# Mejores soluciones de bases de datos gráficas - Página 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Las bases de datos gráficas utilizan modelos de datos topográficos para almacenar datos. Estas bases de datos conectan puntos de datos específicos (nodos) y crean relaciones (aristas) en forma de gráficos que luego pueden ser extraídos por el usuario con consultas. Los nodos pueden representar clientes, empresas o cualquier dato que una empresa elija registrar. Las aristas son formadas por la base de datos para que las relaciones entre nodos sean fácilmente entendidas por el usuario. Las empresas pueden utilizar bases de datos gráficas cuando están extrayendo datos y no quieren gastar tiempo organizándolos en relaciones distintas. Las grandes empresas pueden usar consultas complejas para extraer información precisa y detallada sobre su información de clientes y usuarios o datos de seguimiento de productos, entre otros usos. Los administradores de bases de datos pueden escalar altos valores de datos y aún así crear modelos utilizables. Algunas empresas pueden optar por ejecutar una base de datos RDF, un tipo de base de datos gráfica que se centra en recuperar tríos, o información organizada en una relación sujeto-predicado-objeto. Tipos similares de bases de datos incluyen herramientas de [base de datos de documentos](https://www.g2.com/categories/document-databases), herramientas de [almacenamiento clave-valor](https://www.g2.com/categories/key-value-stores), herramientas de [base de datos orientada a objetos](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases) y más. Los desarrolladores que buscan una solución asequible pueden considerar [software de base de datos gratuito](https://learn.g2.com/free-database-software). - Proporcionar almacenamiento de datos - Registrar y representar datos en un esquema topográfico - Permitir a los usuarios recuperar los datos utilizando un lenguaje de consulta ## How Many Bases de datos gráficas Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 68 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 1 - **Buyer Segments**: Empresa 67% │ Pequeña empresa 33% - **Top Trending Product**: Elastic Stack (+0.018) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Bases de datos gráficas Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,000+ Reseñas auténticas - 68+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Which Bases de datos gráficas Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Arango](https://www.g2.com/es/products/arango/reviews) - **Mejor Desempeño:** [GraphJSON](https://www.g2.com/es/products/graphjson/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Amazon Neptune](https://www.g2.com/es/products/amazon-neptune/reviews) - **Tendencia Principal:** [Stardog](https://www.g2.com/es/products/stardog/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/es/products/neo4j-graph-database/reviews) --- **Sponsored** ### Kintone Kintone es una plataforma de aplicaciones empresariales sin código diseñada para capacitar a los usuarios no técnicos a crear aplicaciones, flujos de trabajo y bases de datos robustas adaptadas a sus equipos y organizaciones. Al utilizar una interfaz fácil de usar que enfatiza los clics sobre la codificación, Kintone permite a las personas desarrollar aplicaciones que agilizan los procesos empresariales, mejoran la colaboración en proyectos y tareas, y facilitan la elaboración de informes de datos complejos con facilidad. Esta plataforma es particularmente beneficiosa para los usuarios empresariales que requieren soluciones inmediatas sin la necesidad de un conocimiento extenso de programación. Kintone ofrece una amplia gama de aplicaciones preconstruidas que se adaptan a varios casos de uso, incluyendo la gestión de relaciones con clientes (CRM), gestión de proyectos, gestión de inventarios y más. Estas plantillas permiten a los usuarios comenzar rápidamente y adaptar las aplicaciones a sus necesidades específicas, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo necesarios para implementar nuevos sistemas. El público objetivo de Kintone incluye pequeñas y medianas empresas, gerentes de proyectos, líderes de equipo y cualquier profesional que busque optimizar su flujo de trabajo sin depender de departamentos de TI o desarrolladores externos. El enfoque sin código democratiza el desarrollo de aplicaciones, permitiendo a usuarios de diversos orígenes participar en la creación de soluciones que aborden sus desafíos únicos. Esta inclusividad fomenta una cultura de innovación dentro de las organizaciones, ya