Históricamente, los sistemas de administración de bases de datos (DBMS) eran programas de software simples y hardware asociado que permitía a los usuarios acceder a datos desde diferentes ubicaciones geográficas. El sistema ofrece a sus usuarios la capacidad de almacenar datos sin preocuparse por los cambios estructurales o la ubicación física de los datos. Además, un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) puede establecer restricciones sobre los datos que se utilizan y los servicios disponibles para cada usuario.
Sin embargo, los DBMS están cambiando. Se están expandiendo, asumiendo más responsabilidades y brindando respuestas más inteligentes. A medida que se presentan nuevas metas y problemas, el deseo de encontrar nuevas formas de usar Base de Datos los sistemas solicitan soluciones únicas. Muchas de estas innovaciones solo están disponibles en DBMS basados en la nube. A medida que los sistemas de administración de bases de datos desarrollan nuevas características y opciones, tiene sentido volver a examinar el sistema actual de la organización y considerar todas las opciones nuevas.
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La pandemia de coronavirus, con su énfasis en el aislamiento, ha acelerado la aceptación de las compras en línea y el trabajo remoto. Muchas pequeñas empresas han tomado la decisión de digitalizarse y están cambiando a la nube a un ritmo acelerado.
El mercado de los sistemas de gestión de bases de datos está creciendo rápidamente y, según Investigación y Mercados, se estimó que el mercado global de DBMS alcanzó los 63.9 billones de dólares en 2020 y se prevé que alcance los 142.7 billones de dólares para 2027.
Cada vez más, las organizaciones están fusionando sus almacenes de datos y lagos de datos en los sistemas de almacenamiento en la nube. El cambio a la nube requiere un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) para trabajar con una amplia gama de nuevos formatos de datos.
Las tendencias de gestión de bases de datos en 2022 incluyen:
- DBMS basado en la nube
- Automatización y DBMS
- SGBD aumentado
- Aumento de la seguridad
- Bases de datos en memoria
- Bases de datos
- DBMS de código abierto
- Bases de datos como servicio
Estas tendencias se basan, en gran medida, en que las empresas desean brindar acceso a sus productos y servicios a través de Internet, con el objetivo de mantener (o aumentar) las ganancias durante la pandemia.
DBMS basado en la nube
El informe Gartner El futuro del mercado DBMS es la nube predice que aumentará el uso de DBMS basados en la nube. El mercado de los sistemas de gestión de bases de datos está siendo impulsado cada vez más por los servicios en la nube y ya no por los sistemas locales. Ciertamente, hay grandes organizaciones que aún usan soluciones de DBMS en las instalaciones, sin embargo, las combinan con un DBMS basado en la nube y usan un enfoque “híbrido”.
La opción de usar un servicio DBMS basado en la nube está respaldada, en parte, por un cambio hacia el uso de aplicaciones de software como servicio. Esta es una alternativa muy razonable a los gastos iniciales necesarios para implementar un sistema de administración de datos en las instalaciones. El intercambio de datos mejorado, la integración de datos mejorada y la seguridad de los datos también son razones para usar un sistema de administración de base de datos basado en la nube.
Tendencias de gestión de bases de datos y servicios automatizados
Los servicios automatizados pueden ayudar a agilizar el proceso de gestión de bases de datos. Un DBMS automatizado puede ayudar significativamente a examinar las enormes cantidades de datos generados por el comercio electrónico, las aplicaciones móviles, la gestión de relaciones con los clientes y las redes sociales. Como consecuencia, las organizaciones están experimentando enormes aumentos en la cantidad de datos que se almacenan. Estas cantidades masivas de datos se pueden utilizar en beneficio de la empresa, proporcionando información útil sobre sus clientes y productos.
Automatización de datos admite la carga, el manejo y el procesamiento de datos mediante herramientas automatizadas, en lugar de realizar las tareas manualmente. La automatización del procesamiento de datos mejora la eficiencia al trabajar mucho más rápido de lo que podría hacerse manualmente y al eliminar el error humano.
