# Mejor Bases de datos relacionales - Página 2

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Esta página fue actualizada por última vez el 9 de junio de 2025.

Las bases de datos relacionales almacenan y gestionan datos en un formato de tabla tradicional, con cada pieza de datos organizada en una fila y una columna. Las columnas contienen datos de un solo tipo o campo, como el nombre, el número de pedido o el enlace de imagen de un logotipo de producto. Las filas crean la relación entre estos puntos de datos. Por ejemplo, las filas pueden asociar un nombre a un apellido y luego a un nombre de usuario, dirección de correo electrónico e ID de cliente. Las empresas utilizan bases de datos relacionales para mantener los datos de sus aplicaciones y asegurarse de que siempre tienen acceso a información crítica del cliente, datos de productos, datos sociales y detalles financieros como compras, cumplimiento, ingresos y gastos. Estos sistemas pueden variar desde aplicaciones de escritorio que crean una pequeña base de datos en tu máquina hasta grandes almacenes de datos de nivel empresarial. Casi todos utilizan una forma de SQL como su lenguaje de consulta, y la mayoría se adhieren al conjunto de propiedades ACID para asegurar transacciones confiables: atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad.

Las bases de datos relacionales generalmente se eligen debido a su simplicidad en comparación con [bases de datos NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases), como [bases de datos orientadas a objetos](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases), [bases de datos de documentos](https://www.g2.com/categories/document-databases) y [bases de datos de grafos](https://www.g2.com/categories/graph-databases). Aquellos que buscan una solución de base de datos relacional con poco presupuesto también tienen opciones con [software de base de datos gratuito](https://learn.g2.com/free-database-software).

Para calificar para la inclusión en la categoría de Bases de Datos Relacionales, un producto debe:

- Proporcionar almacenamiento de datos
- Organizar datos en un modelo relacional, formulando una tabla de filas y columnas
- Permitir a los usuarios recuperar, editar, devolver o eliminar datos





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 185


## Trust & Credibility Stats

**Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:**

- 30 Analistas y Expertos en Datos
- 12,100+ Reseñas auténticas
- 185+ 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.


## Best Bases de datos relacionales At A Glance

- **Líder:** [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/es/products/microsoft-sql-server/reviews)
- **Mejor Desempeño:** [Knack](https://www.g2.com/es/products/knack/reviews)
- **Más Fácil de Usar:** [MySQL](https://www.g2.com/es/products/mysql/reviews)
- **Tendencia Principal:** [EDB for PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/edb-for-postgresql/reviews)
- **Mejor Software Gratuito:** [Amazon Relational Database Service (RDS)](https://www.g2.com/es/products/amazon-relational-database-service-rds/reviews)


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### ER/Studio

¿Qué es ER/Studio? ER/Studio es una plataforma de modelado de datos empresarial que ayuda a las organizaciones a diseñar, gestionar y gobernar activos de datos en entornos complejos. Conecta los requisitos empresariales con la implementación técnica a través de modelos conceptuales, lógicos y físicos, creando una única fuente de verdad para los datos empresariales. Diseñar y Colaborar Diseña modelos de datos y mantén a los equipos alineados con el repositorio compartido multiusuario y el portal basado en la web de ER/Studio, Team Server. El repositorio centralizado soporta el control de versiones, el acceso basado en roles y el desarrollo paralelo para que múltiples modeladores puedan trabajar simultáneamente mientras mantienen un historial completo de cambios. Team Server extiende la colaboración más allá de los arquitectos al proporcionar acceso basado en navegador para que las partes interesadas empresariales y técnicas exploren modelos, revisen definiciones y participen en discusiones. Construye, versiona y revisa modelos en las instalaciones o a través de plataformas basadas en la nube como Snowflake, Databricks, Azure Synapse y Oracle para mantener la precisión, consistencia y visibilidad a lo largo de tu ecosistema de datos. Gobernar y Estandarizar Impulsa análisis confiables con definiciones de datos estandarizadas y gobernanza integrada. ER/Studio conecta glosarios empresariales y diccionarios de datos mientras se sincroniza sin problemas con Microsoft Purview y Collibra, asegurando una terminología consistente, documentación clara y cumplimiento a nivel empresarial desde la creación del modelo hasta la entrega. Acelerar con IA ER/Studio incluye a ERbert, un Asistente de Modelado de Datos con IA que convierte solicitudes empresariales en lenguaje natural en modelos de datos estructurados. Esta función ahorra tiempo, reduce el esfuerzo manual y ayuda a los equipos a entregar más rápido. Por qué las Organizaciones Eligen ER/Studio - Interfaz intuitiva preferida por los arquitectos de datos - Entorno de modelado unificado para todas las principales plataformas de bases de datos - Colaboración sin problemas entre usuarios técnicos y empresariales - Arquitectura a escala empresarial para estandarización y gobernanza - Gestión integrada de IA y metadatos para una entrega más rápida ER/Studio empodera a los equipos de datos empresariales para construir arquitecturas de datos confiables y bien gobernadas que aceleran el análisis, reducen el riesgo y mejoran la comprensión organizacional de los datos.