que los miembros del equipo pueden contribuir con ideas y mejoras basadas en sus experiencias de primera mano. Las características clave de Kintone incluyen paneles personalizables, flujos de trabajo automatizados y herramientas de colaboración en tiempo real. Los usuarios pueden diseñar paneles que proporcionen información sobre sus proyectos y datos de un vistazo, mientras que los flujos de trabajo automatizados ayudan a eliminar tareas repetitivas, asegurando que los miembros del equipo puedan centrarse en actividades de mayor valor. La plataforma también admite la colaboración en tiempo real, permitiendo a los equipos trabajar juntos sin problemas, compartir actualizaciones y seguir el progreso de los proyectos sin la necesidad de reuniones constantes o intercambios de correos electrónicos. Kintone se destaca en la categoría de plataformas sin código al ofrecer una solución flexible y escalable que crece con las organizaciones. Su capacidad para integrarse con otras herramientas y servicios mejora aún más su funcionalidad, permitiendo a los usuarios crear un ecosistema integral que satisfaga sus necesidades empresariales en evolución. Al proporcionar una plataforma poderosa pero accesible para el desarrollo de aplicaciones, Kintone empodera a los usuarios para tomar el control de sus flujos de trabajo y aumentar la eficiencia dentro de sus equipos. [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=304&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=660&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=318&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16406&secure%5Bresource_id%5D=304&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fgraph-databases%3Fpage%3D3&secure%5Btoken%5D=6b8b60fdb88a08b9ecaf88869a8af28345944d336f886ea1a07cef1de03a23d5&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.kintone.com%2Fhow-to-get-started-with-kintone2%2F%3Futm_campaign%3DG2%2520Ads%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_term%3DGet%2520started%2520CTA&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Bases de datos gráficas Products in 2026? ### 1. [Aerospike Graph](https://www.g2.com/es/products/aerospike-graph/reviews) Aerospike Graph es una base de datos de grafos distribuida de alto rendimiento, diseñada para gestionar y consultar conjuntos de datos de grafos extensos con velocidad y escalabilidad excepcionales. Construida sobre la robusta base de datos Aerospike, aprovecha el marco Apache TinkerPop para soportar cálculos complejos de grafos. Aerospike Graph es ideal para aplicaciones como el cliente 360, grafos de identidad y detección de fraudes, ofreciendo un rendimiento en tiempo real incluso a volúmenes de datos a escala empresarial. **Who Is the Company Behind Aerospike Graph?** - **Vendedor:** [Aerospike](https://www.g2.com/es/sellers/aerospike) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 empleados en LinkedIn®) ### 2. [BangDB](https://www.g2.com/es/products/iqlect-bangdb/reviews) BangDB es una plataforma que proporciona una solución integral para el proceso de análisis de big data en tiempo real. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind BangDB?** - **Vendedor:** [IQLECT](https://www.g2.com/es/sellers/iqlect) - **Ubicación de la sede:** Bangalore, India - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa #### What Are BangDB's Pros and Cons? **Pros:** - Opciones (1 reviews) - Eficiencia de búsqueda (1 reviews) - Visibilidad (1 reviews) **Cons:** - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) ### 3. [Data Graphs](https://www.g2.com/es/products/data-graphs/reviews) La base de datos de gráficos de conocimiento más rápida y utilizable. Data Graphs es la plataforma de base de datos de gráficos de conocimiento empresarial más rápida, tanto en rendimiento como en velocidad de configuración y lanzamiento. Modela, carga, explora, integra y despliega con facilidad. No hay necesidad de preocuparse por la complejidad técnica. La gobernanza de datos robusta está integrada. **Who Is the Company Behind Data Graphs?