Conceptos básicos de las bases de datos

En este artículo veremos los conceptos básicos de las bases de datos (BBDD), definición, para qué sirven, qué son los gestores de bases de datos, cuáles son los más utilizados, qué es SQL, tipos de bases de datos, qué tipo de datos se almacenan, costes y muchos ejemplos.

Este artículo forma parte de nuestra serie donde te contamos todo lo que necesitas saber para adquirir las competencias necesarias para trabajar con bases de datos.

La revolución del Big Data ha traído importantes innovaciones al mundo IT, y particularmente a todas las tecnologías relacionadas con el almacenamiento y procesado de datos. Para pequeñas cantidades de datos, que no van a crecer excesivamente con el tiempo, nos bastaría con el almacenamiento tradicional de archivos, ya sea local o en nube. Sin embargo, si tenemos información compleja que necesitamos explotar posteriormente, compartir con más usuarios, y con la previsión de aumentar en volumen, entonces hay que acudir a una base de datos (BD).

¿Para qué queremos una base de datos?

Si queremos almacenar archivos, ya tenemos los exploradores de archivos en cada sistema operativo, incluso para información algo más desagregada como datos de clientes, ventas o empleados de la empresa, lo podemos estructurar dentro de un archivo tipo Excel o Word. Para esto no necesitamos una base de datos.

Ahora bien, los problemas vienen después. ¿Qué pasa si queremos compartir algunos datos de empleados de la empresa, pero sin que se vean las nóminas? ¿Y si en la columna del precio hay algunos registros con texto? ¿Que ocurre si tenemos más de 1 millón de ventas y no nos entra en el Excel? ¿Y si quiero saber qué ventas corresponden a los empleados?

Para solventar esto necesitamos tener un sistema de almacenaje estructurado que permita configurar su seguridad, que sea escalable, tolerante a fallos, evite redundancias y duplicados, podamos automatizar procesos, y además lo explotemos de una forma sencilla. Es decir, una Base de Datos.

¿Qué son las bases de datos (BBDD)?

Una base de datos es una colección organizada de datos o archivos, almacenados físicamente en un ordenador o servidor. Cuenta con su propio software de gestión de base de datos (DBMS), lo que nos permite el acceso, manejo y actualización de sus componentes. Tradicionalmente las organizaciones las han utilizado para almacenar de forma estructurada datos como transacciones de ventas, información de clientes o de productos.

¿Para qué sirven las bases de datos?

Con una BD tendremos los datos bien almacenados, estructurados y sin redundancias. Ahora bien, ¿para qué es esto? ¿Qué usos le podremos dar dentro de una compañía?

• Seguimiento y análisis del negocio: Lo normal es tener actualizaciones de los datos del día anterior, pero también sería posible procesarlos y almacenarlos en tiempo real. Esto permite realizar análisis diarios de los clientes, los pedidos, ventas y productos.
• Almacenamiento histórico de datos: sirve para llevar el registro de operaciones de la empresa. Muy útil a la hora de realizar comparativas con datos de otros días, meses o años, usar datos históricos para entrenar modelos de Machine Learning, o proporcionar la información necesaria en caso de auditorías. Son solo algunos ejemplos.
• Estructurar la información: el gestor de base de datos es el encargado de esta tarea, y podemos tener desde BBDD con el dato en bruto, a información estructurada, libre de redundancia, agregada y procesada. Lista para ser usada por los analistas.
• Seguridad: los datos se almacenan en un entorno seguro con autenticación, backups, en entorno cloud y con niveles de acceso configurables. Son temas sobre los que profundizaremos más adelante.
• Centralización: podemos tener los datos de clientes, facturas, locales y productos almacenados de forma ordenada, accesibles desde un único punto y a través de la red de la empresa. Es posible trabajar con todos ellos desde la misma herramienta, e incluso interrelacionarlos y cruzarlos.
• Minimizar errores en los datos: las bases de datos están diseñadas para evitar redundancias y asegurar la integridad y seguridad de los mismos.

No son pocas las aplicaciones de una BD, por lo que serán necesarios varios perfiles para llevar a cabo todas las tareas de despliegue, mantenimiento y explotación.

Historia de las bases de datos

La evolución de las bases de datos abarca décadas y ha visto el paso desde sistemas de archivos a complejas estructuras relacionales. En los años 70, surgieron sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) como el modelo estándar, seguido por estándares SQL y sistemas objeto-relacionales en los 90.