[Visitar el sitio web de la empresa](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=301&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=301&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=301&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6093&secure%5Bresource_id%5D=301&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Frelational-databases%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=e04b10dee93d902681064d3cc51749dec23d0adfa43860985d72b163c3c516da&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Ferstudio.com%2Ftransform-your-data%2F%3Futm_campaign%3DERS-G2%26utm_medium%3Dreferral%26utm_source%3Dg2%26utm_content%3DERS-G2-CatagoryCampaign-transform-your-data&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [SAP HEC (HANA Enterprise Cloud)](https://www.g2.com/es/products/sap-hec-hana-enterprise-cloud/reviews)
  SAP HANA Enterprise Cloud es la única solución integral de su tipo, que ofrece infraestructura en la nube completa y servicios gestionados para nuestras aplicaciones en memoria, base de datos y plataforma.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 88

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap)
- **Año de fundación:** 1972
- **Ubicación de la sede:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,246 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NYSE:SAP

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Consultor de SAP
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Logística y cadena de suministro
  - **Company Size:** 42% Empresa, 30% Mediana Empresa


### 2. [MaxDB](https://www.g2.com/es/products/maxdb/reviews)
  MaxDB es un sistema de base de datos relacional con el que puedes crear, usar y gestionar instancias de bases de datos MaxDB. MaxDB puede manejar una amplia gama de diferentes tipos de información, lo que lo convierte en una base de datos adecuada para diversos escenarios de aplicación.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap)
- **Año de fundación:** 1972
- **Ubicación de la sede:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,246 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NYSE:SAP

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 57% Empresa, 29% Mediana Empresa


### 3. [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:**

- **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10)


**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 (13,532 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)

### 4. [Aiven for PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-postgresql/reviews)
  Aiven para PostgreSQL es un servicio de PostgreSQL totalmente gestionado y escalable. Está completamente equipado y respaldado por un SLA del 99.99%. Puedes lanzar un clúster de PostgreSQL completamente operativo en la nube y región de tu elección en minutos, utilizando la consola web de Aiven o programáticamente a través de la API de Aiven, CLI, proveedor de Terraform u operador de Kubernetes. Tendrás acceso a características premium, como Restauración a un Punto en el Tiempo, bifurcación de bases de datos, agrupamiento de conexiones y más. Y puedes usar más de 70 extensiones de PostgreSQL. Con Aiven para PostgreSQL, no necesitas preocuparte por hacer copias de seguridad o aplicar actualizaciones de mantenimiento. Todo esto se hace automáticamente, sin tiempo de inactividad. Puedes actualizar a una nueva versión, aumentar el almacenamiento de tu clúster, expandirte a nuevas regiones o migrar a una nube diferente, con un clic del ratón. Los datos están encriptados en reposo y en tránsito, y los clústeres siempre se ejecutan en máquinas virtuales dedicadas. El servicio cumple con ISO27001, SOC 2, HIPAA, GDPR, CCPA y PCI/DSS.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 77

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/es/sellers/aiven)
- **Año de fundación:** 2016
- **Ubicación de la sede:** Helsinki, Southern Finland
- **Twitter:** @aiven_io (4,096 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Director de Tecnología
  - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros
  - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 27% Mediana Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidad de uso (11 reviews)
- Atención al Cliente (5 reviews)
- Configura la facilidad (5 reviews)
- Desarrollo de aplicaciones (3 reviews)
- Facilidad de Despliegue (3 reviews)

**Cons:**

- Caro (5 reviews)
- Problemas de costos (2 reviews)
- Pobre atención al cliente (2 reviews)
- Limitaciones del servicio (2 reviews)
- Licencias caras (1 reviews)

### 5. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/es/products/cloudera-cloudera-data-platform/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:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera)
- **Año de fundación:** 2008
- **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,627 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 empleados en LinkedIn®)
- **Teléfono:** 888-789-1488

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora
  - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequeña Empresa


### 6. [Oracle TimesTen](https://www.g2.com/es/products/oracle-timesten/reviews)
  Oracle TimesTen In-Memory Database es una base de datos relacional completa diseñada para ejecutarse en el nivel de aplicación y almacenar todos los datos en la memoria principal. Esto hace que la lectura o escritura de datos sea tan simple y rápida como acceder a la RAM.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 18

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/es/sellers/oracle)
- **Año de fundación:** 1977
- **Ubicación de la sede:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (827,868 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NYSE:ORCL

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Telecomunicaciones
  - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 41% Empresa


### 7. [Spark SQL](https://www.g2.com/es/products/spark-sql/reviews)
  Spark SQL te permite consultar datos estructurados dentro de los programas de Spark, utilizando SQL o una API de DataFrame familiar. Utilizable en Java, Scala, Python y R.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 45

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**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 (66,154 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora
  - **Company Size:** 53% Empresa, 27% Pequeña Empresa


### 8. [IBM Informix](https://www.g2.com/es/products/ibm-informix/reviews)
  • Aprovecha los datos con una funcionalidad amplia y escalabilidad ilimitada. IBM Informix es una base de datos embebible segura, optimizada para datos OLTP e Internet de las Cosas (IoT). Informix tiene la capacidad única de integrar sin problemas datos SQL, NoSQL/JSON, de series temporales y espaciales. Todos, desde desarrolladores hasta empresas globales, pueden beneficiarse de su fiabilidad, flexibilidad, facilidad de uso y bajo costo total de propiedad. • Optimiza las decisiones empresariales Realiza análisis cerca de las fuentes de datos para mejorar la toma de decisiones local. Accede a la inteligencia empresarial más rápido con una integración mejorada con varias herramientas y aplicaciones. • Elimina el tiempo de inactividad Asegura operaciones siempre activas en todo tu entorno de red. Actualiza, mantén y configura la red sin tiempo de inactividad. Cumple exitosamente con los acuerdos de nivel de servicio. • Mejora la agilidad del desarrollo Soporta tanto datos estructurados como no estructurados con un sistema de base de datos híbrido para una mayor flexibilidad y un desarrollo más fácil. • IBM Informix está disponible en las instalaciones y en la IBM Cloud. IBM Informix en la nube ofrece el conjunto completo de características de las implementaciones de Informix en las instalaciones. Ejecuta tus consultas y cargas de trabajo OLTP en una instancia optimizada y utiliza el acelerador de almacén de Informix para configurar la aceleración de consultas en memoria para análisis predictivo. Obtén los beneficios de Informix sin el costo, la complejidad y el riesgo de gestionar tu propia infraestructura. IBM Informix V14.10 mejora todas las ediciones, trayendo mejoras en el rendimiento, la seguridad, la administración y las capacidades centrales de la base de datos, incluyendo soporte para procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y cargas de trabajo de replicación, datos de series temporales y espaciales. Descubre por qué muchas de las empresas más innovadoras del mundo dependen de IBM Informix.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 91

