Consulta nuevas tendencias de BD
Consulta nuevas tendencias de BD
Tarea: Consulta sobre nuevas tendencias de las bases de datos Las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar sus decisiones y, durante el 2021, esta tendencia se mantuvo al alza, con una mayor demanda de herramientas de integración para que la información sea más accesible y manejable sin importar su formato u origen de procedencia. En este sentido, la virtualización de datos se erige como una solución para resolver los retos que enfrentan las organizaciones para aprovechar la vasta cantidad de información, en beneficio del negocio. Uno de los principales beneficios de esta tecnología es su implementación ágil y rápida, así como el alto retorno de inversión que permite, de hasta 408 % según un reciente estudio TEI de Forrester. Con esto en mente, la empresa pronostica que el mercado de gestión de datos en 2022 estará marcado por cinco tendencias clave:
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El tejido de datos
(data fabric) se consolida como base para empresas bien distribuidas: |
Con
el auge del comercio electrónico y el teletrabajo, por la pandemia, se ha
generado un ecosistema más complejo de dispositivos, aplicaciones e
infraestructura sin una solución única que integre todos los datos que aporta
cada uno. En 2022, el tejido de datos estará más
extendido como arquitectura con la que mejorar el análisis y automatizar
muchas de las tareas de integración, preparación y exploración de datos. Esto
reducirá los tiempos de entrega y, por eso, será el enfoque de gestión de
datos preferido durante el año. |
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La
inteligencia de datos se abre paso para ayudar en la toma de decisiones: |
Las
herramientas de inteligencia en la toma de decisiones se están abriendo paso
en las empresas, con las plataformas de inteligencia de negocios
(BI) habituales complementándose con sistemas de apoyo basados en
inteligencia artificial y aprendizaje automático. Gracias a ello, las
organizaciones pueden hacer predicciones de los resultados de un determinado
conjunto de acciones y decidir sobre las acciones más adecuadas en función de
estos. En 2022, la inteligencia de decisiones tendrá la capacidad de hacer
mejores análisis y evaluaciones de manera más rápida. |
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Las
arquitecturas «data mesh» se vuelven más atractivas: |
Conforme
las organizaciones crecen en tamaño y complejidad, aquellas que gestionan los
datos de manera centralizada deben interactuar con una amplia gama de
unidades y usuarios. El hándicap es que esto dificulta la comprensión de las
necesidades de datos de cada departamento, de la información
interdepartamental y de aquella que debe ser la más adecuada para dar
servicio a sus clientes. Data Mesh es un nuevo enfoque de
arquitectura de datos descentralizada para el análisis de datos que
pretende eliminar esos cuellos de botella y acerca la toma de decisiones a
quienes realmente comprenden los datos en cada área. A partir de 2022,
las compañías más grandes con entornos de datos distribuidos implementarán
cada vez más arquitecturas data mesh que, mediante el uso de una
infraestructura unificada, permitirá a cada departamento trabajar con sus
datos más adecuados al mismo tiempo que mantienen unas normas comunes de
interoperabilidad, calidad, gobernanza y seguridad. |
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Las organizaciones
adoptan los datos componibles: |
Las
arquitecturas monolíticas son ya cosa del pasado, pero se espera que su
presencia sea aún más pequeña. Como las empresas multinacionales manejan
datos distribuidos a través de las fronteras regionales, en la nube y
provenientes de centros de datos, consolidar esos datos en una ubicación
central es prácticamente imposible. Es ahí donde entra la arquitectura de
datos componible, gracias a la cual pueden elegir ciertas herramientas para
construir partes o toda su infraestructura de datos. En 2022, se espera
que aceleren la creación de sus entornos de datos y de análisis
integrado, así podrán obtener más flexibilidad a la hora de crear una
infraestructura de datos que satisfaga sus necesidades. |
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El análisis de datos
a pequeña y gran escala se pone de moda: |
La
inteligencia artificial/aprendizaje automático está transformando la forma de
operar de las organizaciones, pero, para tener éxito, también dependen del
análisis de sus datos históricos, también conocido como análisis de big
data. En 2022, también lo combinarán con el análisis de datos a pequeña
escala con el que podrán crear experiencias mucho más personalizadas para sus
clientes. |
Otras Tendencias
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HTAP: Big data más base de datos |
En el ámbito de las aplicaciones, el concepto de Big Data
y bases de datos se unen. Así pues, para las aplicaciones con un único
sistema se puede realizar generación, procesamiento, almacenamiento y consumo
de datos, que tiene como resultado una mejor experiencia de los usuarios. Ventajas Mejora en la toma de decisiones. Disponer de un gran
volumen de datos estructurados que se puedan interpretar ayuda a las
organizaciones a poder tomar una decisión. Feedback a tiempo real. La tecnología Big Data permite no
solo almacenar y procesar datos. También supone recibir datos a tiempo real y
contar con la información necesaria rápidamente. Desventajas El exceso de datos: La utilidad del Big Data surge de su
capacidad para extraer información de los datos. Si estos datos se
almacenan y analizan indiscriminadamente solo se convierten en ruido que
ralentizará y obstaculizará las tareas. Ciberseguridad: La seguridad es el mayor reto para la
tecnología Big Data. La vulnerabilidad de esta enorme cantidad de datos
almacenados es el objetivo de los nuevos ciberataques. |
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Un sistema nativo de la nube más distribuido |
Para 2022, se estima que el 75% de todas las bases de
datos migrarán a una plataforma en la nube. Por lo tanto, las organizaciones
requieren servicios y soluciones en la nube que administren su arquitectura
nativa, que permitan que los procesos empresariales sean más dinámicos. Ventajas: almacenamiento en
la nube. No es necesaria una infraestructura costosa. Accesibilidad.