** - **Vendedor:** [Data Language](https://www.g2.com/es/sellers/data-language) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datalanguage (14 empleados en LinkedIn®) ### 4. [Enterprise GraphQL Platform](https://www.g2.com/es/products/enterprise-graphql-platform/reviews) Grafbase es una plataforma GraphQL diseñada para gestionar gráficos federados en entornos empresariales, a través de sistemas distribuidos. Proporciona una puerta de enlace unificada que permite a los equipos componer APIs a partir de múltiples fuentes de datos utilizando una CLI declarativa, un modelo de configuración y un tiempo de ejecución extensible. Grafbase incluye un registro de esquemas, verificaciones de esquemas, soporte para consultas persistentes y herramientas para el desarrollo local y la automatización del despliegue. Las extensiones permiten la integración segura con sistemas de terceros y permiten la adopción incremental de la federación a través de equipos y entornos. Las capacidades de seguridad incluyen autenticación, autorización, tokens de acceso, firma de mensajes y documentos de confianza. Los controles de tráfico como la limitación de tasa, los límites de operación y las reglas de complejidad de consultas están integrados. Grafbase admite implementaciones en la nube autogestionadas y gestionadas, con opciones de configuración avanzadas diseñadas para apoyar prácticas de ingeniería de plataformas, controles de infraestructura y modelos de gobernanza del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). **Who Is the Company Behind Enterprise GraphQL Platform?** - **Vendedor:** [Grafbase](https://www.g2.com/es/sellers/grafbase) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/grafbase (13 empleados en LinkedIn®) ### 5. [Fluree](https://www.g2.com/es/products/fluree/reviews) Fluree es una plataforma integral de gestión de datos diseñada para crear ecosistemas de datos seguros, interoperables y verificables. Al integrar la tecnología blockchain con una estructura de base de datos de grafos, Fluree asegura la integridad de los datos, facilita el intercambio fluido de datos y apoya relaciones de datos complejas. Este enfoque permite a las organizaciones construir sistemas de datos confiables, vinculados y componibles que pueden escalar a través de aplicaciones, organizaciones y dispositivos. Características y Funcionalidades Clave: - Fluree Core: Una base de datos de grafos de conocimiento de código abierto que incorpora confianza digital, políticas de acceso basadas en datos y estándares de datos vinculados. Soporta múltiples lenguajes de consulta, incluyendo SPARQL, GraphQL, SQL y FlureeQL, y ofrece control de acceso detallado. - Fluree Sense: Un pipeline impulsado por IA que ingiere, clasifica y domina datos estructurados, transformando datos empresariales en bruto en registros dorados semánticos. Automatiza los procesos de descubrimiento, limpieza y mapeo de datos, mejorando la calidad e interoperabilidad de los datos. - Fluree CAM: Utiliza procesamiento de lenguaje natural para clasificar y etiquetar automáticamente activos digitales no estructurados, convirtiéndolos en contenido organizado y semánticamente rico. - Fluree ITM: Permite la creación y mantenimiento de vocabularios controlados, desde taxonomías simples hasta ontologías complejas, facilitando el modelado y gestión de datos consistentes. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Fluree aborda los desafíos de los silos de datos, la seguridad y la interoperabilidad proporcionando una plataforma unificada que incorpora confianza y gobernanza directamente en la capa de datos. Las organizaciones pueden aprovechar Fluree para: - Asegurar la Integridad y Seguridad de los Datos: Al combinar la tecnología blockchain con una base de datos de grafos, Fluree ofrece almacenamiento de datos a prueba de manipulaciones y control de acceso detallado, asegurando que los datos permanezcan seguros y verificables. - Facilitar el Intercambio Fluido de Datos: El soporte de Fluree para estándares de datos vinculados y su arquitectura componible permiten a las organizaciones descomponer los silos de datos, permitiendo un intercambio eficiente de datos a través de aplicaciones, departamentos y socios externos. - Mejorar la Calidad e Interoperabilidad de los Datos: A través de herramientas impulsadas por IA como Fluree Sense y Fluree CAM, las organizaciones pueden automatizar la limpieza, clasificación y mapeo de datos tanto estructurados como no estructurados, resultando en activos de datos de alta calidad e interoperables. - Apoyar Iniciativas Avanzadas de Análisis y IA: La estructura de base de datos de grafos de conocimiento de Fluree y sus capacidades semánticas proporcionan una base robusta para análisis avanzados, aprendizaje automático y aplicaciones de IA, permitiendo a las organizaciones obtener conocimientos más profundos e impulsar la innovación. Al integrar estas características, Fluree empodera a las organizaciones para construir ecosistemas de datos inteligentes que son seguros, escalables y listos para satisfacer las demandas de la gestión y análisis de datos modernos. **Who Is the Company Behind Fluree?