En los años 2000, las bases de datos NoSQL abordaron problemas de escalabilidad y flexibilidad. El auge del Big Data en los 2010 impulsó soluciones como Hadoop y bases de datos especializadas. Actualmente, la gestión de datos es esencial en la era digital, abarcando sistemas tradicionales y tecnologías avanzadas como bases de datos en la nube y análisis de datos.

Bases de datos Microsoft – Access y Excel

Las bases de datos de Microsoft han tenido un papel fundamental en la contabilidad de muchas empresas. Las empresas grandes y medianas tienen sistemas informáticos avanzados, estructurados y en la nube. Particularmente las fundadas posteriormente a la era Internet. Pero lo cierto es que hay una inmensa cantidad de empresas que, o no tienen base de datos, o la manejan mediante un Excel o un Microsoft Access.

Históricamente han sido las bases de datos de una gran cantidad de empresas, y a día de hoy lo sigue siendo de muchas, pues son herramientas sencillas de utilizar y económicas.

¿Quién usa las Bases de Datos?

Existen ya muchos perfiles que trabajan con las bases de datos de la compañía, como los Data Anlyst, Data Engineers, Full-Stack developers o Expertos en Ciberseguridad. Aun así, podríamos englobarlos en tres áreas de acción, aunque depende de la empresa podrá haber más, o incluso un único rol:

• Despliegue y mantenimiento: ingenieros de sistemas que se encargan de la infraestructura de la empresa, escalado, integración y securización. Ellos deciden si la BD se despliega on premise o cloud, la capacidad de la BD, SQL o NoSQL y el modo de comunicación con el resto de piezas de software. Aquí encajaría un cloud egineer, back-end developer o administrador de base de datos.
• Volcado y procesado de datos: una vez tenemos la base de datos desplegada y con los usuarios dados de alta, necesitamos un perfil que se encargue de ingestar datos, de la manera más automática posible y con la mínima redundancia. Para ello hace falta una persona con conocimiento en modelado de datos, como puede ser un Data Architect.
• Explotación del dato: teniendo todo listo, podemos usar la BD mediante un lenguaje de consulta de base de datos como SQL. Aquí ya entrarían perfiles no tan técnicos, y más de negocio para extraer insights de los datos como un Data Analyst o un Data Scientist.

La cantidad de personas que trabajan de una forma u otra con una base de datos en una empresa es reducida por dos motivos. Lo primero y más evidente es porque hace falta formación, ya sea como administrador de base de datos, modelado o analista. Y lo segundo, porque son procesos críticos dentro de una empresa, por lo que siempre es mejor emplear pocas manos expertas que muchas inexpertas.

¿Cuáles son las partes de una Base de Datos?

Veamos cuáles son las piezas que hacen falta para poner en funcionamiento una base de datos.

1. Hardware: se trata del sistema físico donde irá alojada la base de datos. Es un ordenador o servidor que se compone de uno o varios discos duros. Además, este servidor podría ser dedicado (solo se utiliza para alojar la BD), o compartido (convive con más componentes software).
2. Software: programas que emplearemos para el manejo y control de la base de datos. Éstos se denominan DBMS (DataBase Management System). A su vez este DBMS corre sobre un sistema operativo, que podría ser el propio del hardware donde está alojado, un contenedor o una máquina virtual. Estos temas los veremos en otros artículos.
3. Datos: el alimento de las bases de datos que habrá que ir actualizando constantemente para que no se quede desactualizada.
4. Procesos: estamos ante un recurso de IT, por lo que se emplean las mínimas manualidades posibles. Existen procesos automáticos de backup, volcado de datos, consulta, de gestión de memoria… entre otros.
5. Lenguaje de acceso a la base de datos: una base de datos no sirve de nada si no la explotamos, y para ello necesitamos un lenguaje específico de consultas. El más conocido es SQL.
6. Profesional: es necesario contar con profesionales expertos, tanto para el despliegue, como para su actualización, mantenimiento y explotación.

En función de los componentes que queramos gestionar, optaremos por una solución on premise o en la nube. Si queremos on premise habrá que invertir en un servidor, instalarlo, el sistema operativo, el gestor de base de datos, configuración de la red, establecer permisos y configurar la BD. Por otro lado nos podemos abstraer de todas las capas que impliquen infraestructura contratando un servicio en la nube, y encargándonos únicamente de la configuración y el mantenimiento. Ésta sería la opción más común.

