http://www.muycomputerpro.com/2014/09/2 ... a-cuestion
Para una empresa, moverse en el campo del Big Data quiere decir tener que lidiar con cantidades ingentes de datos, que exceden la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos tradicionales, los llamados Sistemas de gestión de bases de datos relacionales, o RDBMS.
Los sistemas RDBMS se caracterizan por mantener los principios ACID (atomicidad, consistencia, integridad y durabilidad), los cuales aseguran la conservación de la integridad de datos. Dentro de estos sistemas, SQL se ha convertido en el estándar de facto de procesamiento de datos.
Sin embargo, a la hora de manejar nuevos tipos de datos y a escala extrema, hay que buscar alternativas a los principales sistemas de gestión de base de datos relacional. En este caso, nos vienen en ayuda los sistemas de bases de datos NoSQL. Su denominación (que significa “no solo SQL”) nos indica en primer lugar que estos sistemas no hacen uso de SQL como principal lenguaje de consultas.
Además no utilizan estructuras fijas como tablas, no soportan operaciones JOIN, ni garantizan completamente los principios ACID. Sin embargo, estas pérdidas se ven compensadas por las ganancias significativas en escalabilidad y rendimiento cuando se trata con Big Data.
Entonces, ¿cómo resolver nuestro dilema Shakesperiano? Hay aquí unas claves que pueden guiarnos:
En primer lugar, la naturaleza de los datos. Si tratamos con datos transaccionales, necesitamos consistencia e integridad, por lo cual nos decantaremos por RDBMS. En cambio, si nuestros datos son volátiles, prima la flexibilidad, lo que hace de NoSQL nuestro mejor aliado.
En segundo lugar, la escalabilidad. En este sentido, NoSQL no pone límites y es más fácil de mantener y escalar.
En tercer lugar, el rendimiento. En contextos donde la rapidez es fundamental – como son los sistemas de e-commerce y los juegos online – NoSQL entrega las mejores prestaciones en cuanto a transacciones procesadas por segundo.
Finalmente, hay que tener en cuenta el coste de migración, sobre todo si ya se ha invertido en un particular sistema.
Los profesionales expertos en Big Data pueden considerar todas estas claves y muchas más para operar la decisión mejor para las compañías. Para ello hay que estar al día y formarse en las nuevas tecnologías y modelos. En este sentido, programa como el “Experto en Data Science” que ofrece U-tad, el Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital, pueden ser una ayuda preciosa.
Para una empresa, moverse en el campo del Big Data quiere decir tener que lidiar con cantidades ingentes de datos, que exceden la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos tradicionales, los llamados Sistemas de gestión de bases de datos relacionales, o RDBMS.
Los sistemas RDBMS se caracterizan por mantener los principios ACID (atomicidad, consistencia, integridad y durabilidad), los cuales aseguran la conservación de la integridad de datos. Dentro de estos sistemas, SQL se ha convertido en el estándar de facto de procesamiento de datos.
Sin embargo, a la hora de manejar nuevos tipos de datos y a escala extrema, hay que buscar alternativas a los principales sistemas de gestión de base de datos relacional. En este caso, nos vienen en ayuda los sistemas de bases de datos NoSQL. Su denominación (que significa “no solo SQL”) nos indica en primer lugar que estos sistemas no hacen uso de SQL como principal lenguaje de consultas.
Además no utilizan estructuras fijas como tablas, no soportan operaciones JOIN, ni garantizan completamente los principios ACID. Sin embargo, estas pérdidas se ven compensadas por las ganancias significativas en escalabilidad y rendimiento cuando se trata con Big Data.
Entonces, ¿cómo resolver nuestro dilema Shakesperiano? Hay aquí unas claves que pueden guiarnos:
En primer lugar, la naturaleza de los datos. Si tratamos con datos transaccionales, necesitamos consistencia e integridad, por lo cual nos decantaremos por RDBMS. En cambio, si nuestros datos son volátiles, prima la flexibilidad, lo que hace de NoSQL nuestro mejor aliado.
En segundo lugar, la escalabilidad. En este sentido, NoSQL no pone límites y es más fácil de mantener y escalar.
En tercer lugar, el rendimiento. En contextos donde la rapidez es fundamental – como son los sistemas de e-commerce y los juegos online – NoSQL entrega las mejores prestaciones en cuanto a transacciones procesadas por segundo.
Finalmente, hay que tener en cuenta el coste de migración, sobre todo si ya se ha invertido en un particular sistema.
Los profesionales expertos en Big Data pueden considerar todas estas claves y muchas más para operar la decisión mejor para las compañías. Para ello hay que estar al día y formarse en las nuevas tecnologías y modelos. En este sentido, programa como el “Experto en Data Science” que ofrece U-tad, el Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital, pueden ser una ayuda preciosa.