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm)
- **Año de fundación:** 1911
- **Ubicación de la sede:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,390 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora
  - **Company Size:** 45% Empresa, 32% Mediana Empresa


### 9. [SAP SQL Anywhere](https://www.g2.com/es/products/sap-sql-anywhere/reviews)
  Las soluciones SAP® SQL Anywhere® ofrecen capacidades de gestión de datos y sincronización a nivel empresarial. Las soluciones están diseñadas para funcionar en entornos remotos y móviles en una amplia gama de dispositivos de pequeño tamaño y en condiciones del mundo real.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 79

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap)
- **Año de fundación:** 1972
- **Ubicación de la sede:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,246 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NYSE:SAP

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Científico de Datos
  - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios
  - **Company Size:** 41% Empresa, 36% Mediana Empresa


### 10. [SAP IQ](https://www.g2.com/es/products/sap-iq/reviews)
  El software SAP® IQ ofrece velocidad y potencia para el almacenamiento de datos empresariales a gran escala y análisis. Su arquitectura de procesamiento masivamente paralelo (MPP) basada en columnas y en cuadrícula, junto con sus tecnologías patentadas de compresión e indexación de datos, permiten a las empresas aprovechar el valor de enormes cantidades de datos a la velocidad de los negocios.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 29

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap)
- **Año de fundación:** 1972
- **Ubicación de la sede:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,246 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NYSE:SAP

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 56% Empresa, 31% Mediana Empresa


### 11. [Progress OpenEdge](https://www.g2.com/es/products/progress-progress-openedge/reviews)
  OpenEdge 12 proporciona el rendimiento, la disponibilidad, la agilidad y la seguridad que necesitas para facilitar el esfuerzo de evolución de tu aplicación. Lee sobre las mejoras excepcionales y las nuevas características en OpenEdge 12 que te ayudarán a adaptarte fácilmente para satisfacer las demandas del mercado, escalar la aplicación según lo requiera tu negocio y mejorar dramáticamente el rendimiento, permitiendo a la organización acelerar el tiempo de comercialización, aumentar las eficiencias, ahorrar gastos, aumentar la disponibilidad y continuar compitiendo eficazmente.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 37

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Progress Software](https://www.g2.com/es/sellers/progress-software)
- **Sitio web de la empresa:** https://www.progress.com/
- **Año de fundación:** 1981
- **Ubicación de la sede:** Burlington, MA.
- **Twitter:** @ProgressSW (48,845 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,207 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Senior
  - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios
  - **Company Size:** 47% Empresa, 37% Mediana Empresa


### 12. [InterSystems Caché](https://www.g2.com/es/products/intersystems-cache/reviews)
  InterSystems Caché® es una base de datos de alto rendimiento que impulsa aplicaciones de procesamiento de transacciones en todo el mundo. Se utiliza para todo, desde mapear mil millones de estrellas en la Vía Láctea, hasta procesar mil millones de operaciones de acciones en un día, y gestionar redes de energía inteligente. Caché es un DBMS multi-modelo (objeto, relacional, clave-valor) y servidor de aplicaciones desarrollado por InterSystems. InterSystems Caché proporciona varias API para operar con los mismos datos simultáneamente: clave-valor, relacional, objeto, documento, multidimensional. Los datos pueden ser gestionados a través de SQL, Java, node.js, .NET, C++, Python. El DBMS Caché tiene tecnologías integradas probadas para escalado horizontal (ECP, SLM), Alta Disponibilidad (Mirroring), soporte de transacciones y respaldo. Incluye el lenguaje Caché ObjectScript integrado que es compatible hacia atrás con mumps y que ayuda a ejecutar la lógica de negocio de las aplicaciones cerca de los datos y lograr el máximo rendimiento para operaciones lógicas complejas con datos. Caché también proporciona un servidor de aplicaciones que aloja aplicaciones web (CSP), REST, SOAP, web sockets y otros tipos de acceso TCP para datos de Caché.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 26

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 7.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [InterSystems](https://www.g2.com/es/sellers/intersystems)
- **Año de fundación:** 1978
- **Ubicación de la sede:** Cambridge, MA
- **Twitter:** @InterSystems (61,503 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6959 (2,080 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Atención hospitalaria y sanitaria, Software de Computadora
  - **Company Size:** 61% Pequeña Empresa, 24% Mediana Empresa


### 13. [Aiven for MySQL](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-mysql/reviews)
  MySQL completamente alojado y gestionado. Despliega en la nube de tu elección, y obtén todas las integraciones que necesitas en una plataforma de datos en la nube intuitiva.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/es/sellers/aiven)
- **Año de fundación:** 2016
- **Ubicación de la sede:** Helsinki, Southern Finland
- **Twitter:** @aiven_io (4,096 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 64% Pequeña Empresa, 27% Mediana Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Servicios en la Nube (1 reviews)
- Flexibilidad de Despliegue (1 reviews)
- Configura la facilidad (1 reviews)