Veamos las diferentes arquitecturas que podemos encontrarnos en función de si queremos o no desplegar la BD en la nube.

Arquitectura y despliegue de una Base de Datos

El diseño más sencillo consistirá en tener una base de datos en local, y realizar las consultas directamente sin la intervención de ninguna red. Se conoce como arquitectura Tier 1. Es la menos habitual puesto que no es lo recomendable que cliente y servidor compartan máquina.

Una mejor alternativa sería que la base de datos se sitúe on premise en un servidor local, que físicamente se encuentre en la empresa, lo que permite que se puede conectar cualquier usuario que se encuentre dentro de la misma red, y no tengamos dependencia de ningún equipo de usuario para que la base de datos funcione. Es lo que se conoce como arquitectura Tier 2.

Si a esta arquitectura le añadiésemos un tercer componente entre ambos (middleware), donde se implemente la capa lógica, estaríamos hablando de una arquitectura Tier 3. Esto lo verás más en detalle en el artículo de arquitecturas de bases de datos.

Otra opción es alojar la base de datos en cloud, ya sea directamente la BD en una máquina virtual que nosotros configuraremos, o con una solución PaaS más sencilla de desplegar, donde nos abstraemos de la infraestructura y la configuramos de una forma relativamente sencilla.

También es posible disponer de una base de datos incluida en algún servicio SaaS en cloud tipo Snowflake o Dataiku. Son plataformas donde podemos trabajar en todo el ciclo de vida del dato sin tener que preocuparnos de la elección, despliegue y mantenimiento de la BD.

Todas las opciones son perfectamente válidas, sin embargo lo más práctico es utilizar el cloud, dado que nos ahorra mucho tiempo en el despliegue, es escalable, flexible y en muchas ocasiones más seguro que los propios sistemas informáticos de la empresa. Pero todo va a depender de las preferencias de la compañía en cuanto a seguridad, costes y formato de los datos.

Gestores de bases de datos – DBMS y RDBMS

Un DBMS (Sistema de Gestión de Bases de Datos, por sus siglas en inglés) es un software diseñado para administrar y gestionar bases de datos. Proporciona una interfaz para crear, almacenar, modificar y recuperar datos de la base de datos. Algunas características comunes de los DBMS son:

1. Administración de datos: Los DBMS permiten definir la estructura de los datos, incluyendo tablas, campos y relaciones.
2. Acceso concurrente: Múltiples usuarios pueden acceder y modificar la base de datos de manera simultánea, garantizando la integridad de los datos.
3. Seguridad: Los DBMS proporcionan mecanismos de seguridad para proteger la base de datos de accesos no autorizados y garantizar la confidencialidad e integridad de los datos.
4. Backups: Ofrecen funcionalidades para realizar copias de seguridad de la base de datos y recuperar los datos en caso de fallos o errores.
5. Consultas y procesado: Los DBMS permiten realizar consultas y análisis de datos utilizando lenguajes de consulta, como SQL (Structured Query Language).

Algunos ejemplos de software de bases de datos o DBMS populares serían MySQL, Microsoft SQL Server, y Oracle.

¿Y qué es un RDBMS? No es más que un gestor de base de datos tal cual hemos visto en este apartado, pero en este caso para bases de datos Relacionales, Relational Data Base Management System. Veremos en otro artículo este tipo de BBDD en detalle.

¿Qué información se almacena en una base de datos?

Hasta la llegada de Internet, se ha estado almacenando la información imprescindible para el análisis de ventas y clientes de la empresa en forma tabular (tablas con filas y columnas). Con la llegada de Internet, mejoras del hardware, la aparición de las webs, las apps del móvil y el IoT, han supuesto una revolución de los datos en el mundo de la empresa.

Con toda esta revolución, las compañías no se quieren perder nada y han adoptado la filosofía de almacenar todo lo que pase por sus servicios informáticos, para posteriormente filtrar lo que es útil de lo que no. Incluso no se conforman con los datos que generan, sino que también es muy habitual la compra de bases de datos a terceros. ¿Y de dónde proviene toda esta información?

