Storage & datos

Descubra las características únicas de las bases de datos NoSQL, su papel fundamental en la gestión de la información hoy en día y por qué representan una evolución fundamental.

Una consulta de base de datos le permite plantear una pregunta específica relacionada con los datos basándose en un código predefinido. Ésta se envía a un SGBD (sistema de gestión de bases de datos) con el sistema que obtiene una respuesta directamente de la base de datos antes de recuperarla y presentarla.

Redis® es un almacén de estructura de datos en memoria de código abierto que se utiliza como base de datos, caché y agente de mensajes. Soporta varios tipos de datos, ofrece un alto rendimiento y puede manejar millones de solicitudes por segundo. El código abierto Redis® es versátil y adecuado para escenarios que requieren un rápido acceso a los datos y procesamiento en tiempo real.

El RAID (Redundant Array of Independent Disks) es una tecnología de almacenamiento que combina varios discos para mejorar el rendimiento, la seguridad y la tolerancia a fallos. Utilizado tanto en la empresa como en el hogar, garantiza una gestión eficaz y fiable de los datos.

PostgreSQL, gracias a sus múltiples funcionalidades, permite procesar gratis bases de datos de diferentes tipos y complejidades, con un rendimiento óptimo.

Non-Volatile Memory Express (NVMe) es un protocolo de almacenamiento de alto rendimiento para discos SSD PCIe. Supera a las interfaces más antiguas, como SATA, al ofrecer velocidades significativamente más rápidas y una latencia más baja, específicamente diseñadas para la memoria flash, revolucionando el acceso a los datos en los sistemas informáticos modernos.

El almacenamiento perimetral posiciona estratégicamente los datos más cerca de su origen, minimizando la latencia y conservando el ancho de banda. Es crucial para las implementaciones de IoT y también complementa el cloud computing. Entre las ventajas clave se incluyen un rendimiento mejorado, una seguridad mejorada y operaciones rentables. Diversas soluciones de almacenamiento de información enfrentan diversas necesidades organizacionales.

Un data lake es un espacio de almacenamiento centralizado que permite conservar datos brutos, estructurados, semiestructurados o no estructurados. Ofrece una gran flexibilidad para almacenar y analizar estos datos, especialmente en entornos de big data e inteligencia artificial.

Data Warehousing actúa como un hub, integrando datos de varias fuentes en un único repositorio para su análisis. Permite a las organizaciones realizar consultas complejas, descubrir tendencias y obtener información sobre las operaciones, lo que impulsa la toma de decisiones estratégicas a través de análisis avanzados.

Los data warehouses consolidan diversas fuentes de datos y ofrecen una única fuente de información. Proporcionan a las empresas datos históricos y actuales para análisis, reporting y toma de decisiones informadas. Los procesos de ETL (Extract, Transform, Load) preparan los datos para el almacén, mientras que las herramientas de inteligencia empresarial desbloquean los conocimientos.

La visualización de datos transforma los datos sin procesar en representaciones gráficas como gráficos y mapas. Esta práctica ayuda a descubrir patrones y tendencias ocultos, lo que permite una comprensión más clara, una toma de decisiones perspicaz y una comunicación eficaz de información compleja para que los individuos y las organizaciones actúen.

La transformación de datos convierte los datos sin formato en un formato utilizable. Es el proceso de cambiar la estructura, el formato o los valores de los datos para mejorar la calidad y prepararlos para el análisis, la elaboración de informes, la inteligencia empresarial y desbloquear su verdadero valor para la toma de decisiones informadas.

Data Streaming es un proceso de procesamiento de flujos de datos en tiempo real. Permite un análisis continuo de los datos y, por lo tanto, proporciona una mejor información para una toma de decisiones rápida. El streaming de datos suele utilizarse en ámbitos como las redes sociales.

El almacenamiento de datos garantiza la seguridad y la accesibilidad de la información mediante el uso de tecnologías especializadas. Existen distintas formas: el almacenamiento de datos «on-premises» se realiza a través de servidores físicos en las instalaciones de la empresa, mientras que el almacenamiento cloud utiliza servidores remotos para una gestión escalable y accesible de los datos.

La seguridad de los datos engloba el conjunto de buenas prácticas en materia de protección que deben adoptarse para garantizar la confidencialidad, la soberanía y la integridad de los datos alojados en una infraestructura informática.

Las canalizaciones de datos automatizan la conversión de datos brutos en información valiosa a través de una serie de pasos. Estos pasos incluyen recopilar datos de varias fuentes, refinarlos y enviarlos a un almacén de datos, un lago de datos o un data lakehouse.

El modelado de datos representa visualmente las relaciones y estructuras de datos, lo que ayuda en el diseño de bases de datos y la administración eficiente de los datos. Existen varios tipos, como modelos relacionales y dimensionales. El proceso implica análisis de requerimientos, modelado conceptual, lógico y físico, además de mantenimiento. Las técnicas incluyen el modelado y la normalización de ER.

El data mining hace referencia a la recopilación, el análisis y la comparación de datos procedentes de fuentes diferentes y, a menudo, no conectadas. La información extraída puede utilizarse con diferentes fines: optimización de la eficiencia, predicción de comportamientos, etc.

Un data lakehouse es un enfoque arquitectónico que combina características de data lakes y data warehouses. Soporta tanto datos estructurados como no estructurados, ofreciendo un almacenamiento de información amplio (como un lago) y capacidades de consulta estructuradas (como un almacén). Esta arquitectura permite análisis avanzados, IA y ML, manejando de forma eficiente diversos tipos de datos a escala.

El control de los datos es un sistema de procesos y políticas para administrar y proteger los datos. Garantiza la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de las normativas. También permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva.

El backup de datos se refiere al proceso de creación de copias duplicadas de datos o archivos digitales para protegerse contra la pérdida de datos si los datos originales se pierden por acciones malintencionadas, accidentes o desastres. Los procesos de backup adecuados permitirán que la empresa restaure datos rápidamente, lo que causará una interrupción mínima del negocio.

El análisis de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en conocimiento procesable. Implica recopilar, limpiar y analizar datos para buscar patrones, correlaciones y tendencias ocultas. El análisis de datos es vital para las empresas, ya que impulsa la toma de decisiones informadas, optimiza las operaciones, identifica las tendencias del mercado y administra los riesgos.

El block storage es un tipo de solución de almacenamiento que almacena datos en bloques de igual tamaño, ya sea en discos duros o en el cloud. Esto permite un acceso más rápido a los datos en comparación con otros métodos de almacenamiento de información, con la capacidad de aumentar la capacidad agregando más discos según y cuando los necesite.

Las bases de datos SQL son relacionales y utilizan SQL para administrar los datos. Las bases de datos NoSQL no son relacionales y almacenan los datos en esquemas flexibles. SQL es ideal para consultas complejas, mientras que NoSQL ofrece más escalabilidad para aplicaciones de big data.

El data lake almacena datos sin formato y no estructurados, mientras que el data warehouse organiza datos estructurados para realizar análisis precisos. La elección depende de las necesidades de análisis.