### 14. [SingleStore](https://www.g2.com/es/products/singlestore/reviews)
  SingleStore permite a las organizaciones escalar de uno a un millón de clientes, manejando cargas de trabajo de SQL, JSON, texto completo y vectores, todo en una plataforma unificada.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 114

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SingleStore](https://www.g2.com/es/sellers/singlestore)
- **Año de fundación:** 2011
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @SingleStoreDB (15,470 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/singlestore/ (546 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Desarrollador de software
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora
  - **Company Size:** 39% Empresa, 37% Pequeña Empresa


### 15. [Percona Server](https://www.g2.com/es/products/percona-server/reviews)
  Percona Server para MySQL es un reemplazo de código abierto mejorado, totalmente compatible y gratuito para MySQL. Proporciona un rendimiento superior, escalabilidad e instrumentación. Con más de 5,300,000 descargas, los algoritmos de autoajuste de Percona Server y el soporte para hardware de alto rendimiento ofrecen un excelente rendimiento y fiabilidad. Percona Server para MySQL ofrece características de nivel empresarial y mayor tiempo de actividad, junto con una serie de beneficios clave que mejoran el rendimiento y la eficiencia de la base de datos. Proporciona más tiempo para centrarse en prioridades clave, ya que los usuarios necesitan dedicar menos tiempo a la optimización y administración. Percona es un líder del mercado en proporcionar software de clase empresarial de mejor calidad, soporte, consultoría, servicios gestionados y capacitación para bases de datos de código abierto en las instalaciones y en la nube. Percona fue fundada con la creencia de que todos deberían tener acceso a características de software de bases de datos escalables, seguras, eficientes y resilientes, sin tarifas infladas o dependencia de proveedores. Nuestra red global de expertos abarca más de 35 países y hemos asistido a más de 3,000 clientes en todo el mundo.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 9.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Percona](https://www.g2.com/es/sellers/percona)
- **Año de fundación:** 2006
- **Ubicación de la sede:** Durham, North Carolina
- **Twitter:** @Percona (16,420 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/421929/ (342 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 43% Mediana Empresa


### 16. [Apache Calcite](https://www.g2.com/es/products/apache-calcite/reviews)
  Apache Calcite es un marco de código abierto para construir bases de datos y sistemas de gestión de datos. Incluye un analizador SQL, una API para construir expresiones en álgebra relacional y un motor de planificación de consultas.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)


**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 (66,154 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 45% Empresa


### 17. [Stackby](https://www.g2.com/es/products/stackby/reviews)
  Stackby es una plataforma de gestión de trabajo sin código que combina lo mejor de las hojas de cálculo y las bases de datos para permitir a cualquiera crear sus propios flujos de trabajo colaborativos para sus equipos. No se necesita codificación ni capacitación. Stackby fusiona las funcionalidades de las hojas de cálculo con las capacidades de una base de datos relacional, ofreciendo opciones de búsqueda, filtrado, agrupación y clasificación, así como la capacidad de generar formularios y vistas personalizadas. Está diseñado para equipos de cualquier tamaño, desde uno hasta más de 1000, lo que lo hace escalable para startups de rápido crecimiento. También tiene más de 500 plantillas en Marketing, Ventas, RRHH, Gestión de Proyectos, Startups y más. Más de 50,000 empresas a nivel mundial utilizan Stackby para gestionar sus datos y automatizar sus procesos, de maneras sorprendentes.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 82

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Relytree Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/relytree-inc)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** San Francisco (and vicinity), California
- **Twitter:** @StackbyHQ (1,007 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/13753752/ (23 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Director Ejecutivo
  - **Top Industries:** Marketing y publicidad, Consultoría de gestión
  - **Company Size:** 90% Pequeña Empresa, 6% Mediana Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidad de uso (8 reviews)
- Características (6 reviews)
- Automatización (5 reviews)
- Personalización (5 reviews)
- Flexibilidad (5 reviews)

**Cons:**

- Características limitadas (5 reviews)
- Características faltantes (5 reviews)
- Limitaciones de características (4 reviews)
- Problemas de integración (3 reviews)
- Personalización limitada (3 reviews)

### 18. [ClickHouse](https://www.g2.com/es/products/clickhouse/reviews)
  ClickHouse es la base de datos y almacén de datos en tiempo real más rápido y eficiente en recursos. ClickHouse está optimizado para servir una amplia gama de cargas de trabajo intensivas en datos, desde impulsar paneles interactivos orientados al usuario hasta realizar análisis históricos ad-hoc sobre petabytes de datos. Hoy en día, ClickHouse Cloud es utilizado por empresas de todo el mundo, incluyendo Lyft, Sony, IBM, GitLab, Twilio, HubSpot, y muchas más. ClickHouse está disponible de código abierto o a través de servicios en la nube en AWS, GCP, y pronto, Azure.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 22

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ClickHouse](https://www.g2.com/es/sellers/clickhouse)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Palo Alto, US
- **Twitter:** @ClickhouseDB (16,661 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/ (447 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora
  - **Company Size:** 52% Pequeña Empresa, 39% Mediana Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Integraciones fáciles (2 reviews)
- Integraciones (2 reviews)
- Eficiencia de consulta (2 reviews)
- Velocidad de consulta (2 reviews)
- Velocidad (2 reviews)

**Cons:**

- Principiante Hostilidad (1 reviews)
- Uso complejo (1 reviews)
- Optimización de consultas (1 reviews)
- Experiencia Requerida (1 reviews)
- Entrenamiento requerido (1 reviews)