** - **Vendedor:** [Fluree](https://www.g2.com/es/sellers/fluree) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Winston Salem, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fluree-pbc/ (50 empleados en LinkedIn®) ### 6. [Gemini Data](https://www.g2.com/es/products/gemini-data/reviews) Gemini Enterprise is a cloud-native, no-code platform designed to seamlessly integrate generative AI with your organization's critical business data. By creating a contextual layer atop existing data sources, it enables rapid decision-making through a secure and trustworthy AI experience. This user-friendly platform allows both technical and non-technical users to connect, manage, and analyze data without the need for specialized IT skills, accelerating the adoption of AI-driven insights across the enterprise. Key Features and Functionality: - Data Connectivity: Easily connect to various enterprise data sources, including sales, finance, products, supply chain, and security, facilitating comprehensive data integration. - No-Code Interface: Utilize a wizard-driven, no-code environment that simplifies data importation and modeling, eliminating the need for complex coding or query languages. - Semantic Layer Creation: Develop a semantic understanding of your data to enhance accuracy, specificity, and explainability, thereby minimizing AI hallucinations. - Generative AI Agnostic: Apply the latest generative AI models to your business data without requiring machine learning expertise, fine-tuning, or additional training. - Enterprise AI Assistant: Interact with an AI assistant capable of answering business-related questions and generating analytical reports, streamlining information retrieval and reporting processes. Primary Value and Problem Solved: Gemini Enterprise addresses the challenge of integrating generative AI into existing business infrastructures by providing a straightforward, secure, and efficient platform. It empowers organizations to harness AI capabilities without the typical complexities associated with data integration and model training. By enabling rapid deployment and broad adoption, Gemini Enterprise enhances decision-making processes, improves operational efficiency, and delivers a higher return on AI investments. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Gemini Data?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Gemini Data?** - **Vendedor:** [Gemini Data](https://www.g2.com/es/sellers/gemini-data) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Greenbrae, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gemini-data-inc (29 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa ### 7. [Graph Story](https://www.g2.com/es/products/graph-story/reviews) Graph Story proporciona bases de datos gráficas, aplicaciones y soluciones como servicio. **Who Is the Company Behind Graph Story?** - **Vendedor:** [Graph Story](https://www.g2.com/es/sellers/graph-story) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Memphis, US - **Twitter:** @graphstoryco (584 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/graph-story/ (6 empleados en LinkedIn®) ### 8. [IBM Compose for JanusGraph](https://www.g2.com/es/products/ibm-compose-for-janusgraph/reviews) JanusGraph es una base de datos de grafos escalable optimizada para almacenar y consultar datos altamente interconectados y te proporciona una recuperación de datos simple y eficiente de estructuras complejas. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IBM Compose for JanusGraph?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind IBM Compose for JanusGraph?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 9. [Macrometa](https://www.g2.com/es/products/macrometa/reviews) Macrometa es una plataforma en la nube hiperdistribuida que cuenta con una Red de Datos Global (GDN) y PhotonIQ, una Red de Entrega en el Borde impulsada por IA. Con más de 175 puntos de presencia (PoPs) en todo el mundo, Macrometa permite a las empresas construir aplicaciones y API en tiempo real que almacenan, procesan y sirven datos en milisegundos a usuarios globalmente. PhotonIQ: Servicios de Borde Impulsados por IA PhotonIQ, la suite de servicios de borde de Macrometa, aprovecha la IA y el aprendizaje automático para ofrecer experiencias digitales más rápidas, eficientes y seguras en varios sectores, incluyendo comercio electrónico, juegos y servicios financieros. Los servicios clave de PhotonIQ incluyen: Proxy de Rendimiento (P3): Mejora los Vitals Web Core y optimiza los activos web