Tener la automatización como parte de la análisis de datos El proceso permite a los investigadores concentrarse en analizar los datos en lugar de prepararlos. La automatización también ayuda a mejorar la integración de datos de múltiples fuentes de datos en una sola. Los ejemplos de automatización de DBMS que se utilizan a diario incluyen:
- Servicio al cliente
- Análisis de empleados
- Automatización de órdenes de compra
- Soporte de escritorio
- Programar reuniones
Automatización de SGBD también se utiliza para proporcionar seguridad, integración de datos y gobierno de datos. La mayoría de las organizaciones deben cumplir varios requisitos de cumplimiento y la automatización de DBMS ayuda a cumplirlos. El RGPD, por ejemplo, exige que los datos del usuario sean anónimos y se utilicen con fines estadísticos antes de compartirlos con socios externos, y esto se puede hacer con servicios automatizados.
Gestión de datos aumentada (ADM)
La gestión de datos aumentada utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar las tareas de gestión de datos, como detectar anomalías en grandes cantidades de datos y resolver problemas de calidad de datos.
Los modelos de IA están diseñados específicamente para realizar tareas de gestión de datos, tomando menos tiempo y cometiendo menos errores. Todd Ramlin, gerente de Cable Compare, al describir los beneficios de gestión de datos aumentada, dijo:
“Históricamente, los científicos e ingenieros de datos han pasado la mayor parte de su tiempo accediendo, preparando y administrando datos manualmente, pero la administración de datos aumentada está cambiando eso. ADM utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar tareas manuales en la gestión de datos. Simplifica, optimiza y automatiza las operaciones en los sistemas de calidad de datos, gestión de metadatos, gestión de datos maestros y gestión de bases de datos. AI/ML puede ofrecer recomendaciones inteligentes basadas en modelos preaprendidos de soluciones para tareas de datos específicas. La automatización de las tareas manuales conducirá a una mayor productividad y mejores resultados de datos”.
Seguridad de datos (y prevención de filtraciones de datos)
Ha habido varias violaciones de datos de alto perfil en el último año. Por ejemplo, LinkedIn fue violada en junio de 2021, lo que resultó en la venta en línea de la información de 700 millones de usuarios. En septiembre, la minorista Neiman Marcus fue violada, con 4.8 millones c
clientes afectados. En octubre de 2021, se anunció que la información de 1.5 millones de usuarios de Facebook se puso a la venta en un foro de piratas informáticos. Y esos son solo algunos de los cientos de violaciones de datos tendrá lugar en 2021. En el estado de Washington, el número de infracciones conocidas aumentó de 220 el año pasado a 280 en 2021.
La seguridad siempre ha sido una consideración para administradores de bases de datos, pero las infracciones recientes lo han convertido en una preocupación principal. Como resultado, el aumento de la seguridad de la base de datos se ha convertido en un tema de moda.
Bases de datos en memoria
Las bases de datos en memoria están ganando popularidad porque responden más rápido que los sistemas tradicionales. Un base de datos en memoria (IMDB) elimina la unidad de disco y, en su lugar, almacena datos en la memoria principal de la computadora: su memoria de acceso aleatorio o RAM. Esta táctica reduce los tiempos de respuesta.
Los tiempos de respuesta reducidos son posibles porque no hay necesidad de traducción ni almacenamiento en caché. Los datos que se utilizan permanecen en la misma forma que cuando llegaron y en la misma forma que la aplicación que trabaja con ellos. Estas bases de datos son comúnmente utilizadas por aplicaciones que dependen de tiempos de respuesta rápidos y ofrecen gestión de datos en tiempo real. Las industrias que operan y se benefician de las bases de datos en memoria incluyen banca, viajes, juegos y telecomunicaciones.
La base de datos de gráficos
Las bases de datos de gráficos proporcionan una excelente manera de establecer e investigar relaciones de una manera rápida y sencilla. Usan nodos y bordes para formar relaciones de datos (los nodos representan entidades y los bordes representan sus relaciones). Bases de datos están diseñados para asignar la relación entre entidades de datos con la misma importancia que reciben los datos. El diseño da como resultado que solo se acceda a los datos que se necesitan, mientras que los datos innecesarios permanecen intactos, lo que hace que la recuperación de datos sea más eficiente.
