# Mejor Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD) - Página 4 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) están diseñados para definir, almacenar, recuperar y gestionar los datos dentro de una base de datos. Permite a los usuarios crear, mantener y gestionar bases de datos. El DBMS manipula la base de datos según los requisitos del usuario. Usar un DBMS asegura que los datos de una organización sean limpios, consistentes, seguros, relevantes y soporten la concurrencia. Junto con las funcionalidades estándar de bases de datos (por ejemplo, operaciones CRUD), el software DBMS tiene capacidades de gestión mucho más fuertes. Estas incluyen funciones como una mayor visibilidad y análisis de metadatos, informes personalizados y en profundidad, monitoreo de rendimiento, análisis de uso y verificaciones de cumplimiento. Las soluciones extensas pueden ofrecer capacidades de software de respaldo de bases de datos, software de replicación de datos, software de recuperación ante desastres o software de recuperación ante desastres como servicio (DRaaS), también. Usados típicamente por administradores de bases de datos, los DBMS son integrales para preservar la calidad e integridad de la base de datos. Forman parte de una pila más grande orientada a bases de datos, que puede incluir soluciones como seguridad de bases de datos y monitoreo de bases de datos. El DBMS se utiliza como parte de bases de datos tanto relacionales como no relacionales. El software DBMS es de diferentes tipos, en asociación con la base de datos que se está gestionando y organizando. Algunos de los DBMS más populares son los siguientes: - Relacional: Asociado típicamente con bases de datos relacionales, el modelo relacional organiza los datos de manera tabular (enfoque de filas y columnas) y es actualmente el modelo de base de datos más estándar. Los DMBS enfocados en el modelo relacional se denominan RDBMS. - Orientado a objetos: Las bases de datos orientadas a objetos siguen un enfoque de programación orientado a objetos para ingresar y organizar datos. Los DBMS alineados con este modelo se denominan OODMBS. - Jerárquico: En un modelo jerárquico, los datos se organizan con una estructura similar a un árbol, donde las asociaciones ("ramas") se extienden desde un punto de datos. Los DBMS alineados con este modelo a veces se denominan HDBMS. - Distribuido: Bajo un modelo de base de datos distribuida, los datos están descentralizados y se almacenan en varios lugares. Estos lugares pueden ser físicamente locales (por ejemplo, diferentes servidores en el mismo centro de datos) o estar separados (quizás conectados a través de SD-WAN). Los DMBS alineados con el modelo de base de datos distribuida a veces se denominan DDBMS. - DBMS no relacional o NoSQL DBMS: Los NoSQL DBMS soportan tanto datos estructurados como no estructurados. No hay un esquema definido establecido en comparación con otros modelos de datos. El beneficio clave de este DBMS es que los usuarios pueden procesar consultas de varios elementos y no estar limitados por la estructura. Para calificar para la inclusión en la categoría de Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS), un producto debe: - Gestionar y alinearse con un modelo de base de datos (por ejemplo, relacional, orientado a objetos, jerárquico, distribuido, no relacional) - También puede existir como una herramienta independiente para gestionar bases de datos - Proporcionar funcionalidades de mantenimiento de bases de datos - Proporcionar informes extensos y análisis de actividad ## Best Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD) At A Glance - **Líder:** [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/es/products/microsoft-sql-server/reviews) - **Mejor Desempeño:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/es/products/dbvisualizer/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - **Tendencia Principal:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/es/products/dbvisualizer/reviews) --- **Sponsored** ### RaimaDB RaimaDB: La Base de Datos Embebida de Alto Rendimiento para Sistemas Edge e IoT RaimaDB es una base de datos de alto rendimiento y pequeña huella diseñada para la computación en el borde, IoT y sistemas embebidos. Construida sobre más de tres décadas de innovación en bases de datos, RaimaDB proporciona una solución poderosa, confiable y eficiente en recursos para desarrolladores que construyen aplicaciones donde la integridad de los datos, la velocidad y el almacenamiento local son críticos. A diferencia de las bases de datos empresariales a gran escala, RaimaDB está diseñada específicamente para entornos con memoria y potencia de procesamiento limitadas, como controladores industriales, sistemas automotrices, dispositivos médicos y aparatos de red. Su arquitectura ligera permite transacciones rápidas, rendimiento determinista y un mínimo de sobrecarga, lo que la hace ideal para aplicaciones en tiempo real. RaimaDB soporta tanto APIs SQL como C/C++, brindando a los desarrolladores flexibilidad en cómo acceden y gestionan los datos. Es completamente compatible con ACID, asegurando la fiabilidad de los datos incluso en entornos hostiles o desconectados. Con características avanzadas como rendimiento en memoria, alta disponibilidad y replicación flexible, RaimaDB permite un procesamiento seguro de datos locales mientras se integra sin problemas con sistemas en la nube o empresariales cuando se restablece la conectividad. La base de datos puede desplegarse en una amplia gama de sistemas operativos, incluyendo Linux, Linux embebido, Windows, QNX y VxWorks, y puede ejecutarse en arquitecturas ARM y x86. Su diseño modular permite un escalado eficiente, desde computadoras de placa única compactas hasta redes distribuidas complejas. Confiada por líderes globales en industrias como la automotriz, aeroespacial, energética y de telecomunicaciones, RaimaDB impulsa sistemas críticos que demandan fiabilidad y velocidad. Los desarrolladores eligen RaimaDB por su facilidad de integración, bajos requisitos de mantenimiento y rendimiento probado bajo condiciones exigentes. Ya sea que estés construyendo la próxima generación de dispositivos conectados u optimizando el manejo de datos en el borde, RaimaDB proporciona la base robusta que necesitas. Experimenta la eficiencia de una base de datos construida para sistemas embebidos y en tiempo real: rápida, confiable y lista para el futuro de la gestión inteligente de datos. 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[ExtremeDB](https://www.g2.com/es/products/extremedb/reviews) La base de datos eXtremeDB combina un rendimiento excepcional, fiabilidad y eficiencia para desarrolladores en un motor de base de datos embebido en tiempo real probado. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [McObject](https://www.g2.com/es/sellers/mcobject) - **Año de fundación:** 2001 - **Ubicación de la sede:** Federal Way, WA - **Twitter:** @LowLatencyDB (4,839 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 30% Empresa ### 2. [MongoDB Compass](https://www.g2.com/es/products/mongodb-compass/reviews) MongoDB Compass es una potente interfaz gráfica para consultar, agregar y analizar tus datos de MongoDB en un entorno visual. Compass es gratuito para usar y su código fuente está disponible, y se puede ejecutar en macOS, Windows y Linux. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [MongoDB](https://www.g2.com/es/sellers/mongodb) - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** New York - **Twitter:** @MongoDB (502,561 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,665 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: MDB **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Configura la facilidad (2 reviews) - Características (1 reviews) - Precios (1 reviews) **Cons:** - Actualizaciones frecuentes (1 reviews) ### 3. [Perforce Delphix](https://www.g2.com/es/products/perforce-delphix/reviews) Las empresas de todo el mundo eligen Perforce Delphix para automatizar datos conformes para DevOps. La Plataforma de Datos DevOps de Delphix proporciona enmascaramiento de datos integrado y virtualización para desplegar rápidamente datos conformes en entornos no productivos. Con Delphix, los clientes automatizan la gestión de datos de prueba y CI/CD, entregan datos conformes para IA y se recuperan rápidamente de eventos de inactividad, mientras aseguran la privacidad y seguridad de los datos. Para más información, visita www.perforce.com/products/delphix **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Perforce](https://www.g2.com/es/sellers/perforce) - **Año de fundación:** 1995 - **Ubicación de la sede:** Minneapolis, MN - **Twitter:** @perforce (5,087 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/perforce/ (2,032 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Empresa, 36% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestión de bases de datos (2 reviews) - Gestión de Datos (2 reviews) - Seguridad de Datos (2 reviews) - Facilidad de uso (2 reviews) - Características (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Precios caros (3 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Configuración compleja (2 reviews) - Problemas de integración (2 reviews) ### 4. [ScaleGrid](https://www.g2.com/es/products/scalegrid/reviews) ScaleGrid ofrece una solución de base de datos como servicio (DBaaS) completamente gestionada, utilizada por miles de desarrolladores, startups y clientes empresariales, incluidos UPS, Dell y Adobe. La plataforma ScaleGrid admite el alojamiento de MongoDB, MySQL, PostgreSQL (ahora con soporte para Citus), Redis y RabbitMQ en nubes públicas y privadas, incluidas Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Oracle Cloud Infrastructure, Linode y Zadara. ScaleGrid maneja todas tus operaciones de base de datos a cualquier escala para que puedas centrarte en tu producto en lugar de en las operaciones. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [ScaleGrid](https://www.g2.com/es/sellers/scalegrid) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** East Palo Alto, US - **Twitter:** @scalegridio (1,816 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/scalegrid-inc/ (22 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 45% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (4 reviews) - Facilidad de uso (2 reviews) - Características (2 reviews) - Flexibilidad (2 reviews) - Facilidad de instalación (2 reviews) **Cons:** - Características limitadas (2 reviews) - Características faltantes (2 reviews) - Opciones limitadas (1 reviews) - Limitaciones regionales (1 reviews) ### 5. [Tinybird](https://www.g2.com/es/products/tinybird/reviews) Tinybird es un servicio de ClickHouse® totalmente gestionado, diseñado para desarrolladores de software y equipos de productos nativos de IA, permitiéndoles crear proyectos de análisis en tiempo real a gran escala con un esfuerzo mínimo. Tinybird simplifica, acelera y hace más confiable la integración de la base de datos de código abierto ClickHouse en aplicaciones, permitiendo a los ingenieros centrarse en el desarrollo de características en lugar de en la gestión de infraestructura. Tinybird elimina las complejidades asociadas con la gestión tradicional de bases de datos, convirtiéndose en una opción ideal para equipos que buscan aprovechar el poder de ClickHouse sin la carga del mantenimiento de servidores y las preocupaciones de escalado. El público objetivo de Tinybird incluye desarrolladores de software, ingenieros de datos, fundadores técnicos y equipos de productos nativos de IA que construyen capacidades de análisis en tiempo real en sus aplicaciones. Con la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real, Tinybird atiende a equipos que necesitan entregar insights de manera rápida y eficiente. Los casos de uso de Tinybird abarcan diversas industrias, incluyendo SaaS, comercio electrónico, finanzas, criptomonedas, IA e IoT, donde el análisis de datos en tiempo real es crucial para la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Al proporcionar un servicio gestionado, Tinybird permite a los ingenieros de software desplegar características analíticas en días en lugar de meses, acelerando significativamente los plazos de los proyectos. Las características clave de Tinybird incluyen una base de datos ClickHouse alojada más capas de ingestión de datos y API gestionadas, que simplifican el proceso de integrar análisis en aplicaciones. Las herramientas de autenticación integradas mejoran la seguridad y la privacidad de los datos, con soporte para políticas de acceso a nivel de fila usando JWTs. El almacenamiento y consulta de registros de observabilidad gratuitos permiten a los usuarios monitorear el uso y el rendimiento. Las características nativas de IA, incluyendo Tinybird Code - un agente CLI con profunda experiencia en ClickHouse - además del Tinybird MCP Server, hacen que la integración de características analíticas en aplicaciones LLM sea más sencilla y robusta. Además, la arquitectura de Tinybird está diseñada para manejar el escalado automáticamente, permitiendo a los equipos centrarse en sus tareas de desarrollo principales sin preocuparse por entender una nueva base de datos o preocuparse por los detalles de infraestructura. Para aquellos que desean control sobre la infraestructura, Tinybird ofrece un despliegue autogestionado, de forma gratuita. Esta combinación única de características permite a los usuarios implementar características impulsadas por datos rápidamente mientras mantienen un alto rendimiento y fiabilidad. Tinybird se destaca en el panorama de bases de datos de análisis en tiempo real al proporcionar el rendimiento de una de las bases de datos OLAP más rápidas del mundo sin la complejidad asociada. Al abstraer los desafíos técnicos de gestionar clústeres y aprovisionar recursos, Tinybird empodera a los equipos para innovar e iterar en sus productos más rápidamente. El énfasis del servicio en la facilidad de uso y el despliegue rápido lo convierte en una opción atractiva para organizaciones que buscan aprovechar el poder del análisis en tiempo real sin la carga de una sobrecarga operativa extensa. Con Tinybird, los usuarios pueden desbloquear el potencial de sus datos y generar insights impactantes, todo mientras disfrutan de una experiencia de desarrollo fluida y eficiente. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Tinybird](https://www.g2.com/es/sellers/tinybird) - **Sitio web de la empresa:** https://tinybird.co - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (54 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 36% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Analítica (4 reviews) - Integraciones fáciles (4 reviews) - Características (4 reviews) - Integraciones (4 reviews) **Cons:** - Pobre atención al cliente (3 reviews) - Falta de características (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) - Personalización limitada (2 reviews) ### 6. [WebScaleSQL](https://www.g2.com/es/products/webscalesql/reviews) WebScaleSQL es una colaboración entre ingenieros de varias empresas que enfrentan los mismos desafíos al implementar MySQL a gran escala y buscan un mayor rendimiento de una tecnología de base de datos adaptada a sus necesidades. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Diccionario de datos:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [WebScaleSQL](https://www.g2.com/es/sellers/webscalesql-2450e84e-fe03-4e85-8e47-ae3fea2feb10) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @WebScaleSQL (386 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 56% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (1 reviews) - Servicios en la Nube (1 reviews) - Análisis de Datos (1 reviews) - Características (1 reviews) ### 7. [CA IDMS](https://www.g2.com/es/products/ca-idms/reviews) Logre un rendimiento superior y rentable de la base de datos con máxima flexibilidad utilizando el sistema de gestión de bases de datos relacional de mainframe de alto rendimiento y habilitado para la web de CA. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 7 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Broadcom](https://www.g2.com/es/sellers/broadcom-ab3091cd-4724-46a8-ac89-219d6bc8e166) - **Año de fundación:** 1991 - **Ubicación de la sede:** San Jose, CA - **Twitter:** @broadcom (62,960 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/broadcom/ (55,707 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: CA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 43% Empresa, 29% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Manejo de Big Data (1 reviews) - Gestión de bases de datos (1 reviews) - Seguridad de Datos (1 reviews) - Almacenamiento de datos (1 reviews) - Fiabilidad (1 reviews) **Cons:** - Principiante Hostilidad (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Inflexibilidad (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - Diseño de interfaz deficiente (1 reviews) ### 8. [GeoSpock DB](https://www.g2.com/es/products/geospock-db/reviews) GeoSpock permite la fusión de datos para el mundo conectado con GeoSpock DB, la base de datos de análisis espacio-temporal. GeoSpock DB es una base de datos única, nativa de la nube, optimizada para consultas en casos de uso del mundo real, capaz de fusionar múltiples fuentes de datos de Internet de las Cosas (IoT) para desbloquear su valor completo, mientras reduce simultáneamente la complejidad y el costo. GeoSpock DB permite el almacenamiento eficiente, la fusión de datos y el acceso programático rápido a los datos, y permite ejecutar consultas SQL ANSI y conectarse a herramientas de análisis estándar a través de conectores flexibles JDBC/ODBC. Los usuarios pueden realizar análisis profundos y compartir conocimientos utilizando conjuntos de herramientas familiares, con soporte plug and play para herramientas comunes de BI (como Tableau™, Amazon QuickSight™ y Microsoft Power BI™), y entornos de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (incluyendo Python Notebooks y Apache Spark). La base de datos también se puede integrar con aplicaciones propietarias, servicios web y herramientas internas, con compatibilidad para bibliotecas de visualización de código abierto y personalizables como Kepler y Cesium.js. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Diccionario de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [GeoSpock](https://www.g2.com/es/sellers/geospock) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Cambridge, GB - **Twitter:** @GeoSpock (956 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5230925 (2 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 70% Empresa, 20% Pequeña Empresa ### 9. [Brilliant Database](https://www.g2.com/es/products/brilliant-database/reviews) Con Brilliant Database puedes desarrollar cualquier aplicación de base de datos sin tener conocimientos o habilidades especiales. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Binary Brilliant](https://www.g2.com/es/sellers/binary-brilliant) - **Ubicación de la sede:** Vancouver, BC - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Gestión de bases de datos (2 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Facilidad de acceso (1 reviews) **Cons:** - Diseño de interfaz deficiente (3 reviews) - Características faltantes (2 reviews) - Sintaxis Compleja (1 reviews) - Limitaciones de la función (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) ### 10. [CitrusDB](https://www.g2.com/es/products/citrusdb/reviews) CitrusDB es una base de datos PostgreSQL masivamente escalable para aplicaciones en tiempo real. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 7 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [CitrusDB](https://www.g2.com/es/sellers/citrusdb) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 43% Mediana Empresa, 29% Empresa ### 11. [CockroachDB](https://www.g2.com/es/products/cockroachdb/reviews) Resumen Cockroach Labs es el creador de CockroachDB, la base de datos SQL distribuida, resiliente y nativa de la nube en la que confían las empresas de todo el mundo para ejecutar aplicaciones críticas de IA y otras aplicaciones que escalan rápidamente, evitan y sobreviven a desastres, y prosperan en todas partes. Funciona en las 3 principales nubes, en instalaciones locales y en configuraciones híbridas, impulsando marcas de Fortune 500, Forbes Global 2000 e Inc. 5000, e innovadores que cambian el juego, incluidos OpenAI, CoreWeave, Adobe, NETFLIX, Booking.com, DoorDash, FANDUEL, Cisco Systems, P&G, UiPath, FORTINET, Roblox, EA, BestBuy, SpaceX, NVIDIA, The VA, Squarespace, The Home Depot y Hewlett Packard Enterprise. Cockroach Labs tiene clientes en más de 40 países en todas las regiones del mundo, más de 25 verticales y más de 50 casos de uso. Cockroach Labs opera su propio Ecosistema de Socios ISV que impulsa Pagos, Gestión de Identidad (IDM/IAM), Banca y Billetera, Comercio y otros casos de uso de alta demanda. Cockroach Labs es finalista del premio Socio del Año de AWS y ha obtenido certificaciones de Socio de Competencia de AWS en Datos y Análisis y Servicios Financieros (FSI). Los precios de CockroachDB están disponibles en https://www.cockroachlabs.com/pricing/ Cargas de Trabajo de Vector, RAG y GenAI CockroachDB incluye soporte nativo para el tipo de datos VECTOR y compatibilidad con la API pgvector, lo que permite el almacenamiento y la recuperación de incrustaciones de alta dimensión. Estas capacidades de vector son críticas para los flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y GenAI que dependen de la búsqueda de similitud y las incrustaciones contextuales. Al admitir la indexación de vectores distribuidos dentro de la propia base de datos, CockroachDB elimina la necesidad de almacenes de vectores externos y permite que las aplicaciones de IA operen contra una capa de datos única y consistente. Indexación Distribuida C-SPANN En el núcleo de las capacidades de búsqueda de vectores de CockroachDB se encuentra el motor de indexación C-SPANN. C-SPANN proporciona búsqueda escalable de vecinos aproximados más cercanos (ANN) a través de miles de millones de vectores mientras admite actualizaciones incrementales, escrituras en tiempo real e indexación particionada. Esto asegura una recuperación de baja latencia en decenas de milisegundos, incluso bajo un alto rendimiento de consultas. El algoritmo elimina coordinadores centrales, evita grandes estructuras en memoria y aprovecha la fragmentación y replicación de CockroachDB para ofrecer escala, resiliencia y consistencia global. Integración de Aprendizaje Automático y Apache Spark CockroachDB se integra con flujos de trabajo modernos de ML al admitir incrustaciones generadas a través de marcos como AWS Bedrock y Google Vertex AI. Su compatibilidad con el controlador JDBC de PostgreSQL permite una integración sin problemas con Apache Spark, lo que permite el procesamiento distribuido y análisis avanzados en datos de CockroachDB. Compatibilidad con PostgreSQL y Soporte JSON CockroachDB utiliza el protocolo de comunicación de PostgreSQL, por lo que las aplicaciones, controladores y herramientas diseñadas para trabajar con Postgres pueden conectarse a CockroachDB sin modificaciones, permitiendo el uso sin problemas de características familiares de SQL e integración con el ecosistema más amplio de Postgres. Esto incluye soporte para tipos de datos avanzados como JSON y JSONB, que permiten a los desarrolladores almacenar y consultar datos semiestructurados de forma nativa. Capacidades Geoespaciales y de Grafos CockroachDB también proporciona soporte de datos geoespaciales de primera clase, permitiendo a los desarrolladores almacenar, consultar y analizar datos espaciales directamente en SQL. Para cargas de trabajo de grafos, CockroachDB emplea la flexibilidad de JSON para representar relaciones y ofrece capacidades de consulta para recorridos similares a grafos. Esta combinación permite aplicaciones híbridas que fusionan datos relacionales, geoespaciales, de documentos y de grafos dentro de una sola plataforma. Análisis, BI e Integración Para soportar análisis de alto rendimiento y BI, CockroachDB admite casos de uso y funciones analíticas centrales, incluyendo Almacén de Datos Empresarial, Lakehouse y Análisis de Eventos, y ofrece vistas materializadas para precomputar uniones y agregaciones complejas. Su compatibilidad con el protocolo de comunicación de PostgreSQL asegura conectividad directa con todas las aplicaciones y herramientas relevantes de BI y análisis, incluyendo Amazon Redshift, Snowflake, Kafka, Google BigQuery, Salesforce Tableau, Databricks, Cognos, Looker, Grafana, Power BI, Qlik Sense, SAP, SAS, Sisense y TIBCO Spotfire. Los científicos de datos pueden interactuar con CockroachDB a través de Jupyter Notebooks, consultando datos estructurados y semiestructurados y cargando resultados para análisis. Los flujos de captura de datos de cambio (CDC) proporcionan actualizaciones en tiempo real a las canalizaciones de análisis y almacenes de características, manteniendo los sistemas aguas abajo frescos y confiables. La ejecución vectorizada en columnas acelera el procesamiento de consultas, optimiza el rendimiento transaccional y minimiza la latencia para cargas de trabajo distribuidas exigentes. Migración Potenciada por IA MOLT Las organizaciones a menudo saben que su infraestructura de datos no está apoyando al negocio, pero encuentran demasiado doloroso cambiar. MOLT (Migrar de Tecnología Legada) de CockroachDB está diseñado para permitir migraciones de bases de datos seguras y con tiempo de inactividad mínimo desde sistemas legados a CockroachDB. MOLT Fetch admite la migración de datos desde PostgreSQL, MySQL, SQL Server y Oracle, con SQL Server y DB2 próximamente. CockroachDB también tiene un portafolio de integraciones de plataformas de replicación de datos, incluyendo Precisely, Striim, Qlik, Confluent, IBM, etc. Juntas, estas capacidades aseguran que CockroachDB soporte tanto cargas de trabajo operativas como analíticas, uniendo aplicaciones SQL tradicionales con casos de uso emergentes de Gen AI y ML. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 27 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Cockroach Labs](https://www.g2.com/es/sellers/cockroach-labs) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** New York, NY - **Twitter:** @CockroachDB (13,525 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cockroach-labs/ (720 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 55% Pequeña Empresa, 34% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestión de bases de datos (4 reviews) - Facilidad de uso (4 reviews) - Rendimiento (4 reviews) - Escalabilidad (4 reviews) - Manejo de Big Data (3 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Aprendizaje difícil (2 reviews) - Limitaciones de características (2 reviews) - Limitaciones (2 reviews) ### 12. [dbForge Data Generator for MySQL](https://www.g2.com/es/products/devart-dbforge-data-generator-for-mysql/reviews) dbForge Data Generator para MySQL es una herramienta GUI poderosa para crear grandes volúmenes de datos de prueba realistas. La herramienta incluye una gran colección de generadores de datos predefinidos con opciones de configuración personalizables que permiten poblar tablas de bases de datos MySQL con datos aleatorios. dbForge Data Generator para MySQL hace que el proceso de generación de datos sea fácil y rápido. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/es/sellers/devart) - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Wilmington, Delaware, USA - **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 71% Mediana Empresa, 29% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Útil (2 reviews) - Gestión de bases de datos (1 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) - Características (1 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Actualizaciones frecuentes (1 reviews) - Soporte de base de datos limitado (1 reviews) - Problemas de rendimiento (1 reviews) ### 13. [Rocket D3](https://www.g2.com/es/products/rocket-d3/reviews) Con las soluciones Rocket® D3 DBMS, obtienes alto rendimiento y escalabilidad para tus aplicaciones transaccionales y de análisis empresarial, mientras mantienes bajos los costos de operación y gestión del sistema. No es de extrañar que Rocket D3 DBMS sea la elección de más de mil desarrolladores de aplicaciones en todo el mundo en industrias como la manufactura, distribución, salud, gobierno y venta al por menor. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rocket Software](https://www.g2.com/es/sellers/rocket-software) - **Año de fundación:** 1990 - **Ubicación de la sede:** Waltham, MA - **Twitter:** @Rocket (3,529 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10127/ (4,314 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Pequeña Empresa ### 14. [StarTree](https://www.g2.com/es/products/startree/reviews) StarTree Cloud es un servicio de base de datos como servicio (DBaaS) de análisis en tiempo real orientado al usuario, totalmente gestionado, diseñado para OLAP a una velocidad y escala masivas. Basado en Apache Pinot™, StarTree Cloud proporciona fiabilidad de nivel empresarial y capacidades avanzadas como almacenamiento jerárquico, además de índices y conectores adicionales. Se integra perfectamente con bases de datos transaccionales y plataformas de transmisión de eventos, ingiriendo datos a millones de eventos por segundo e indexándolos para respuestas de consultas ultrarrápidas. StarTree Cloud está disponible en tu nube pública favorita o para implementación privada de SaaS. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [StarTree](https://www.g2.com/es/sellers/startree) - **Sitio web de la empresa:** https://www.startree.ai/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @startreedata (2,261 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros - **Company Size:** 38% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (4 reviews) - Consulta rápida (4 reviews) - Conjuntos de datos grandes (4 reviews) - Rendimiento (4 reviews) - Manejo de Big Data (3 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Configuración compleja (3 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) - Documentación insuficiente (3 reviews) - Documentación deficiente (3 reviews) ### 15. [Cloudera](https://www.g2.com/es/products/cloudera/reviews) En Cloudera, creemos que los datos pueden hacer que lo que es imposible hoy, sea posible mañana. Ofrecemos una nube de datos empresariales para cualquier dato, en cualquier lugar, desde el Edge hasta la IA. Permitimos que las personas transformen grandes cantidades de datos complejos en ideas claras y accionables para mejorar sus negocios y superar sus expectativas. Cloudera está llevando a los hospitales a mejores curas para el cáncer, asegurando a las instituciones financieras contra el fraude y el cibercrimen, y ayudando a los humanos a llegar a Marte y más allá. Impulsado por la innovación implacable de la comunidad de código abierto, Cloudera avanza la transformación digital para las empresas más grandes del mundo. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 34 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 50% Empresa, 24% Mediana Empresa ### 16. [dbForge Query Builder for SQL Server](https://www.g2.com/es/products/dbforge-query-builder-for-sql-server/reviews) dbForge Query Builder para SQL Server es un generador de consultas SQL para hacer que tus consultas SQL sean rápidas y simples, independientemente de su complejidad. Nuestra herramienta de consultas SQL es una unidad bien pulida para crear consultas de bases de datos en un nivel completamente nuevo de interactividad gracias a las características visuales a través del diseñador gráfico de consultas SQL al trabajar con SQL Server a través de una interfaz de usuario ordenada e intuitiva. Embellece tu código y automatiza el flujo de trabajo utilizando sugerencias de palabras y consejos visuales simples que complementarán la gestión fluida de consultas mediante la funcionalidad de arrastrar y soltar. Características: - Explorador de Base de Datos - Informes de Datos - Navegador Maestro-Detalle - Tabla Dinámica - Generador de Consultas - Edición y Ejecución de SQL - Perfilador de Consultas - Editor de Datos - Exportación de Datos **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/es/sellers/devart) - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Wilmington, Delaware, USA - **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 17. [H2 Database Engine](https://www.g2.com/es/products/h2-database-engine/reviews) H2 Database Engine es una base de datos SQL de Java **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [H2 Database Engine](https://www.g2.com/es/sellers/h2-database-engine) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @h2database (275 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Pequeña Empresa, 40% Mediana Empresa ### 18. [Crunchy PostgreSQL for Kubernetes](https://www.g2.com/es/products/crunchy-postgresql-for-kubernetes/reviews) PostgreSQL nativo en la nube para su elección de nube pública, privada o híbrida. Desde la creación de implementaciones de productos nativos en la nube gestionados de manera uniforme hasta permitir que su equipo de ingeniería aprovisione bases de datos que cumplan con sus requisitos de cumplimiento, Crunchy PostgreSQL para Kubernetes le brinda a su organización la flexibilidad de implementar una base de datos como servicio adaptada a sus necesidades. Crunchy PostgreSQL para Kubernetes está certificado en la plataforma de contenedores de su elección y cuenta con el soporte comercial de los ingenieros de PostgreSQL de Crunchy Data como parte de la suscripción de soporte 24x7x365 de Crunchy Data. Crunchy Data tiene la misión de llevar el poder y la eficiencia de PostgreSQL de código abierto a organizaciones preocupadas por la seguridad y eliminar los costosos costos de software propietario. Desde 2012, hemos construido una base de implementaciones de PostgreSQL seguras y críticas mientras aprovechamos nuestra experiencia en la gestión de sistemas a gran escala y de misión crítica para proporcionar una suite de productos y servicios. Nuestro enfoque está en resolver desafíos a nivel empresarial con tecnologías seguras y de código abierto. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Diccionario de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Crunchy Data Solutions](https://www.g2.com/es/sellers/crunchy-data-solutions) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Charleston, US - **Twitter:** @crunchydata (7,456 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crunchy-data-solutions-inc- (26 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Mediana Empresa ### 19. [dtSearch](https://www.g2.com/es/products/dtsearch/reviews) dtSearch es una empresa de software que se especializa en software de recuperación de texto. Ayuda a buscar instantáneamente terabytes a través de un sitio de Internet o Intranet, red, escritorio o dispositivo móvil. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Diccionario de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [dtSearch](https://www.g2.com/es/sellers/dtsearch) - **Ubicación de la sede:** Bethesda, MA - **Twitter:** @dtSearchUK (981 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Empresa, 40% Pequeña Empresa ### 20. [Hue](https://www.g2.com/es/products/hue/reviews) Hue es un asistente SQL de código abierto diseñado para simplificar la consulta y exploración de bases de datos y almacenes de datos. Ofrece una interfaz intuitiva que permite a los usuarios escribir, ejecutar y compartir consultas SQL de manera eficiente, haciendo que el análisis de datos sea más accesible en las organizaciones. Características y Funcionalidades Clave: - Editor de Consultas Avanzado: Hue proporciona un editor SQL sofisticado con autocompletado inteligente, resaltado de sintaxis e historial de consultas, mejorando la experiencia del usuario tanto para principiantes como para usuarios experimentados. - Conectividad Amplia a Bases de Datos: Soporta múltiples intérpretes, permitiendo conexiones a varias bases de datos y almacenes de datos, incluyendo Apache Hive, Apache Impala, Presto, Apache Flink SQL, SparkSQL, Apache Phoenix, ksqlDB, Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redshift y BigQuery. - Herramientas de Exploración de Datos: Hue cuenta con navegadores de tablas y almacenamiento que se integran con catálogos de datos existentes, permitiendo a los usuarios descubrir y documentar datos a través de numerosas bases de datos sin problemas. - Integración de Colaboración: La plataforma incluye una aplicación de Slack que ayuda a los usuarios con consultas SQL, ofrece vistas previas enriquecidas para enlaces y facilita el compartir directamente desde el editor dentro de Slack. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Hue democratiza la consulta de datos al proporcionar una plataforma fácil de usar que cierra la brecha entre bases de datos complejas y los usuarios finales. Al ofrecer herramientas de consulta avanzadas, soporte extensivo para bases de datos y características colaborativas, Hue empodera a los usuarios para realizar análisis de datos de autoservicio, reduciendo la dependencia de equipos de datos especializados y acelerando los procesos de toma de decisiones basadas en datos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Gethue](https://www.g2.com/es/sellers/gethue) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Empresa, 25% Mediana Empresa ### 21. [QueryClips](https://www.g2.com/es/products/queryclips/reviews) QueryClips es una solución de intercambio de datos para PMs y desarrolladores expertos. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Query Clips](https://www.g2.com/es/sellers/query-clips) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @queryclips (4 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Pequeña Empresa ### 22. [RaimaDB](https://www.g2.com/es/products/raimadb/reviews) RaimaDB: La Base de Datos Embebida de Alto Rendimiento para Sistemas Edge e IoT RaimaDB es una base de datos de alto rendimiento y pequeña huella diseñada para la computación en el borde, IoT y sistemas embebidos. Construida sobre más de tres décadas de innovación en bases de datos, RaimaDB proporciona una solución poderosa, confiable y eficiente en recursos para desarrolladores que construyen aplicaciones donde la integridad de los datos, la velocidad y el almacenamiento local son críticos. A diferencia de las bases de datos empresariales a gran escala, RaimaDB está diseñada específicamente para entornos con memoria y potencia de procesamiento limitadas, como controladores industriales, sistemas automotrices, dispositivos médicos y aparatos de red. Su arquitectura ligera permite transacciones rápidas, rendimiento determinista y un mínimo de sobrecarga, lo que la hace ideal para aplicaciones en tiempo real. RaimaDB soporta tanto APIs SQL como C/C++, brindando a los desarrolladores flexibilidad en cómo acceden y gestionan los datos. Es completamente compatible con ACID, asegurando la fiabilidad de los datos incluso en entornos hostiles o desconectados. Con características avanzadas como rendimiento en memoria, alta disponibilidad y replicación flexible, RaimaDB permite un procesamiento seguro de datos locales mientras se integra sin problemas con sistemas en la nube o empresariales cuando se restablece la conectividad. La base de datos puede desplegarse en una amplia gama de sistemas operativos, incluyendo Linux, Linux embebido, Windows, QNX y VxWorks, y puede ejecutarse en arquitecturas ARM y x86. Su diseño modular permite un escalado eficiente, desde computadoras de placa única compactas hasta redes distribuidas complejas. Confiada por líderes globales en industrias como la automotriz, aeroespacial, energética y de telecomunicaciones, RaimaDB impulsa sistemas críticos que demandan fiabilidad y velocidad. Los desarrolladores eligen RaimaDB por su facilidad de integración, bajos requisitos de mantenimiento y rendimiento probado bajo condiciones exigentes. Ya sea que estés construyendo la próxima generación de dispositivos conectados u optimizando el manejo de datos en el borde, RaimaDB proporciona la base robusta que necesitas. Experimenta la eficiencia de una base de datos construida para sistemas embebidos y en tiempo real: rápida, confiable y lista para el futuro de la gestión inteligente de datos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 7 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 5.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Raima](https://www.g2.com/es/sellers/raima) - **Sitio web de la empresa:** https://raima.com - **Año de fundación:** 1982 - **Ubicación de la sede:** Seattle, US - **Twitter:** @RaimaDB (715 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 57% Pequeña Empresa, 14% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (5 reviews) - Rendimiento (4 reviews) - Velocidad (4 reviews) - Optimización del rendimiento (3 reviews) - Gestión de bases de datos (2 reviews) **Cons:** - Aprendizaje difícil (2 reviews) - Limitaciones de características (2 reviews) - Experiencia Requerida (2 reviews) - Problemas de respaldo (1 reviews) - Principiante Hostilidad (1 reviews) ### 23. [Tiger Data](https://www.g2.com/es/products/tiger-data/reviews) Tiger Data, de los creadores de TimescaleDB, es la base de datos de series temporales Postgres número 1 para desarrolladores, dispositivos y agentes. Mantén los datos de sensores, en cadena y de clientes actualizados mientras retienes años de historial, todo consultable en SQL estándar. Para IoT, Web3 y AI. Por qué los equipos eligen Tiger Data: - Confiado por miles de desarrolladores. Más de 3 millones de bases de datos activas, más de 2 mil clientes. - Hasta un 95% de compresión. Mantén años de historial en línea a una fracción del costo. - Listo para producción sin el dolor operativo. Multi-AZ HA, PITR, copias de seguridad entre regiones, SOC 2/HIPAA/GDPR, observabilidad profunda. - Escala sin esfuerzo. Computación y almacenamiento desagregados. Nunca pagues por capacidad inactiva. - Arquitectura de datos unificada. Conecta cualquier fuente de datos y sincronízala automáticamente entre tu base de datos operativa y el lago de datos. - Adquisición en hiperescala. Disponible en AWS Marketplace y Azure Marketplace. Capacidades clave: - Particionamiento automático Ingesta millones de puntos de datos por segundo sin gestión manual de tablas o fragmentación. - Vistas materializadas incrementales Precalcula y almacena en caché resúmenes para paneles de control y APIs instantáneos. - Almacenamiento híbrido fila/columna Escrituras rápidas, lecturas comprimidas, optimizado para consultas en tiempo real e históricas. - Compresión (hasta un 95%) Codificaciones columnares aplican filtros y agregados directamente sobre datos comprimidos para consultas más rápidas y grandes ahorros. - Almacenamiento en niveles Mueve automáticamente datos más antiguos o menos frecuentemente accedidos a almacenamiento de objetos de bajo costo mientras los mantienes completamente consultables a través de la misma interfaz SQL. - Postgres Cloud totalmente gestionado Escala computación y almacenamiento de manera independiente, clasifica el almacenamiento S3 para gestionar costos, despliega globalmente y omite las operaciones de base de datos. Verticales de la industria: Desarrolladores y equipos de plataformas en IoT industrial, manufactura, Cripto, SaaS/ML y herramientas DevOps confían en Tiger para combinar datos operativos e históricos para paneles de control en tiempo real e insights críticos para el