• Ventas y pedidos: datos recogidos en crudo, y también los posteriormente procesados. De aquí extraemos información muy interesante como los productos que más se venden, los que menos, cuáles suelen entrar juntos en la cesta, a qué horas compra la gente, cómo interactúan sus clientes con las tiendas físicas y virtuales…
• Web: toda la huella digital que deja el cliente en su paso por la web de la empresa. Se puede almacenar la información de la venta, datos del navegador como el idioma, sitios donde ha clickado o incluso el patrón de navegación que ha llevado.
• App: misma información que en el caso de la web, lo único que en este caso es más sencillo adquirir datos de geolocalización si el usuario ha dado su consentimiento.
• Logs: todo sistema informático deja una traza que podremos analizar posteriormente. De los logs no solo podemos obtener información interesante para marketing y analítica, sino que resultarán de gran utilidad par la corrección de errores de desarrollo.
• Datos de terceros: compra de bases de datos que se incorporan a las que ya posee la empresa. Pueden ser por ejemplo datos de clientes anonimizados para el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, bases de datos públicas, o servicios de datos como Google Maps API.
• Datos no estructurados: veremos más adelante esto en detalle, pero son básicamente voz, texto, imagen o vídeo.

Ya no es simplemente que se almacenen las ventas realizadas cada día, a qué clientes o qué pedidos, sino que va mucho más allá. Con datos como la geolocalización, el patrón de comportamiento web del cliente, y su patrón de compras, podemos tener una foto mucho más completa del cliente. Por ejemplo, lo podríamos clasificar en el grupo de “clientes que les gusta el deporte”, y si me ha comprado una raqueta de tenis, ¿por qué no me va a comprar unas zapatillas de tenis?… ¿Las maravillas del Big Data?

Tipos de datos en las Bases de Datos

En este apartado vamos a diferenciar los tipos de datos en función de la estructura que presentan, ya que será determinante a la hora de escoger una herramienta para explotarlos.

• Datos estructurados: en las bases de datos tenemos una estructura y formato muy definidos. Ayuda mucho en el ordenado, organización y explotación, pero perdemos en flexibilidad. El típico caso serían las tablas en formato fila/columna.
• Datos semiestructurados: se trata de archivos de texto con un formato explotable. Aquí tendríamos archivos XML, JSON o mails.
• Datos no estructurados: no permiten la explotación inmediata automatizada dese su almacenamiento, sino que hay que acudir a algoritmos de extracción de información específicos para cada formato. Ejemplos de datos no estructurados serían imágenes, vídeos, audio, pdfs o texto plano.

Si nos quedásemos en bases de datos relacionales, es decir, en los datos operacionales en formato tabular, tendríamos una visión parcial de la actividad y clientes de la empresa. Hay un abanico muy amplio de fuentes de datos, que con las técnicas adecuadas de analítica, podemos sacar petróleo de sus datos.

¿Qué es SQL?

Hemos mencionado ya en varias ocasiones estas siglas, pero ¿qué es SQL?

Es un acrónimo de Structured Query Language. Se trata del lenguaje de consultas de bases de datos estructuradas relacionales, que permite realizar desde operaciones sencillas como extraer, manipular o eliminar datos, a operaciones más complejas como agregaciones, unión entre tablas, o cálculos avanzados.

En un RDBMS tendremos varias bases de datos. Dentro de cada base de datos habrá tablas. Y dentro de las tablas, tendremos filas y columnas. Mediante SQL podremos realizar consultas a tablas de varias bases de datos dentro del RDBMS. Por ejemplo, si tenemos una tabla de ventas, podríamos realizar la siguiente consulta:

SELECT Cliente, Producto, Precio, Fecha
FROM ventas
WHERE Precio > 15

En la consulta anterior hemos obtenido las columnas Cliente, Producto, Precio y Fecha de la tabla de ventas, cuyo precio de venta del producto es mayor de 15.

Ejemplos y tipos de Bases de Datos

Como hemos visto, los formatos de datos a almacenar son de lo más variados, por lo que es importante diferenciar varios tipos de bases de datos en función de la escalabilidad, coste, tipos de datos y forma de explotación. Veamos los tipos más importantes:

Bases de datos Relacionales – SQL

Se trata de BBDD compuestas por estructuras (tablas) que guardan una relación lógica entre ellas. Ésta sería la típica base de datos relacional SQL con las tablas relacionadas entre sí mediante un esquema. Ejemplos de este tipo serían MySQL, SQLServer o PostgreSQL.