Actualmente, las bases de datos de gráficos se utilizan con la gestión de redes y TI. Se han utilizado para acceder a las redes sociales y proporcionar inteligencia comercial, y para encontrar anomalías y mejorar la seguridad. Más recientemente, bases de datos gráficas han comenzado a utilizarse con éxito con:
- Administración de redes
- Telecomunicaciones
- Análisis de impacto
- Centro de datos y gestión de activos de TI
- Gestión de plataforma en la nube
Bases de datos de código abierto
Hace diez años, los sistemas de gestión de bases de datos de "código abierto" no se usaban con tanta frecuencia como ahora. Ahora son utilizados por el 7% del mercado. Las tecnologías de código abierto generalmente evolucionan y se desarrollan rápidamente, y esto incluye las bases de datos. Las tecnologías de código abierto generalmente están diseñadas para minimizar las barreras de adopción y son extremadamente atractivas para los desarrolladores de aplicaciones que trabajan con plataformas nativas de la nube.
Gartner ha pronosticado que para 2022, más del 70% de las nuevas aplicaciones internas creadas se desarrollarán utilizando un SGBD de código abierto (OSDBMS) o una plataforma OSDBMS como servicio basada en la nube. El código abierto ha demostrado ser un método exitoso para aprovechar la creatividad y las habilidades para resolver problemas. Se ha utilizado para desarrollar y distribuir software útil crítico para el negocio, y su uso seguirá creciendo.
La base de datos como servicio
En términos generales, en el pasado las bases de datos no estaban diseñadas para funcionar con microservicios. Las bases de datos eran normalmente monolíticas. Arquitectura monolítica es la forma tradicional de desarrollar aplicaciones. El software monolítico se desarrolla como una unidad única e indivisible. Las aplicaciones monolíticas normalmente carecen de modularidad y utilizan una gran base de código.
La tendencia de gestión de bases de datos de usar bases de datos como servicio se basa en el comportamiento de los equipos de desarrollo que diseñan y crean aplicaciones, mientras usan un microservicio. Cuando una aplicación “interactúa con una base de datos”, todos los componentes de la aplicación comparten los datos.
Sin embargo, con una aplicación de microservicios, los datos no se comparten, sino que se descentralizan. Cada microservicio es autónomo y viene con su propio almacenamiento de datos privados, relevante para su funcionalidad. Un servicio no puede modificar los datos almacenados dentro de la base de datos de otro servicio. Esto crea un conflicto para integrar microservicios con un DBMS.
Afortunadamente, muchas ofertas de bases de datos nuevas (principalmente proveedores de NoSQL como AWS DynamoDB y MongoDB) admiten los requisitos de flexibilidad, redundancia y escalabilidad, y el patrón de arquitectura sin servidor necesario para microservicios.
Tendencias y evolución de la gestión de bases de datos
Hasta hace poco, los DBMS se consideraban estructuras consistentes y confiables que ofrecían confiabilidad sin dramatismo. Sin embargo, con la pandemia actuando como un acelerador, las bases de datos están evolucionando para procesar datos de manera más eficiente y, al mismo tiempo, se vuelven más inteligentes. Para acceder a esta evolución y aprovechar los beneficios económicos que ofrece la nube, las empresas están cambiando cada vez más a las bases de datos en la nube.
Actualmente, una gran parte del crecimiento del mercado de DBMS está siendo impulsada por organizaciones que trasladan sus sistemas de gestión de bases de datos a la nube, lo que proporciona una integración y una configuración más rápidas. Además, los protocolos de seguridad mejorados y las herramientas superiores han hecho que el trabajo remoto sea una opción más razonable y ha tenido un impacto significativo en el crecimiento actual del mercado. El creciente número de demandas que se hacen a los DBMS, y el creciente número de soluciones, hacen que la investigación sea un paso clave en la selección de un nuevo sistema de gestión de bases de datos.
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