negocio, consultables en SQL estándar. Cómo empezar: Prueba Tiger Cloud gratis por 1 mes sin necesidad de tarjeta de crédito, o úsanos indefinidamente como parte de nuestro plan gratuito. Empieza ahora - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2 **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 33 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/es/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb) - **Sitio web de la empresa:** https://www.tigerdata.com/ - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** New York, New York - **Twitter:** @TigerDatabase (1,286 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros - **Company Size:** 79% Pequeña Empresa, 18% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (8 reviews) - Configuración fácil (5 reviews) - Configura la facilidad (5 reviews) - Analítica (4 reviews) - Rendimiento (4 reviews) **Cons:** - Caro (4 reviews) - Licencias caras (3 reviews) - Características faltantes (3 reviews) - Interfaz de usuario deficiente (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) ### 24. [Apache Trafodion](https://www.g2.com/es/products/apache-trafodion/reviews) Apache Trafodion es una solución SQL-en-Hadoop a escala web que permite cargas de trabajo transaccionales u operativas en Apache Hadoop. Trafodion proporciona acceso SQL a datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que permite ejecutar cargas de trabajo operativas, históricas y analíticas en una sola plataforma. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/es/sellers/the-apache-software-foundation) - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,059 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Pequeña Empresa, 20% Empresa ### 25. [Aqua Data Studio](https://www.g2.com/es/products/aqua-data-studio/reviews) Aqua Data Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) universal para bases de datos y análisis visual. Permite a los desarrolladores de bases de datos, administradores de bases de datos y analistas de datos y negocios manejar sus bases de datos multiplataforma y los datos contenidos en ellas. Desarrollar, gestionar y administrar bases de datos; acceder, gestionar y analizar visualmente datos; y conectarse a una amplia gama de plataformas de bases de datos relacionales, en la nube y NoSQL. **Average Rating:** 3.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Diccionario de datos:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Copia de seguridad y recuperación:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Migración de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Idera, Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/idera-inc-6c9eda01-43cf-4bd5-b70c-70f59610d9a0) - **Sitio web de la empresa:** https://www.idera.com/ - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Houston, TX - **Twitter:** @MigrationWiz (484 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bittitan (69 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Características (3 reviews) - Gestión de bases de datos (2 reviews) - Integraciones fáciles (2 reviews) - Interfaz de usuario (2 reviews) - Analítica (1 reviews) **Cons:** - Configuración Compleja (1 reviews) - Problemas de conexión (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) - Dificultades de migración (1 reviews) ## Parent Category [Software de base de datos](https://www.g2.com/es/categories/database-software) ## Related Categories - [Bases de datos relacionales](https://www.g2.com/es/categories/relational-databases) - [Proveedores de Base de Datos como Servicio (DBaaS)](https://www.g2.com/es/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos](https://www.g2.com/es/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Herramientas de Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-governance-tools) - [Software de Entornos de Desarrollo Integrado (IDE) de SQL](https://www.g2.com/es/categories/sql-integrated-development-environments-ide) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre el software de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) ### ¿Qué son los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS)? Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es una aplicación de software diseñada para almacenar, recuperar, definir y gestionar los datos dentro de una base de datos. El DBMS puede verse como una interfaz entre el usuario y la base de datos. El software se utiliza para gestionar los datos, el motor de la base de datos y el esquema de la base de datos. En pocas palabras, el DBMS manipula la base de datos según los requisitos del usuario. Usar un DBMS asegura que los datos de una organización sean limpios, consistentes, seguros, relevantes y soporten la concurrencia. Para entender los sistemas de gestión de bases de datos, es importante definir claramente una base de datos. Una base de datos es una colección de datos estructurados almacenados dentro de un sistema informático. El control de esta base de datos se realiza a través del DBMS. Los datos se modelan en filas y columnas para hacerlos más estructurados para que las aplicaciones consulten la información según lo requiera el usuario. Los datos pueden ser accedidos desde la base de datos a través de Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL) o bases de datos NoSQL. Algunas soluciones de bases de datos populares incluyen la base de datos Oracle (oferta de Oracle RDBMS), Microsoft SQL Server, IBM DB2, Amazon RDS, entre otros. Además, varios productos DBMS son de código abierto, lo que significa que otorgan a los usuarios completa libertad para personalizar los datos según los requisitos. Una base de datos de código abierto tiene su código disponible libremente para descargar, modificar y reutilizar. El código abierto es lo opuesto a una base de datos propietaria en la que el código no puede ser accedido por nadie. Algunos ejemplos incluyen MongoDB, MariaDB, PostgreSQL, MySQL, y así sucesivamente. **¿Qué hace un sistema de gestión de bases de datos (DBMS)?** Además de todas las características compartidas anteriormente, el DBMS soporta la gestión de cambios, seguridad, respaldo y recuperación, analiza la gestión del rendimiento, concurrencia, entre varias otras características. Todos los datos que se generan se registran en la base de datos y también se someten a auditorías continuas para asegurar que las aplicaciones que los acceden obtengan los datos correctos. Desde la perspectiva del usuario, el DBMS es un repositorio unificado donde los usuarios finales pueden acceder a cualquier dato requerido. El software asegura que el usuario final pueda acceder a la información requerida limitada a la persona particular. El usuario no tiene que preocuparse por dónde se encuentran los datos, siempre y cuando pueda obtener los datos para ejecutar sus aplicaciones. El DBMS manejará cada solicitud que provenga de un usuario final o cualquier aplicación. **Componentes de un DBMS** Para entender más sobre los sistemas de gestión de bases de datos, es una buena idea identificar los diversos componentes que constituyen un DBMS: **Almacenamiento:** Este es la base de datos o el lugar donde la empresa almacena sus datos. El DBMS actuará como la interfaz entre el ordenador y el usuario para proporcionar los datos. Actúa como una interfaz entre un sistema operativo (OS) (como Windows o Linux) y un sistema de archivos para almacenar cualquier dato que llegue. **Lenguaje de acceso:** El DBMS necesita tener un lenguaje de acceso que le permita comunicarse con múltiples partes. SQL es un ejemplo de esto. **Catálogo de metadatos** : Esto también se conoce como un diccionario de datos. Es un almacén de todos los objetos de datos creados. Este catálogo sirve como una página de índice para que los usuarios consulten la información o verifiquen las solicitudes de datos. Este catálogo puede contener varios niveles de detalles como esquemas, programas, detalles de uso, detalles de comunicación, actualizaciones de rendimiento, y varios otros. **Gestores de bloqueo:** Este componente del DBMS asegura que todo el acceso de usuario esté restringido a los derechos que se han establecido para esa persona. Solo aquellos con acceso pueden agregar, editar o eliminar datos. **Registro de cambios:** El componente de registro de cambios lleva un seguimiento de todos los cambios que se realizan en la aplicación de la base de datos. Un registro de todos los cambios se conoce como el log. El DBMS utiliza un gestor de logs para llevar un seguimiento de todos los logs creados. **Características adicionales:** Algunas herramientas de gestión de bases de datos también pueden incluir otros componentes adicionales como respaldo, copia, verificaciones de integridad de datos, entre varios otros. **¿Qué significa DBMS?