Bases de datos No relacionales – NoSQL

Otra BD estructurada pero que no cuenta con estructuras fijas como tablas para almacenar los datos. A su vez las podemos clasificar en clave-valor, de documentos, columnares y de grafos. La más utilizada sería MongoDB. Las bases de datos no relacionales surgieron como respuesta a los desafíos planteados por las bases de datos relacionales en términos de escalabilidad, rendimiento y flexibilidad para manejar grandes volúmenes de datos.

Bases de datos Open Source – Licencia gratuita

Bases de datos de software libre. Generalmente son bases de datos gratuitas para usos comunes, pero el mantenimiento y funciones avanzadas sí implican un coste. Estas opciones suelen ser las más habituales por el coste, y porque al ser software libre, el uso a nivel mundial es masivo, y por tanto la comunidad es mucho mayor que las de pago. Hay tanto relacionales como no relacionales. MySQL o MongoDB son BBDD open source.

Bases de datos Distribuidas

Aquellas que se apoyan de varios servidores para su almacenamiento y explotación, todo de forma paralela. Esta opción es interesante cuando tenemos datos masivos. Por ejemplo, Hive trabaja sobre sistemas distribuidos gracias a Hadoop y Spark.

Generalmente se clasifican únicamente en SQL o NoSQL, pero como ves hay mucho más. En este artículo te contamos más en detalle los tipos de bases de datos que puedes encontrar en el mercado.

Retos de las Bases de Datos

Hay una serie de aspectos y problemáticas con los que vamos a tener que lidiar si trabajamos con bases de datos:

1. Rendimiento: El rendimiento de una base de datos es crucial para garantizar tiempos de respuesta rápidos. Los retos relacionados con el rendimiento incluyen la optimización de consultas, la indexación adecuada, la gestión de la concurrencia y el uso eficiente de los recursos del sistema.
2. Escalabilidad: A medida que los volúmenes de datos y la cantidad de usuarios aumentan, la base de datos debe poder escalar para manejar esa carga adicional. Hablamos de escalabilidad vertical (servidores con más capacidad) u horizontal (varios servidores interconectados que sirven para el mismo propósito).
3. Seguridad: Las bases de datos almacenan datos críticos y sensibles, por lo que la seguridad es una preocupación fundamental. Los retos de seguridad incluyen la protección contra accesos no autorizados, la encriptación de datos, la detección de intrusos y la prevención de ataques de inyección de código malicioso.
4. Integridad de los datos: Mantener la integridad de los datos es esencial para garantizar la precisión y la consistencia de la información almacenada. Para garantizar la integridad de los datos es necesario validar los datos ingresados, controlar los duplicados y gestionar las transacciones.
5. Disponibilidad: Una base de datos debe estar disponible en todo momento para los usuarios. Para ello habrá que realizar una correcta gestión de fallos, realizar copias de seguridad y desarrollar políticas de recuperación de desastres para garantizar que los datos estén accesibles incluso en caso de errores o problemas técnicos. Recordemos que las bases de datos son recursos compartidos por varios usuarios, y todos tienen que saber cómo se trabaja con servidores compartidos para que el sistema goce de un buen estado de salud.
6. Administración y mantenimiento: Las bases de datos requieren una adecuada administración y mantenimiento, lo cual puede ser un desafío. Esto implica tareas como monitoreo del rendimiento, la aplicación de parches y actualizaciones, la realización de copias de seguridad y la optimización del esquema de la base de datos.
7. Costes: las decisiones que tomemos en el diseño van a ser cruciales para determinar su coste. El mayor desafío es encontrar el equilibrio entre el coste y el rendimiento. Soluciones cloud suelen ayudar bastante en este aspecto al poder reconfigurar su diseño en pocos minutos, incluso después de haber desplegado la base de datos.

¿Qué cuesta una Base de Datos?

Si estás pensando en desplegar una base de datos, hay una serie de preguntas que te tienes que plantear para cuantificar los costes.

1. Hardware: ¿Vas a invertir en un servidor? ¿O prefieres realizar un pago por uso con recursos en la nube? ¿Qué capacidad necesitas? ¿Velocidad de lectura/escritura?
2. Software: ¿La base de datos es open source? ¿Tienes que pagar por la licencia? ¿En la empresa hay ya algún acuerdo con el proveedor de bases de datos?
3. Despliegue: ¿Tienes a la gente adecuada en la empresa para desplegarla? Instalación, configuración, seguridad, redes, usuarios.
4. Incidencias: al igual que en el punto 3, ¿hay gente con experiencia para su mantenimiento? ¿Tu base de datos tiene algún servicio de soporte?
5. Mantenimiento: si contratas un servicio en la nube no inviertes en el servidor, pero tienes un pago por uso. Los costes cambian.