### 19. [Apache Derby](https://www.g2.com/es/products/apache-derby/reviews)
  Apache Derby es un sistema de gestión de bases de datos relacional desarrollado por la Apache Software Foundation que puede ser incrustado en programas Java y utilizado para el procesamiento de transacciones en línea.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 23

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**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 (66,154 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computadora
  - **Company Size:** 39% Pequeña Empresa, 30% Mediana Empresa


### 20. [Citus Data](https://www.g2.com/es/products/citus-data/reviews)
  Citus Data escala horizontalmente PostgreSQL, llevando el poder relacional más allá para datos en tiempo real.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 7.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft)
- **Año de fundación:** 1975
- **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,114,353 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computadora
  - **Company Size:** 70% Empresa, 20% Mediana Empresa


### 21. [Fauna](https://www.g2.com/es/products/fauna-fauna/reviews)
  Fauna es una base de datos operativa verdaderamente sin servidor que permite a los equipos lanzar aplicaciones más rápido. Combina la flexibilidad de un modelo de documento con la fuerte consistencia y el rico poder de consulta de los sistemas relacionales, todo construido sobre una arquitectura distribuida sin servidor que escala automáticamente, sin la complejidad de la provisión manual, fragmentación o replicación. Más de 80,000 equipos de desarrollo eligen Fauna para construir y escalar aplicaciones transaccionales modernas, incluidos equipos de Tyson Foods, Unilever, Lexmark, Intelliculture, Hannon Hill, Cloaked, DTLR e Insights.gg.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 25

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fauna](https://www.g2.com/es/sellers/fauna)
- **Año de fundación:** 2015
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @fauna (93,324 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/faunadb/ (11 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios
  - **Company Size:** 64% Pequeña Empresa, 24% Mediana Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Escalabilidad (6 reviews)
- Facilidad de uso (5 reviews)
- Flexibilidad (4 reviews)
- Atención al Cliente (3 reviews)
- Integraciones fáciles (3 reviews)

**Cons:**

- Aprendizaje difícil (3 reviews)
- Documentación deficiente (2 reviews)
- Complejidad (1 reviews)
- Configuración compleja (1 reviews)
- Problemas de costos (1 reviews)

### 22. [dotConnect for PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/dotconnect-for-postgresql-2019-12-04/reviews)
  dotConnect para PostgreSQL es un proveedor de datos ADO.NET de alto rendimiento que ofrece acceso sencillo a bases de datos PostgreSQL al desarrollar aplicaciones basadas en PostgreSQL. Soporta completamente Entity Framework (EF Core), Dapper y NHibernate, junto con una amplia gama de características específicas de PostgreSQL, como conexiones SSL seguras, notificaciones de PostgreSQL, carga masiva de datos de PostgreSQL, GEOMETRY, tipos de ARRAY de PostgreSQL y otros. - Amplia compatibilidad con plataformas .NET, incluyendo ASP.NET Core, Blazor, MAUI, .NET - Framework, etc. - Acceso fácil a PostgreSQL sin requerir bibliotecas de cliente específicas - Soporte ORM con Entity Framework (EF Core), Dapper, etc. - Cumplimiento total con ADO.NET - Soporte para SSL, SSH, servidores proxy y túneles HTTP - Actualizaciones regulares y documentación detallada - Soporte experto para desarrolladores


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 18

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/es/sellers/devart)
- **Año de fundación:** 1997
- **Ubicación de la sede:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 44% Pequeña Empresa, 39% Mediana Empresa


### 23. [dotConnect Universal](https://www.g2.com/es/products/dotconnect-universal-2024-12-06/reviews)
  dotConnect Universal ofrece acceso universal a datos de diferentes bases de datos para el Microsoft .NET Framework. Es compatible con la mayoría de los servidores de bases de datos principales, incluidos Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL, SQLite, InterBase y Firebird. Otros servidores pueden ser accedidos a través de sus proveedores ADO.NET, OLE DB y ODBC.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 18

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/es/sellers/devart)
- **Año de fundación:** 1997
- **Ubicación de la sede:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Empresa, 37% Pequeña Empresa


### 24. [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:**

- **Facilidad de uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)


**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 (1,311 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)

### 25. [Firebird](https://www.g2.com/es/products/firebird/reviews)
  Firebird es una base de datos relacional que ofrece muchas características estándar de ANSI SQL y se ejecuta en Linux, Windows y una variedad de plataformas Unix.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 22

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilidad de uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Gestión de la carga de trabajo:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Esquema de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Lenguaje de consulta:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Firebird Foundation](https://www.g2.com/es/sellers/firebird-foundation)
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Twitter:** @firebirdsql (3,033 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firebird-foundation/ (6 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 71% Pequeña Empresa, 29% Mediana Empresa




## Parent Category

[Software de base de datos](https://www.g2.com/es/categories/database-software)



## Related Categories

- [Soluciones de Almacén de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-warehouse)
- [Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD)](https://www.g2.com/es/categories/database-management-systems-dbms)
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## Buyer Guide

### Lo que debes saber sobre el software de bases de datos relacionales

### ¿Qué es el Software de Bases de Datos Relacionales?

Las bases de datos relacionales organizan y mantienen datos en forma de tablas que se estructuran por filas y columnas, donde las columnas representan un solo tipo de dato (por ejemplo, una fecha de pedido), y las filas relacionan múltiples tipos de datos con un único identificador. El identificador único de cada fila se llama clave primaria. En las bases de datos relacionales, múltiples tablas pueden conectarse usando claves foráneas. Esto permite a los usuarios buscar un rango de datos interconectados con facilidad. El software de bases de datos relacionales facilita la creación, mantenimiento y uso de estas tablas. Estas soluciones almacenan grandes volúmenes de datos y permiten el acceso a conjuntos de datos estructurados de manera eficiente y flexible.