Prerenderizado Dinámico: Mejora la velocidad del sitio y el SEO Salas de Espera Virtuales: Gestiona escenarios de alto tráfico Huella Digital Digital: Permite el seguimiento de usuarios preservando la privacidad Rendimiento Inigualable La plataforma de Macrometa asegura tiempos de respuesta globales P90 de ida y vuelta de menos de 50ms, con la capacidad de servir resultados en menos de 50ms globalmente. Este rendimiento ultrarrápido puede aumentar significativamente las conversiones, con incrementos de hasta el 72% reportados para mejoras en el rendimiento de aplicaciones. Eficiente en Costos y Amigable para Desarrolladores La arquitectura eficiente de Macrometa típicamente reduce el gasto en la nube en un 50% o más en comparación con los proveedores tradicionales. La plataforma acelera los ciclos de desarrollo, permitiendo a las empresas implementar los servicios de IA en el borde de PhotonIQ en 60 días o menos. Los desarrolladores pueden aprovechar la API de Macrometa en cualquier lenguaje de programación, facilitando el desarrollo rápido de productos y el despliegue de características sin requerir experiencia en sistemas distribuidos. Al combinar tecnología de vanguardia con facilidad de uso, Macrometa permite a las empresas ofrecer experiencias de usuario excepcionales, impulsar el tráfico orgánico y lograr mejoras sustanciales en el rendimiento y la seguridad web. **Who Is the Company Behind Macrometa?** - **Vendedor:** [Macrometa](https://www.g2.com/es/sellers/macrometa) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, US - **Twitter:** @macrometa (397 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 empleados en LinkedIn®) ### 10. [mapgraph](https://www.g2.com/es/products/mapgraph/reviews) mapgraph tiene una base de datos básica en memoria para almacenar mapas enlazados en Clojure y ClojureScript. **Who Is the Company Behind mapgraph?** - **Vendedor:** [mapgraph](https://www.g2.com/es/sellers/mapgraph) - **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®) ### 11. [OrigoDB](https://www.g2.com/es/products/origodb/reviews) OrigoDB te permite construir sistemas de alta calidad y misión crítica con rendimiento en tiempo real a una fracción del tiempo y costo. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind OrigoDB?** - **Vendedor:** [OrigoDB](https://www.g2.com/es/sellers/origodb) - **Año de fundación:** 1989 - **Ubicación de la sede:** EDINBURGH, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/origo-services-ltd/?originalSubdomain=uk (160 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 12. [Relay Framework](https://www.g2.com/es/products/relay-framework/reviews) Relay está diseñado para un alto rendimiento a cualquier escala. Relay mantiene la gestión de la obtención de datos fácil, ya sea que tu aplicación tenga decenas, cientos o miles de componentes. Y gracias al compilador incremental de Relay, mantiene la velocidad de iteración rápida incluso a medida que tu aplicación crece. **Who Is the Company Behind Relay Framework?** - **Vendedor:** [Relay.dev](https://www.g2.com/es/sellers/relay-dev) - **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®) ### 13. [SAP Knowledge Graph](https://www.g2.com/es/products/sap-knowledge-graph/reviews) Impulse procesos empresariales de alto rendimiento con IA que comprende el contexto completo de sus datos. **Who Is the Company Behind SAP Knowledge Graph?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap) - **Año de fundación:** 1972 - **Ubicación de la sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,228 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE:SAP ### 14. [Sparksee](https://www.g2.com/es/products/sparksee/reviews) Sparksee (anteriormente conocido como DEX) es una base de datos de grafos que hace que el espacio y el rendimiento sean compatibles con una huella pequeña y un análisis rápido de grandes redes. **Who Is the Company Behind Sparksee?