** DBMS significa sistemas de gestión de bases de datos. El DBMS está involucrado con los datos entrantes, o más específicamente, gestionando y ejecutando los datos. Los datos son no procesados y aleatorios por naturaleza. Cuando estos datos se organizan, esto se conoce como información. Los sistemas de gestión de bases de datos implican procesar o gestionar datos, y no información. Con el crecimiento de los grandes datos, las aplicaciones intensivas en datos y las cargas de trabajo pesadas en datos que se utilizan para tomar decisiones bien informadas se han convertido en la nueva norma. Tener un sistema de gestión de bases de datos sólido que entienda las necesidades de datos de una empresa y gestione los datos en consecuencia es clave para asegurar que los datos se utilicen justificadamente. #### ¿Qué tipos de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) existen? Los DBMS se basan en los modelos de bases de datos con los que trabajan. Algunos de los mejores sistemas de gestión de bases de datos son los siguientes: **Modelo de datos jerárquico**** :** En este modelo de datos, los elementos de datos tienen una relación 1:n (uno a muchos). Es una estructura de árbol de datos. Es una buena opción para almacenar datos que involucran características, atributos, relaciones padre-hijo y otros tipos de datos. **Modelo de datos de red:** En este tipo de modelo de datos, los datos están estructurados como 1:1 o muchos a muchos. Los datos pueden tener más de un nodo padre. Un beneficio clave de este tipo de modelo de base de datos es que puede construir varias relaciones entre diferentes tipos de datos, lo que lo hace mucho más eficiente.  **Modelo de base de datos relacional:** Este es el modelo de datos más utilizado por las empresas. En este, los datos tienen una relación 2D, donde los datos están organizados en filas y columnas. Los datos dentro de la tabla están relacionados entre sí, de ahí el término relacional. Los datos dentro de una tabla también pueden estar vinculados a datos en otra tabla utilizando claves. **Modelo de datos orientado a objetos:** En este modelo de base de datos, los datos se almacenan en forma de objetos y no dentro de tablas o filas. El objeto contendría todos los datos requeridos dentro de él, y el usuario necesita acceder a la dirección del objeto para obtener los datos para su uso. Las bases de datos orientadas a objetos son altamente compatibles con varios lenguajes de programación, los principales incluyen Java, C++, Perl, y varios otros. **Modelo de datos No SQL:** Los modelos de datos NoSQL soportan tanto datos estructurados como no estructurados. No hay un esquema definido como en comparación con otros modelos de datos. El beneficio clave de este modelo de datos es que los usuarios pueden procesar consultas de varios elementos y no estar limitados por la estructura. **Modelo de datos basado en la nube:** Las empresas también pueden optar por almacenar sus bases de datos en línea como una base de datos en la nube. Aquí, el modelo DBaaS entra en juego, donde las bases de datos son gestionadas a través del proveedor de la nube, el usuario solo necesita pagar la tarifa de suscripción. No hay necesidad de que el usuario adquiera hardware adicional, lo que permite a las empresas ahorrar una cantidad significativa de dinero en inversiones iniciales. ### ¿Cuáles son las características comunes de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)? Las siguientes son algunas características principales dentro del software de gestión de bases de datos que pueden ayudar a los usuarios de varias maneras: **Estructura de datos:** Esta es la característica clave del DBMS. Todos los datos se almacenan en una estructura categorizada para que sea más fácil para el usuario llamar a los datos cuando se requiera. Facilita que las aplicaciones entiendan la estructura de los datos. El DBMS también puede asegurar actualizaciones continuas cuando los datos están en una estructura jerárquica clara. **Minimización de duplicación y redundancia:** Las bases de datos se utilizan en casi todas las funciones dentro de una empresa. Dado que hay varios usuarios, esto podría causar problemas como duplicación de datos y redundancia. El DBMS asegura que los datos presentes estén solo en una instancia, reduciendo así significativamente la redundancia. **Mantenimiento de la base de datos:** Cada transacción crea una gran cantidad de datos no estructurados. Las grandes empresas tendrán toneladas de datos que requieren limpieza, seguridad e incluso respaldo y recuperación. El DBMS permite a las empresas asegurar que las toneladas de datos que se generan cada minuto se procesen y gestionen correctamente. **Almacenamiento permanente de datos:** El DBMS asegura que los datos que se almacenan sean permanentes y que no haya pérdida de datos. En caso de que ocurra una pérdida debido a cualquier actividad imprevista, el DBMS asegura que los datos estén respaldados y puedan ser recuperados por el usuario cuando sea necesario. **Soporte de seguridad de datos:** Los datos necesitan estar seguros. Asegurar que los datos no caigan en manos equivocadas es una preocupación clave para las empresas, especialmente cuando hay varias violaciones de datos que causan que las empresas pierdan información crítica. Las características del DBMS permiten a las empresas crear "personas" que pueden acceder a todos los datos o a algunos de los datos (para una función específica, por ejemplo). Estas personas clave crean identidades de usuario y aprueban el acceso para asegurar que la seguridad se mantenga al máximo. **Acceso multiusuario** : En continuación del punto anterior, se puede dar acceso a múltiples usuarios una vez que se establecen ciertos límites. Estos límites aseguran que los datos puedan ser accedidos o vistos según los derechos otorgados. **Soporte de metadatos:** Los metadatos se definen como los datos que resumen los datos principales; facilitan encontrar los datos reales. Proporciona al usuario qué datos están dentro de él, como archivos y objetos relacionados. Proporciona más contexto para los datos que se almacenan. El DBMS tiene una característica clave de proporcionar bibliotecas de metadatos, facilitando que las aplicaciones llamen a los datos requeridos. ### ¿Cuáles son los beneficios de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)? **Mejora de la eficiencia del proceso:** Una de las características clave del DBMS es que asegura que no haya inconsistencias en los datos, causadas por la duplicación. Esto permite una base de datos limpia y una gestión de datos más fluida, lo que mejora la eficiencia del proceso en toda la empresa. Además, dado que los datos se comparten, no requiere mucho espacio de almacenamiento, lo que agiliza aún más el proceso. **Consistencia de datos:** El DBMS asegura que los datos sean los mismos que se utilizan en varias funciones dentro de una empresa. No hay cambios en los datos, independientemente de quién los esté viendo.  **Personalización:** Un beneficio clave del DBMS es que mantiene las aplicaciones y la base de datos separadas. Una aplicación puede ser personalizada según los requisitos del usuario, pero los datos que se llaman o utilizan seguirán siendo los mismos. Además, estas aplicaciones no necesitan usar todos los datos llamados al usar el DBMS, solo se utilizan los datos requeridos. Idealmente, cada empleado tendrá diferentes formas de acceder a la base de datos según la aplicación de interfaz que se le haya dado. Por ejemplo, un empleado no podrá acceder a la información personal de otros empleados, pero el departamento de recursos humanos tendrá acceso a esto. **Disponibilidad de datos:** El DBMS necesita asegurar que los datos estén disponibles para diferentes empleados en cualquier momento y desde cualquier lugar. Múltiples usuarios pueden acceder a los datos de forma remota las 24 horas del día. ### ¿Quién usa los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)? Los usuarios del DBMS tienen un trabajo importante de asegurar que los valiosos datos de una empresa se manejen de manera eficiente. Estos usuarios deben ser conscientes de quién puede/no puede acceder a los datos críticos y asegurar que se hayan dado los ajustes y permisos correctos. Otros usuarios son principalmente desarrolladores y diseñadores que necesitan acceso a los datos mientras crean un nuevo producto/aplicación. Algunos de los principales usuarios del DBMS se han enumerado a continuación: **Administrador de base de datos (DBA):** Persona clave que maneja el DBMS. El esquema es determinado por el DBA. También son responsables de configurar diferentes ID de usuario y derechos para aquellos que pueden acceder a la base de datos. Esta persona