Recuperación de datos. Seguridad y más seguridad. Desventajas:
almacenamiento en la nube. Conexión a Internet. Costes adicionales.
Hardware. Vulnerabilidad a ciberataques. Privacidad. |
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Plataformas de base de datos Inteligente y
autónoma |
Por otro lado, las plataformas de base de datos autónoma
(Self-Driving Database Platform, SDDP) proporciona capacidades de
autoconducción a las bases de datos que se ejecutan en una plataforma, de
esta manera se permite que las bases de datos perciban, tomen decisiones y
realicen optimizaciones de forma independiente con el fin de generar un
servicio continuo. Ventajas: Acceso rápido a los
datos, aumenta productibilidad, comparte datos globalmente. Desventajas: Pueden crecer mucho, actualizaciones,
ataques remotos. |
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Multimodelo |
también, están disponibles las bases de datos
multimodelo, estas se caracterizan por ser plataformas de procesamiento de
datos que admiten múltiples modelos de datos y definen los parámetros de cómo
se organiza la información en una base de datos. La ventaja que trae
consigo incorporar varios modelos en una sola base de datos es la posibilidad
de que los equipos TI cumplan con varios requisitos de aplicaciones sin
necesidad de implementar diferentes sistemas en las bases de datos. Asimismo, los modelos de datos que pueden acomodar estas
bases de datos incluyen los relacionales, jerárquicos y de objetos, además de
diferentes estilos de documentos o gráficos, incluidos los que forman parte
de las bases de datos NoSQL. Otra característica de este tipo de base de datos
es que no almacenan datos de manera uniforme en una estructura de tabla
basada en filas, de manera que pueden manejar diferentes formas de datos que
no se ajusten al esquema rígido del modelo relacional, incluidos datos no
estructurados y semiestructurados. |
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Seguridad incorporada |
En cualquier aplicación, interfaz, producto y negocio es
requisito necesario y fundamental la seguridad. En la digitalización que se
está viviendo es fundamental mantener unos niveles altos de confianza y transparencia,
donde se aseguren los datos. Por ello, técnicas como el cifrado en movimiento con
cifrado transparente de datos (TDE), la gestión flexible de claves, el
cifrado en reposo, la trazabilidad y la auditoría, son necesarias y
obligatorias para cualquier compañía. Ventajas: Entre las mencionadas, destaca la técnica del TDE,
empleada para cifrar los archivos de datos de SQL Server y Azure SQL
Database. Además, permite cifrar los datos confidenciales en las bases de
datos y proteger las claves que se emplean para cifrar datos con un
certificado. Este tipo de técnica para la seguridad ayuda con las
regulaciones y pautas establecidas en la industria y en el ámbito de la
ciberseguridad, de manera que sí algún ciberdelincuente trata de robar
archivos de datos no podría emplearlos porque necesitaría una clave de acceso
a ellos. No obstante, es importante saber que TDE solo agrega una capa de
protección para los datos en reposo y los riesgos restantes deben protegerse
en el sistema de archivos del sistema operativo y la capa de hardware. Desventaja: Una de las principales desventajas, es que
se ha constatado que por más esfuerzos que se hayan propuesto realizar para
mantener a todas las personas a salvo de ciberataques, la realidad es que aún
no hay una fórmula que garantice el 100% de protección, por lo que de
igual forma en algún momento podemos ser atacado y vulnerados por los
delincuentes informáticos. No estamos exentos de ser víctimas de ese tipo de
personas. |
Aporte Personal
Pienso que hoy en día se requieren soluciones que permitan
integrar cualquier tipo de datos de una forma rápida y segura que permitan una
mayor eficiencia y productibilidad ayudando así de esta manera a la toma de
decisiones es así como se dan nuevas tecnologías las cuales nos ayudan a buscan
mejorar rendimiento en cuanto al tiempo y seguridad de las mismas brindándonos
cada vez mas herramientas para un mejor manejo de las mismas.
Conclusiones
El mundo se está cambiando a una gran velocidad en búsqueda
de diferentes técnicas para el manejo de la información de allí proviene el
reto para las empresas que buscan sacar provecho a los avances más recientes de
tecnología.
Los estudios de nuevas alternativas para las bases de datos
de la nube buscan que el almacenamiento y la computación sean compatibles con
una amplia variedad de interfaces de código abierto.
En el futuro, se buscará combinar la tecnología bolckchain
con el fin de proporcionar modificaciones en los sistemas de bases de datos, y
tratar de aprovechar el nuevo hardware para cifrar datos y procesarlos sin
necesidad de descifrarlos en las bases de datos.
Bibliografía
Las nuevas tendencias de las Bases de Datos
https://softtek.eu/tech-magazine/data-ecosystem/las-nuevas-tendencias-de-las-bases-de-datos/
Cinco tendencias en gestión de datos que considerar en
2022
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