** - **Vendedor:** [Sparsity Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/sparsity-technologies) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Barcelona, ES - **Twitter:** @SparsityTech (874 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sparsity-technologies/ (14 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 15. [ThingSpan enterprise graph and data fusion platform](https://www.g2.com/es/products/thingspan-enterprise-graph-and-data-fusion-platform/reviews) ThingSpan es una plataforma distribuida de nivel empresarial, masivamente escalable, diseñada para análisis de grafos y descubrimiento de relaciones en tiempo real. Permite a las organizaciones analizar conexiones a través de múltiples fuentes de datos en tiempo real, facilitando la navegación rápida y la búsqueda de patrones dentro de conjuntos de datos complejos. Al integrarse con tecnologías de código abierto estándar de la industria como Apache Spark, Kafka, YARN y Hadoop, ThingSpan asegura una escalabilidad rentable en clústeres de hardware común. Su arquitectura soporta tanto datos estructurados como no estructurados, permitiendo el análisis inmediato de datos en streaming de sensores IoT y otras fuentes, proporcionando así información oportuna e inteligencia accionable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Grafos en Tiempo Real: Facilita el descubrimiento inmediato de relaciones y patrones dentro de los datos, permitiendo una toma de decisiones rápida. - Integración con Tecnologías de Código Abierto: Funciona sin problemas con Apache Spark, Kafka, YARN y Hadoop, asegurando compatibilidad y escalabilidad. - Soporte para Datos Estructurados y No Estructurados: Capaz de ingerir y analizar diversos tipos de datos de varias fuentes, incluidos dispositivos IoT. - Rendimiento de Alta Velocidad: Organiza los datos en objetos del mundo real, eliminando ineficiencias asociadas con bases de datos relacionales tradicionales y soportando volúmenes de datos más allá del nivel de petabytes. - Ingesta y Análisis Paralelos: Permite la recolección y análisis de datos simultáneamente, reduciendo la latencia y mejorando la capacidad de respuesta. Valor Principal y Problema Resuelto: ThingSpan aborda el desafío de descubrir relaciones y patrones ocultos dentro de conjuntos de datos vastos y complejos en tiempo real. Al proporcionar una plataforma escalable y eficiente para el análisis de grafos, empodera a las organizaciones para transformar rápidamente datos en bruto en información significativa. Esta capacidad es crucial para aplicaciones que requieren interpretación inmediata de datos en streaming, como aquellas que involucran sensores IoT, donde el análisis oportuno puede llevar a una toma de decisiones proactiva y ventajas competitivas. **Who Is the Company Behind ThingSpan enterprise graph and data fusion platform?** - **Vendedor:** [Objectivity](https://www.g2.com/es/sellers/objectivity) - **Año de fundación:** 1988 - **Ubicación de la sede:** San Jose, US - **Twitter:** @objectivitydb (1,942 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/objectivity (21 empleados en LinkedIn®) ### 16. [Vaticle](https://www.g2.com/es/products/vaticle/reviews) Vaticle es un equipo de personas impulsadas por un propósito: resolver los problemas más complejos del mundo, a través de la ingeniería del conocimiento. Somos los inventores de la base de conocimiento Grakn y el lenguaje de consulta Graql. Nuestra tecnología ayuda a organizaciones en diversas industrias, incluyendo Ciencias de la Vida, Defensa y Seguridad, Servicios Financieros y Robótica, a construir sistemas inteligentes que creemos cambiarán el mundo. **Who Is the Company Behind Vaticle?** - **Vendedor:** [vaticle](https://www.g2.com/es/sellers/vaticle) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Twitter:** @GraknLabs (16 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/typedb (22 empleados en LinkedIn®) ### 17. [Vertexdb](https://www.g2.com/es/products/vertexdb/reviews) Vertex es una base de datos de gráficos de alto rendimiento que admite la recolección automática de basura, construida sobre libevent y tokyocabinet. **Who Is the Company Behind Vertexdb?** - **Vendedor:** [Vertexdb](https://www.g2.com/es/sellers/vertexdb) - **Ubicación de la sede:** Newcastle Upon Tyne, - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 18. [xtendr](https://www.g2.com/es/products/xtendr/reviews) xtendr facilita el intercambio seguro de datos y la colaboración entre equipos, departamentos y organizaciones, generando poderosos conocimientos sin comprometer la privacidad. Usando una combinación de las mejores Tecnologías de Mejora de la Privacidad (PETs) del mercado, xtendr permite a los participantes compartir datos de manera segura con proveedores externos de análisis, así como combinar sus conjuntos de datos para aprender de una gama más amplia de información, todo sin exponer información personal o sensible. Con aplicaciones en industrias como la salud, las finanzas y la manufactura, xtendr permite a los colaboradores combinar conjuntos de datos para mejorar la investigación, el análisis de audiencias, la detección de patrones y tendencias, y más. **Who Is the Company Behind xtendr?