también monitorea la base de datos, asegura que la seguridad se mantenga, monitorea los planes de respaldo y recuperación, rastrea errores o fallas, proporciona soporte de base de datos, y varios otros requisitos. **Diseñadores de bases de datos:** Bajo esta persona, el diseñador utiliza el DBMS para crear tablas de datos, filas, columnas, índices y otras estructuras de diseño. **Desarrolladores de software:** Los programadores y desarrolladores de software necesitarían acceso a los datos al desarrollar una aplicación de software o hacer cambios en una. Esta persona tendrá acceso a la base de datos para asegurar que el proceso de desarrollo de la aplicación de software se desarrolle sin problemas. Además, siempre que los diversos programas que se están creando utilicen una interfaz de programación de aplicaciones (API) para el software de base de datos que ha sido proporcionado por el proveedor del DBMS, los desarrolladores no necesitan modificar ningún programa solo porque se hicieron cambios en una base de datos. Esta API no molesta al desarrollador para que lleve un seguimiento de cualquier cambio realizado en la base de datos, automáticamente hará las modificaciones que el desarrollador requiera. **Gerentes:** Los gerentes pueden usar la base de datos temporalmente o cuando necesiten nueva información. Esta persona no usa el DBMS diariamente, como las otras personas, solo cuando surge la necesidad.  **Otros usuarios:** Esto incluye usuarios como analistas, científicos que no escriben un código, pero usan el DBMS para consultar alguna información según sea necesario. Tienen interacciones con la base de datos según sus requisitos de datos. ### Desafíos con los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) El software DBMS es crítico para cualquier organización que gestione sus datos. El software necesita ser efectivo en manejar los datos de manera precisa y segura. Sin embargo, el software DBMS viene con su propio conjunto de desafíos.  **Desafíos de seguridad:** El hackeo de la base de datos es la mayor preocupación que enfrentan las empresas. Datos críticos, datos maestros, datos financieros y varios otros puntos de datos de una empresa podrían ser violados por hackers, quienes podrían hacer un mal uso de esta información. Tener un DBMS robusto, seguro y de alto rendimiento para asegurar que la base de datos esté completamente protegida es una necesidad. Establecer derechos de usuario para la base de datos, que limite a qué sección de datos puede acceder un usuario, es un deber. **Seguridad de los datos:** Los datos necesitan estar limpios, concisos y sin errores. Cuando los datos se están procesando, ninguna parte de ellos debe perderse. El DBMS debe asegurar que la base de datos no tenga puntos de datos duplicados, no pueda ser eliminada sin los derechos de usuario correctos, y debe tener garantías transaccionales para asegurar que todos los datos generados por una transacción sean puros. **Aumento de costos:** A medida que aumenta la cantidad de datos, hay una necesidad de comprar más memoria y mayor potencia de procesamiento de servidores para procesar grandes cantidades de datos. Junto con el costo de infraestructura, costos de seguridad, costos de mantenimiento, costos de capacitación del personal, y costos de construcción de centros de datos, varios otros costos adicionales podrían terminar convirtiéndose en una gran inversión para la empresa. Aunque la introducción de la base de datos en la nube como servicio (DBaaS) alivia el problema, no muchos clientes podrían estar interesados en mover todos sus datos críticos a la nube y preferirían tenerlos en las instalaciones. **Integración de datos:** Hay numerosas fuentes de datos, desde puntos de hardware como teléfonos móviles, laptops, hasta redes sociales, IoT y varios otros. Las empresas necesitan asegurar que todos estos valiosos datos se registren correctamente. Puede ser una gran tarea para el DBMS asegurar que todos los datos de todos estos diversos puntos de datos se registren correctamente. Asegurar que los datos estén limpios y no tengan duplicados o errores es una tarea ardua. **Gestión de bases de datos en la nube y en las instalaciones:** Las empresas pueden optar por una combinación de bases de datos en la nube y en las instalaciones según los requisitos. Esto podría ser un gran desafío para el DBMS, ya que necesitaría manejar solicitudes de ambas bases de datos y tratarlas como una gran base de datos. El usuario de la base de datos no necesita saber dónde o cómo están ubicados los datos, sino solo cómo pueden acceder a ellos. Además, el proveedor necesitará elegir un DBMS que sea escalable cuando se involucre la nube. ### Cómo comprar sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) Al elegir un DBMS, se deben considerar algunos criterios importantes. Factores como la usabilidad, funcionalidad y seguridad son criterios clave que no se pueden comprometer. Tener características como paneles de control y visualizaciones es un gran beneficio para asegurar la facilidad de análisis de los datos y el seguimiento de varias consultas. Otras características importantes a tener en cuenta son el soporte y desarrollo: las horas en que el soporte al cliente está disponible, la disposición para resolver consultas de los usuarios, y así sucesivamente. A medida que una empresa crece, la escalabilidad es un criterio importante a tener en cuenta. Con toneladas de datos siendo generados, puede ser difícil para el DBMS del cliente escalar según el requisito y gestionar millones de filas y columnas de datos. Otra característica clave para asegurar que el DBMS tenga es el soporte de integración. Hay numerosos otros software que son parte del entorno de una empresa, como CRM, ERP, y otros. Cómo se gestionan estas integraciones y cómo la empresa asegura que todo este software se conecte con el DBMS es crítico para el flujo suave de datos. #### Comparar productos de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) **Crear una lista larga** En este paso, los compradores deben mantener sus opciones abiertas para considerar la gama completa de productos. Los compradores tienen la libertad de explorar numerosas ofertas que el mercado de software de gestión de bases de datos tiene. Además, este es el paso principal para evaluar las respuestas a las preguntas anteriores. La lista larga puede hacerse mucho más concisa y pequeña al abordar los objetivos. **Crear una lista corta** Los compradores pueden hacer comparaciones mucho más detalladas en este paso. Además de esto, los compradores pueden usar las reseñas de G2 para reducir aún más esta lista. **Realizar demostraciones** Una vez que la lista se ha reducido a un par de proveedores, los compradores pueden comenzar a solicitar una demostración. Durante la demostración, los compradores deben buscar información relacionada con sus términos no negociables. Esta es una buena etapa donde el comprador puede profundizar más en entender cuán segura será su base de datos, si pueden prometer soporte de alto rendimiento, y cuáles son las características: latencia en la carga de bases de datos, soporte postventa, capacitación del personal, y otras características adicionales que se pueden proporcionar al optar por su producto DBMS.  #### Selección de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) **Elegir un equipo de selección** Elegir el equipo adecuado para trabajar juntos para decidir el DBMS correcto es una parte crítica del proceso, ya que varias personas necesitarían acceder a las aplicaciones de la base de datos según los requisitos. El equipo debe incluir una mezcla de diferentes personas que tengan las habilidades requeridas, el interés y el tiempo. Algunos roles incluyen administradores de DBMS, CXOs, desarrolladores de aplicaciones, y otros. **Negociación** Un comprador puede optar por negociar para reducir costos. El comprador necesita tener en cuenta que si en el futuro hay un requisito de escalado, habría costos adicionales o un aumento en el precio de la suscripción. Por ejemplo, en caso de que un cliente opte por soluciones DBaaS además de DBMS en las instalaciones, sería una buena práctica verificar con el proveedor de DBMS si ofrecen algún soporte en la nube, capacitación y otros factores. Tener en cuenta tales factores ayudará al comprador a presentar mejores tácticas de negociación para las funciones específicas que importan. **Decisión final** Una vez que se completan todos los pasos, se toma la decisión final sopesando todos los factores y escenarios. Tener una prueba del DBMS usando bases de datos más pequeñas es un buen lugar para comenzar. Un pequeño grupo de administradores de bases de datos puede transmitir sus opiniones al equipo que toma la decisión final.