Las bases de datos relacionales también pueden llamarse sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) o bases de datos de lenguaje de consulta estructurado (SQL). Un RDBMS se basa en SQL, que permite a los usuarios actualizar, consultar y administrar una base de datos relacional. SQL es típicamente el lenguaje de programación estándar utilizado para acceder a una base de datos relacional. El software de bases de datos relacionales puede leer SQL y usar la sintaxis de SQL o similar. La sintaxis de SQL es muy simplista, y como tal, es uno de los lenguajes de programación más fáciles para acceder y consultar bases de datos relacionales.

#### ¿Qué Tipos de Software de Bases de Datos Relacionales Existen?

Desde el punto de vista de la licencia, las bases de datos relacionales pueden categorizarse en dos tipos importantes:

**Bases de datos de código abierto**

El software de código abierto pone su código fuente a disposición de cualquiera para acceder. El código es abierto y gratuito para descargar y modificar.

**Bases de datos con soporte comercial**

El software comercial o propietario es propiedad exclusiva de la entidad que lo desarrolló. Está disponible solo bajo licencia.

Las bases de datos relacionales pueden implementarse tanto en la nube como en las instalaciones, siempre que el comprador cumpla con la licencia:

**Nube**

Una base de datos relacional desplegada en la nube proporciona una infraestructura mejorada que permite a las empresas centrarse más en su trabajo estratégico en lugar de gestionar un conjunto completo de servidores en las instalaciones. Estas soluciones proporcionan control de costos ya que las organizaciones pagan por lo que usan.

**En las instalaciones o licencia**

Un software de almacén de datos en las instalaciones permite a las organizaciones comprar una vez, desplegar internamente y habilitar el control sobre su infraestructura de hardware y software. Esta solución de implementación requiere un consultor para ayudar con la instalación y el soporte continuo. Una ventaja de las soluciones relacionales en las instalaciones es que brinda control y acceso completos sobre los datos dentro de una organización, ayudando a minimizar los riesgos de seguridad.

### ¿Cuál es la mejor herramienta de base de datos relacional para el desarrollo de aplicaciones?

Para aquellos que buscan encontrar la mejor herramienta de base de datos relacional para el desarrollo de aplicaciones, estas son algunas de las soluciones recomendadas por G2:

- [MySQL](https://www.g2.com/products/mysql/reviews)
- [PostgreSQL](https://www.g2.com/products/postgresql/reviews)
- [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/products/microsoft-sql-server/reviews)
- [Oracle Database](https://www.g2.com/products/oracle-database/reviews)

Estas herramientas de bases de datos relacionales ofrecen características avanzadas, opciones de código abierto y escalabilidad para los desarrolladores de aplicaciones.

### ¿Cuál es una base de datos relacional ideal para empresas en rápido crecimiento?

Dependiendo de tus necesidades específicas o las de la empresa, G2 ofrece una variedad de opciones para tu software de base de datos relacional ideal para empresas en rápido crecimiento. Algunos de estos principales contendientes son:

- [Amazon RDS](https://www.g2.com/products/amazon-relational-database-service-rds/reviews): Ofrece facilidad de configuración, gestión y escalado automático, lo que lo hace perfecto para empresas con demandas fluctuantes.
- [MariaDB](https://www.g2.com/products/mariadb/reviews): Opción de código abierto, flexible, ampliamente soportada, fácil de usar e ideal por su escalabilidad y eficiencia de costos.
- [Google Cloud SQL](https://www.g2.com/products/google-cloud-sql/reviews): Un servicio de base de datos completamente gestionado que proporciona escalabilidad, fiabilidad y acceso seguro en la nube.

Estas opciones son particularmente adecuadas para empresas que anticipan un rápido crecimiento.

### ¿Cuáles son las Características Comunes de las Bases de Datos Relacionales?

Las siguientes son algunas características principales dentro de las bases de datos relacionales que pueden ayudar a los usuarios a almacenar, organizar y mantener grandes conjuntos de datos al mismo tiempo que consultan datos usando un lenguaje de consulta estructurado:

**Almacenamiento de datos:** Permite que los datos se almacenen en forma de tablas (es decir, filas y columnas). También facilita una clave primaria, que ayuda en la identificación única de las filas.

**Modificación de datos:** Permite la actualización de datos y el acceso a múltiples elementos de datos simultáneamente. Los usuarios también pueden recuperar datos de grandes volúmenes de conjuntos de datos almacenados en la base de datos usando un lenguaje de consulta estructurado.

**Creación y mantenimiento de bases de datos:** Crear rápidamente bases de datos relacionales nuevas y modificarlas con facilidad.

**Indexación:** Esta característica ayuda a construir relaciones entre elementos de datos a través de claves e índices, lo que permite a los usuarios acceder y buscar en las bases de datos con facilidad.

**Escalabilidad:** Las soluciones de bases de datos relacionales crecen con los datos, por lo que la única capacidad que preocupa es la capacidad de almacenamiento físico o en la nube.

**Seguridad de datos:** Las soluciones de bases de datos relacionales incluyen características de seguridad de datos para proteger los datos que una empresa almacena en sus bases de datos.

**Control de acceso** : Las bases de datos relacionales otorgan a los administradores control total sobre quién puede acceder a ellas. Se puede otorgar acceso a los usuarios según su trabajo y requisitos.