** - **Vendedor:** [xtendr](https://www.g2.com/es/sellers/xtendr) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Budapest, HU - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xtendr (10 empleados en LinkedIn®) ## What Is Bases de datos gráficas? [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Bases de datos gráficas? - [Bases de datos documentales](https://www.g2.com/es/categories/document-databases) - [Bases de datos de clave-valor](https://www.g2.com/es/categories/key-value-databases) - [Proveedores de Base de Datos como Servicio (DBaaS)](https://www.g2.com/es/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Bases de datos gráficas? ### Lo que debes saber sobre las bases de datos gráficas ### ¿Qué son las bases de datos gráficas? Las bases de datos gráficas están diseñadas para representar relaciones (_aristas_) entre puntos de datos (_nodos_). Menos rígidas estructuralmente que las bases de datos relacionales, las bases de datos gráficas permiten que los nodos tengan una multitud de aristas; es decir, no hay límite en el número de relaciones que un nodo puede tener. (Un ejemplo de esto se encuentra en la siguiente sección). Además, cada arista puede tener múltiples características que la definan. No hay un límite formal, ni estandarización, sobre cuántas aristas puede tener cada nodo, ni cuántas características puede tener una arista. Las bases de datos gráficas también pueden contener muchas piezas diferentes de información que no necesariamente estarían relacionadas normalmente. Cada nodo se define por piezas de información llamadas _propiedades_. Las propiedades podrían ser nombres, fechas, números de identificación, descriptores básicos u otra información, cualquier cosa que describa el nodo en sí. Los nodos están conectados por aristas, que pueden ser _dirigidas_ o _no dirigidas_. Al igual que en la teoría de grafos matemática, una arista no dirigida es _bidireccional_; es decir, una relación puede llevarse del nodo A al nodo B, y del nodo B al nodo A. Sin embargo, una arista dirigida solo tiene significado en una dirección, digamos del nodo B al nodo A. Beneficios clave de las bases de datos gráficas - Organizar una variedad de datos sin estructuras rígidas - Ofrecer escalabilidad y ajuste flexibles de manera inherente - Describir numerosas características de relaciones de datos simultáneamente ### ¿Por qué usar bases de datos gráficas? Las bases de datos gráficas son ideales para almacenar y recuperar información que es independiente pero está relacionada de múltiples maneras. Por ejemplo, supongamos que un usuario quiere mapear un grupo de amigos. Cada amigo sería un nodo, con aristas entre cada amigo con la característica "amigos". Pero, supongamos que dos de esos amigos son compañeros de trabajo; entonces, su arista también tendría la característica "compañeros de trabajo". Las aristas pueden obtener una definición adicional al agregar intereses comunes, experiencias personales, etc. Debido a que las bases de datos gráficas están, por diseño, más orientadas a organizar conjuntos amplios de datos a través de los cuales no hay relaciones uniformes o tipos de datos, pueden ser herramientas invaluables para el mapeo social, la gestión de datos maestros, la creación de gráficos de conocimiento/ontología, el mapeo de infraestructuras, motores de recomendación y más. Una empresa podría establecer cada nodo como uno de sus productos, y dejar que las aristas dibujen relaciones de recomendación basadas en qué producto podría comprar un consumidor. También podría mapear relaciones entre contactos, departamentos y más. Las bases de datos gráficas son flexibles y escalables por diseño, por lo que un usuario empresarial no necesitaría conocer un caso de uso exacto o completo para una base de datos gráfica antes de crearla. Expandir una base de datos gráfica es cuestión de agregar nuevos nodos y cualquier arista potencial que pueda estar asociada con ellos. ### ¿Quién usa bases de datos gráficas? Al igual que otras bases de datos, las bases de datos gráficas son mantenidas principalmente por un administrador de bases de datos o un equipo. Dicho esto, debido a su amplio alcance, las bases de datos gráficas son a menudo accedidas por varias organizaciones dentro de una empresa. Desarrollo, TI, facturación y más tendrían razones válidas para necesitar acceso a bases de datos gráficas, dependiendo de sus usos asignados dentro de la empresa. ### Características de las bases de datos gráficas Las soluciones de bases de datos gráficas generalmente tendrán las siguientes características. Creación y mantenimiento de bases