Por ejemplo, vamos a ver lo que cuesta tener desplegado un MySQL en Azure, con un hardware normal, 4 cores, 730 horas al mes (unas 40 horas al día), sin redundancia multizona, ni alta disponibilidad (conceptos del apartado de Cloud).

Serían unos 300$/mes. ¿Caro comparado con desplegarlo on premise? Lo cierto es que hay que poner en una balanza los pros y contras de ambas opciones. Con la nube te ahorras tiempo en el despliegue de los recursos, manteniendo la infraestructura y el escalado. Y realmente tiempo=dinero.

Futuro y evolución de las Bases de Datos

Las bases de datos han evolucionado mucho en la última década, y seguirán evolucionando en los años venideros. No podemos saber en qué se convertirán, pero sí hay ciertas tendencias que seguirán al alza:

• Cloud: las empresas están migrando sus bases de datos on premise a la nube (Azure, AWS, GCP…), ya que les supone un ahorro de costes y de quebraderos de cabeza.
• Serverless: Data Base as a Service (DBaaS). Las bases de datos cada vez están más centradas en la experiencia de usuario, que en la infraestructura que llevan por debajo.
• Integración: hay una premisa clara, y es que los proveedores están realizando un gran esfuerzo para poder conectar las BBDD con toda pieza de software que siga el principio cliente-servidor. Por tanto, cada nueva plataforma que salga al mercado y trabaje con datos, tendrá que ofrecer conectores a las principales BBDD del mercado.
• Facilidad de uso: operaciones que antes eran cientos de líneas de código, ahora son botones dentro de los DBMS. Incluso algunos DBMS tienen integradas interfaces de usuario para realizar consultas donde te abstraen de tener que escribir código para consultar a la BD.
• IA: como en todos los campos, la IA también está afectando a las BBDD. Existen herramientas de BI que te montan informes con los insights que automáticamente detectan en la BD, o incluso tienen bots a los que se les puede preguntar en lenguaje natural lo mismo que haríamos a través de una consulta SQL.
• Automatización: hay muchísimos procesos que se realizan manualmente en una BD, y que con el paso de los años se ha visto que son procesos repetitivos y automatizables, como por ejemplo procesos de checkeo de consistencia de los datos, de duplicidad de columnas o de evaluación del rango de sensibilidad y privacidad del dato.
• Open source: parece que la batalla la están ganando las bases de datos open source, por razones evidentes. Pero por otro lado también hay una clara tendencia a soluciones de datos en plataformas 100% cloud, lo que nos hace pagar indirectamente por el almacenamiento, aunque por debajo lleve un open source, lo cual es algo normal porque no deja de ser un servicio que te ofrecen, y además te dan soporte.
• Cloud data platforms: ahora las compañías apuestan por un todo en uno, y contratan servicios en plataformas cloud donde se incluye el almacenamiento, las herramientas de volcado, explotación y configuración, todo en una misma interfaz web (SaaS), de tal manera que lo único que necesitamos es un navegador y conexión a internet.
• Seguridad: otro de los focos importantísimos para evitar ciberataques y perder información relevante de nuestros clientes o secretos de empresa.

Parece que nos esperan grandes retos de cara al futuro y que tendremos que adaptarnos y aprender de las nuevas tendencias.

Con la llegada del Big Data las bases de datos se han convertido en un recurso fundamental para las empresas, y no solo por el almacenamiento y registro de su actividad, sino porque el tipo de información a explotar ahora es mucho mayor, las máquinas para procesar los datos tienen mucha más capacidad y las técnicas y herramientas de análisis de hoy en día aportan mucho más.

SIGUIENTE EPISODIO – Te recomendamos que continúes tu travesía por las bases de datos con nuestro artículo sobre cómo elegir una arquitectura de base de datos adecuada para tu proyecto.

Bibliografia

https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data

https://devops.com/the-database-of-the-future-seven-key-principles/

https://medium.com/omarelgabrys-blog/database-introduction-part-1-4844fada1fb0