**Compatibilidad con el sistema operativo:** Las soluciones de bases de datos relacionales son compatibles con numerosos sistemas operativos, por lo que el usuario no tendrá que preocuparse por el sistema operativo al crear bases de datos.

**Recuperación** : Ya sea que una base de datos necesite ser revertida o recuperada por completo, algunas soluciones de bases de datos relacionales ofrecen características de recuperación.

**Acceso multiusuario:** Las soluciones RDBMS permiten que múltiples usuarios accedan a las bases de datos al mismo tiempo. Esta funcionalidad evita que múltiples usuarios colisionen entre sí al realizar actualizaciones y también bloquea el acceso a entradas de datos parciales.

Otras características de las bases de datos relacionales: [Código abierto](https://www.g2.com/categories/relational-databases/f/open-source), [Propietario](https://www.g2.com/categories/relational-databases/f/proprietary)

### ¿Cuáles son los Beneficios de las Bases de Datos Relacionales?

Las soluciones RDBMS están construidas sobre un modelo de datos relacional específico que facilita a los usuarios acceder, actualizar y recuperar datos de varios conjuntos de datos dentro de la base de datos. Este software puede ayudar a las organizaciones a gestionar grandes volúmenes de conjuntos de datos al mismo tiempo y darles la capacidad de manipularlos y mantenerlos.

**Asociación de datos:** Las bases de datos relacionales son extremadamente poderosas para almacenar y recuperar datos asociativos. Ya sea detalles de pedidos de comercio electrónico, información de pacientes, seguimiento de acciones o algo más, las bases de datos relacionales sobresalen en crear conexiones significativas entre una clave primaria y la descripción relacionada. Dado que pueden generarse de manera única, los valores de clave primaria son típicamente números, y los valores (por ejemplo, nombre completo, cantidad, fecha de pedido) se asocian con ese valor al almacenarse en la misma fila de la tabla. Esto mejora enormemente la organización de datos para las empresas.

**Resultados de consultas dirigidas:** Al usar software de bases de datos relacionales, las empresas pueden construir vastas bases de datos interconectadas que devuelven rápidamente información importante, exactamente como se necesita. Las bases de datos relacionales tienen una gran fortaleza en poder producir resultados de consultas que abarcan numerosas tablas. Al usar operaciones de unión y alias de tablas, los usuarios pueden consultar varias tablas a la vez para construir un resultado de los datos exactos que requieren. Esto elimina la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos en una sola tabla. En su lugar, los administradores de bases de datos pueden construir tantas tablas como sea necesario para organizar mejor los datos, y esas tablas pueden conectarse mediante claves foráneas si alguno de los datos necesita asociarse.

**Facilidad de uso:** Las bases de datos relacionales están diseñadas para ser fáciles de construir y aún más fáciles de usar. Con una curva de aprendizaje bastante baja, cualquiera que pudiera hacer uso de herramientas de bases de datos relacionales podría hacerlo con una capacitación básica en el software.

**Consistencia de datos:** RDBMS se basa en el modelo ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) que facilita conjuntos de datos estructurados y consistentes.

**Velocidad:** El formato tabular de las bases de datos relacionales permite una rápida recuperación de datos. El lenguaje SQL estándar utilizado para extraer datos de las bases de datos permite una extracción de datos más rápida.

**Mejor toma de decisiones:** Las bases de datos relacionales facilitan la provisión de datos bien organizados que también están actualizados. Esto ayuda a las organizaciones a tomar decisiones precisas y oportunas.

### ¿Quién Usa Bases de Datos Relacionales?

**Administrador de bases de datos:** Los DBAs trabajan para mantener el rendimiento y gestionar la base de datos y las aplicaciones conectadas a ellas. También son responsables de la seguridad e integridad de la base de datos, así como de cualquier problema de solución de problemas relacionado.

**Desarrolladores:** Los desarrolladores escriben códigos en varios lenguajes de programación para interactuar con las bases de datos. También son responsables de diseñar y desarrollar nuevas bases de datos.

**Usuarios finales:** Son individuos que realizan tareas de manipulación de datos en las bases de datos, como actualizar, eliminar y más.

#### Software Relacionado con Bases de Datos Relacionales

Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las bases de datos relacionales incluyen:

[Software de bases de datos NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) **:** Como se mencionó anteriormente, mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las bases de datos NoSQL como orientadas a objetos, documentos, gráficos, etc., almacenan de manera más efectiva datos poco estructurados y no estructurados. Las soluciones de bases de datos NoSQL se combinan bien con el software de bases de datos relacionales si una empresa maneja datos diversos que pueden recopilarse por medios estructurados y no estructurados.

[Software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** El software de almacén de datos actúa como un único repositorio central de datos integrados de múltiples fuentes dispares que proporciona información empresarial con la ayuda de herramientas de BI. Los almacenes de datos también almacenan datos similares a las bases de datos relacionales, pero el propósito final implica la recopilación y almacenamiento de datos históricos para realizar informes y análisis de datos.

[Software de calidad de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality) **:** Las bases de datos relacionales tienen dificultades para manejar datos no estructurados, y los datos duplicados o incorrectos pueden afectar la precisión de los resultados una vez que los datos se estructuran. Las soluciones de calidad de datos ayudan a limpiar y estructurar los datos, lo que facilita crear una base de datos relacional formal para esos datos.

### Desafíos con las Bases de Datos Relacionales

Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.

**Datos no estructurados:** Como se mencionó anteriormente, hay un punto donde las bases de datos relacionales pueden tener dificultades: manejar datos no estructurados. Las bases de datos relacionales dependen de que los datos estén estructurados para crear adecuadamente relaciones entre puntos de datos y tablas de datos. Si una empresa utiliza principalmente datos no estructurados, debería considerar quizás una solución de base de datos NoSQL o un software de calidad de datos para limpiar y estructurar datos no estructurados.