de datos — Las bases de datos gráficas permiten a los usuarios construir y mantener fácilmente una o varias bases de datos. Operaciones CRUD — Un acrónimo de _crear, leer, actualizar y eliminar_, las operaciones CRUD delinean las operaciones básicas de muchas bases de datos. Las bases de datos gráficas deberían poder realizar estas operaciones y generalmente pueden hacerlo con una capacidad similar al tipo de base de datos más notable orientado a CRUD, el relacional. Escalabilidad y flexibilidad — Las bases de datos gráficas pueden crecer y expandirse con los requisitos empresariales. A diferencia de algunas otras soluciones de bases de datos, pueden escalar más rápidamente con menos preocupación por la organización estricta de datos, confiando en cambio en desarrollar relaciones entre nodos nuevos y existentes. Consulta simplificada — Las bases de datos gráficas pueden omitir algunas complejidades de consulta más grandes, evitando cosas como claves foráneas, consultas anidadas y declaraciones de unión a favor de relaciones directas o transitivas. Compatibilidad con el sistema operativo — Las bases de datos gráficas no requieren un sistema operativo específico para funcionar, lo que las convierte en una opción flexible para cualquier sistema operativo. ### Tendencias relacionadas con las bases de datos gráficas Gráfico vs. relacional — La discusión sobre bases de datos gráficas vs. bases de datos relacionales es un punto de conflicto continuo para los usuarios y administradores de bases de datos por igual. Las bases de datos gráficas generalmente se prestan a consultas de datos más fluidas con una sintaxis de consulta más simple, y generalmente son mejores para escalar sin necesidad de preparar un esquema nuevo o específico. Pero, la rigidez del esquema y la normalización de datos de las bases de datos relacionales pueden ser extremadamente beneficiosas en algunos casos de uso, y también son generalmente más propicias para la implementación y aplicación de políticas de seguridad y privacidad. ### Problemas potenciales con las bases de datos gráficas Seguridad y privacidad — Como se mencionó anteriormente, las bases de datos gráficas pueden tener dificultades con situaciones de seguridad y privacidad. Requieren implementaciones más estrictas de medidas de seguridad y acceso. Dado que las bases de datos gráficas están más orientadas a mapear relaciones, esa estructura también puede ser utilizada de maneras que podrían plantear preocupaciones de privacidad, como revelar una vista más expuesta de un cliente o cliente potencial, y de todos los demás clientes o clientes potenciales a los que están relacionados. Las empresas que implementan bases de datos gráficas deben tener especial cuidado en asegurar tanto cómo se accede a estas bases de datos, como las bases de datos en sí mismas. Implicaciones de integridad de datos — Las bases de datos gráficas simplifican las formas en que la información se relaciona con otra información. Al hacerlo, al acortar o condensar la relación (en comparación con, por ejemplo, recorrer numerosas tablas en una base de datos relacional), es particularmente vital que todos los datos en una base de datos gráfica sean precisos. Una relación mal alineada puede llevar directamente a datos incorrectos, a diferencia de una base de datos relacional donde los datos incorrectos podrían encontrar un obstáculo durante una consulta anidada, arrojar un error y revelar el problema. Por lo tanto, al usar bases de datos gráficas, la integridad de los datos es de particular importancia. ### Software y servicios relacionados con las bases de datos gráficas Muchas conversaciones sobre bases de datos gráficas se contextualizan por una o ambas de las siguientes alternativas. [Bases de datos RDF](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — Un tipo de base de datos gráfica, el marco de descripción de recursos (RDF) o _triplestore_ funciona en torno al concepto de almacenar datos como tríos. Los tríos, en un formato "sujeto-predicado-objeto", se utilizan específicamente para describir la relación entre dos cosas. [Bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — Las bases de datos relacionales, los almacenes de datos estándar de "filas y columnas", han sido el estándar para las bases de datos prácticamente desde su creación. Llevan consigo una estructura significativamente más rígida que las bases de datos gráficas, lo que puede ser extremadamente beneficioso para rastrear grandes volúmenes de datos similares, pero podría hacer más complicado seguir las relaciones entre esos datos.