar software y garantizar el buen funcionamiento de la base de datos. Los componentes de hardware de una base de datos incluyen:

Dispositivos de almacenamiento: son dispositivos que contienen todos los datos que gestiona una base de datos; pueden ser discos duros (HDD) o unidades de estado sólido (SSD). La elección entre HDD y SSD puede afectar la velocidad y eficiencia de la recuperación de datos.

Memoria (RAM): Mantiene temporalmente datos que se utilizan o procesan activamente, lo que agiliza las operaciones de recuperación de datos.

Procesador (CPU): La unidad central de procesamiento, CPU, realiza la proceso de datos operaciones, como la ejecución de comandos, el procesamiento de consultas y las transacciones.

Componentes de la red: Estos son los comunicadores de la base de datos. Los componentes de la red incluyen tarjetas de red y enrutadores que conectan el servidor de la base de datos a la red más amplia, permitiéndole enviar y recibir datos de otros sistemas y usuarios.

Desafíos de la base de datos

Si bien las bases de datos ofrecen numerosos beneficios, también presentan sus propios desafíos. Aquí hay algunos desafíos de la base de datos que debe tener en cuenta:

Trabajar con bases de datos puede resultar caro

Trabajar con bases de datos, ya sean basadas en la nube o locales, puede resultar costoso. Las soluciones basadas en la nube, si bien inicialmente son más baratas para almacenar y administrar datos, a menudo emplean modelos de precios basados ​​en el consumo, lo que genera costos impredecibles asociados con su uso, almacenamiento y procesamiento.

Las bases de datos locales exigen una gran inversión en hardware y software, además de gastos de mantenimiento adicionales. En ambos casos existe la necesidad de expertos especializados en bases de datos y profesionales de TI para administrar y mantener estos sistemas, lo que también aumenta el costo. Además, el tiempo de inactividad inesperado debido a fallas de hardware o software puede aumentar aún más los costos.

Migrar datos entre bases de datos es una tarea compleja

Cuando estés datos en movimiento entre bases de datos, estás leyendo de una y escribiendo en otra al mismo tiempo. Durante esta transición, determinar qué base de datos contiene los datos verdaderos y actualizados puede ser un desafío debido a las actualizaciones asincrónicas y los problemas de latencia. Si tanto la base de datos de origen como la de destino están en uso activo durante el migración, es posible que los datos nuevos agregados al sistema de origen no se reflejen inmediatamente en el sistema de destino. Esta discrepancia puede generar inconsistencias que, a su vez, dificultan determinar qué sistema contiene los datos más actualizados.

Administrar actualizaciones de bases de datos en vivo

La realización de actualizaciones de bases de datos en vivo plantea varios riesgos, desde problemas de integridad de los datos hasta degradación del rendimiento y posible tiempo de inactividad. Los problemas de concurrencia y las transacciones incompletas provocan corrupción de datos. Las modificaciones estructurales consumen grandes recursos, lo que afecta el rendimiento del sistema y causa bloqueo. En estos escenarios, garantizar una alta disponibilidad se convierte en un desafío, ya que algunas actualizaciones requieren desconectar la base de datos.

Por ejemplo, eliminar o reparar nodos puede afectar temporalmente el rendimiento del sistema en una base de datos como Cassandra. De manera similar, en una versión anterior de MySQL anterior a la 5.6, agregar una columna a una tabla bloquearía toda la tabla.

Riesgo de pérdida de datos debido a fallas en la base de datos

Las bases de datos son sistemas complejos y, a pesar de los mejores esfuerzos, son propensos a sufrir varios tipos de fallas que no siempre se pueden prevenir. Problemas como errores de software pueden interactuar con la base de datos y dañar o eliminar accidentalmente los datos. De manera similar, los problemas físicos como fallas de hardware, interrupciones de la red y sobrecargas sistémicas debido a una alta demanda repentina, también conocido como el atronador efecto rebaño, pueden aumentar aún más estos riesgos.

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Cómo elegir la base de datos adecuada

La base de datos adecuada puede mejorar significativamente la capacidad de una organización para gestionar sus datos de forma eficaz. Sin embargo, existen diferentes tipos de bases de datos y elegir la adecuada puede resultar complicado. Al elegir una base de datos, comience por comprender sus necesidades de datos. Identifique si sus necesidades de datos se cubrirán mejor con una base de datos SQL o NoSQL.

Necesidades de datos

• Estructura de datos: analice el tipo de datos que la organización necesita almacenar: estructurados, semiestructurados o no estructurados. Las bases de datos relacionales destacan con datos estructurados, mientras que las opciones NoSQL se adaptan a modelos de datos más flexibles.
• Volumen de datos y crecimiento: considere el tamaño de datos actual y el crecimiento previsto. Elija una base de datos que pueda manejar volúmenes de datos cada vez mayores sin comprometer el rendimiento.