**Retraso en las consultas**** :** Las bases de datos relacionales pueden almacenar cantidades masivas de datos, pero ejecutan consultas un poco más lentamente en conjuntos de datos más grandes. Esto se debe principalmente al gran volumen de datos que se consulta. En situaciones donde las consultas pueden atravesar cantidades significativas de datos, los usuarios pueden intentar consultar en función de valores específicos siempre que sea posible. Además, consultar cadenas lleva significativamente más tiempo que consultar numéricos, por lo que centrarse en numéricos siempre que sea posible puede ayudar a mejorar los tiempos de búsqueda.

### ¿Qué Empresas Deberían Comprar Bases de Datos Relacionales?

Lo que hace que el software de bases de datos relacionales sea particularmente beneficioso es que es altamente flexible y puede ser utilizado por muchos equipos en toda una empresa. A continuación, se presentan algunos ejemplos:

**Finanzas y contabilidad:** Las bases de datos relacionales pueden usarse para rastrear pagos y deudas asociando un ID de proveedor, ID de cliente u otros identificadores únicos a fechas de pago, montos de pago, números de cheque o pedido, y más. Todo esto puede consultarse fácilmente a través de herramientas de bases de datos relacionales, y se puede crear un registro transaccional completo en cuestión de minutos o incluso segundos. La capacidad de organizar o aislar estos datos por, por ejemplo, fecha de transacción o personal, puede mejorar enormemente la eficiencia.

**Comercio electrónico:** La prevalencia de Internet y la facilidad de uso han hecho que los pedidos en línea, desde comida hasta ropa o maquinaria, no solo sean simples sino muy utilizados. Las bases de datos relacionales pueden almacenar vastos datos transaccionales, incluyendo fecha/hora de pedido, nombre del cliente, método de pago utilizado, ubicación del cliente y más. Verificar la corrección de un pedido está a una consulta de distancia. Beneficios adicionales para el comercio electrónico vienen en que las bases de datos relacionales pueden almacenar volúmenes increíbles de información. Las tablas individuales pueden almacenar millones de entradas a la vez sin perjudicar el flujo de trabajo.

**Salud:** Las herramientas de bases de datos relacionales ofrecen un valor inmenso en el cuidado de la salud debido a la capacidad de relacionar tantos puntos de datos con un único identificador. En el cuidado de la salud, los pacientes tienen una serie de puntos de datos para describir su condición, incluyendo edad, peso, presión arterial y otros. Al poder asociar todos esos puntos de datos a un único identificador (por ejemplo, el ID de paciente de una persona), los profesionales de la salud—médicos, enfermeras, técnicos de laboratorio, administradores de bases de datos y más—pueden tener acceso rápido a cualquier dato relevante.

### Cómo Comprar Bases de Datos Relacionales

#### Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Bases de Datos Relacionales

Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera solución de base de datos relacional, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, G2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de base de datos relacional para el negocio.

Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con el almacenamiento y la gestión de grandes volúmenes de conjuntos de datos dentro de una organización. Si la empresa ha acumulado muchos datos, la necesidad es buscar una solución que pueda ayudar a organizar y estructurar esos datos para gestionarlos. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente compren.

Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo un presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.

Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de un software de almacén de datos.

#### Comparar Productos de Bases de Datos Relacionales

**Crear una lista larga**

Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.

**Crear una lista corta**

De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.

**Realizar demostraciones**

Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.

#### Selección de Bases de Datos Relacionales

**Elegir un equipo de selección**

Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.

**Negociación**

Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que sea definitivo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.

**Decisión final**

Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.

### ¿Cuánto Cuestan las Bases de Datos Relacionales?

Hay un par de bases de datos relacionales robustas que están disponibles de forma gratuita en el mercado. Por lo general, hay dos modelos de precios, uno donde los usuarios pagan solo por lo que usan, y en el otro, los usuarios pagan una tarifa de licencia única.

### Tendencias de Bases de Datos Relacionales

**Bases de datos y agregación de datos**

El debate continúa sobre el uso de soluciones de bases de datos relacionales frente a bases de datos NoSQL como la mejor solución empresarial, a medida que la agregación de datos sigue aumentando en el mundo empresarial. Los productos y servicios impulsados por datos requieren ahora un respaldo de datos inmenso, y el debate está en la mejor manera de almacenar esos datos. En realidad, los dos tipos de bases de datos deberían usarse juntos. Mientras que las bases de datos relacionales sobresalen en el almacenamiento de datos estructurados, las bases de datos NoSQL—bases de datos no relacionales—brillan cuando no hay una estructura real sobre cómo deben recopilarse y almacenarse los datos. Tanto las bases de datos relacionales como las no relacionales pueden escalar con bastante facilidad, dado el software adecuado que las respalde. Esto no debería ser un debate, sino una colaboración. Por lo tanto, cerrar la brecha entre SQL/NoSQL para permitir que trabajen juntos.

**Big data**

Los datos se han convertido en la columna vertebral de la conducción de negocios en la era de la información. A medida que los datos impulsan las decisiones y tendencias empresariales, los datos deben ser digeribles, fáciles de seguir y fáciles de referenciar. Es por eso que el software de big data recurre principalmente a soluciones de bases de datos relacionales. Diseñadas con una organización estricta, referencia y remisión en mente, las bases de datos relacionales pueden absorber y almacenar grandes cantidades de datos para ser digeridos posteriormente en el proceso de toma de decisiones.