Requisitos de desempeño

• Carga de trabajo de lectura versus escritura: ¿Cómo utilizará la organización sus datos? Por ejemplo, obtener con frecuencia información del cliente para informes y análisis es un escenario que requiere mucha lectura. Por otro lado, si el negocio implica muchas actualizaciones en tiempo real, como procesar transacciones en línea o administrar inventario en tiempo real. Esos escenarios favorecen las bases de datos optimizadas para escrituras frecuentes.
• Complejidad de las consultas: piense en la complejidad de las consultas que ejecutarán los usuarios finales. Las bases de datos relacionales son ideales para consultas complejas con combinaciones en varias tablas, mientras que las bases de datos NoSQL pueden ser más adecuadas para consultas más simples.

Conocimientos técnicos

• Habilidades internas: las organizaciones deben evaluar la experiencia de su equipo en la gestión de diferentes tipos de bases de datos. Algunas bases de datos requieren habilidades especializadas para su administración y mantenimiento.
• Necesidades de integración: considere cómo se integrará la base de datos con los sistemas y aplicaciones existentes, como Herramientas para el análisis de datosElija una base de datos que ofrezca herramientas compatibles y API para una integración perfecta.

Consideraciones de costo

• Explore modelos de licencia para diferentes soluciones de bases de datos. Considere opciones de código abierto junto con productos con licencia comercial.

Características de seguridad

• Evalúe las características de seguridad de la base de datos, incluido el control de acceso, el cifrado de datos y las capacidades de recuperación ante desastres. Estos son cruciales para proteger los datos comerciales confidenciales.

Consideraciones futuras

• Escalabilidad: piense en el crecimiento futuro. Elija una base de datos que pueda escalarse horizontalmente (agregando más servidores) o verticalmente (agregando potencia de procesamiento) a medida que evolucionan las necesidades de datos de la organización.
• Flexibilidad: considere el potencial de cambios futuros en las estructuras de datos o patrones de consulta. Elija una base de datos que ofrezca flexibilidad para adaptarse a los requisitos cambiantes.

También es importante evaluar otros factores importantes, como la latencia y el rendimiento.

Consejos y mejores prácticas para mantener bases de datos

A continuación se ofrecen algunos consejos clave y mejores prácticas para mantener bases de datos:

Copias de seguridad regulares

Las copias de seguridad periódicas proporcionan una red de seguridad en caso de eliminación accidental de datos, fallas de hardware o ataques cibernéticos. Siempre es una buena idea establecer un programa de respaldo basado en la frecuencia de actualización de sus datos y elegir un método de respaldo confiable (copias de seguridad completas o copias de seguridad incrementales) para garantizar un punto de recuperación completo.

Automatizar las tareas manuales de gestión de bases de datos cuando sea posible.

A medida que las empresas crecen, sus bases de datos se vuelven más complejas, lo que puede ralentizar las actualizaciones. Una encuesta reveló que 41% de la base de datos Los gerentes necesitan más de una semana para aprobar los cambios debido a muchas solicitudes simultáneas. El uso de herramientas automatizadas para administrar tareas manuales de bases de datos puede ayudarlo a rastrear, administrar y automatizar los cambios en el esquema de la base de datos en todos los sistemas. Al utilizar estas herramientas automatizadas, también puede identificar posibles cuellos de botella en la gestión de datos, acelerando la toma de decisiones y la implementación.

Desfragmenta tu base de datos

Los datos fragmentados significan que los puntos de datos relacionados se distribuyen por el almacenamiento, lo que ralentiza las velocidades de lectura y escritura. Al desfragmentar los datos, se consolidan estos fragmentos, lo que permite un acceso y un procesamiento más rápidos y tiempos de respuesta más rápidos para las consultas de datos.

La desfragmentación de una base de datos también conduce a un uso más eficiente de los recursos y a un rendimiento general mejorado de las aplicaciones, lo que impacta directamente en sus operaciones comerciales y en la satisfacción del usuario.

Mantener la documentación

La documentación adecuada ayuda a mantener una base de datos saludable. Documente el esquema de la base de datos, los controles de acceso de los usuarios, los procedimientos de respaldo y cualquier paso de solución de problemas implementado. Esto facilita la transferencia de conocimientos dentro de los equipos de datos y garantiza operaciones fluidas, incluso con cambios de personal.

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Conclusión

Las bases de datos son complejas y elegir la base de datos adecuada para su empresa implica una cuidadosa consideración de factores como el tipo de datos que maneja (estructurados o no estructurados), las necesidades de escalabilidad y las funcionalidades específicas que se requieren para alcanzar sus objetivos comerciales. Más allá de elegir entre bases de datos SQL o NoSQL, su organización también necesita una plataforma moderna. solución de gestión de datos para gestionar eficazmente los datos según las necesidades del negocio.

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