Mejor Bases de Datos de Series Temporales

¿Qué son los Software de Bases de Datos de Series Temporales?

¿Por qué Usar Software de Bases de Datos de Series Temporales?

¿Quién Usa el Software de Bases de Datos de Series Temporales?

Tipos de Software de Bases de Datos de Series Temporales

Aunque todas las bases de datos de series temporales almacenan datos con marca de tiempo, difieren en la manera en que estos datos se almacenan, la relación entre los diversos puntos de datos y el método en que se consultan los datos.

Bases de datos relacionales — Las bases de datos relacionales son herramientas de bases de datos tradicionales utilizadas para alinear información en filas y columnas. La estructura permite consultas fáciles usando SQL. Las bases de datos relacionales se utilizan para almacenar tanto información simple, como identidades e información de contacto, como información compleja crítica para las operaciones comerciales. Son altamente escalables y pueden almacenarse en las instalaciones, en la nube o a través de sistemas híbridos.

Bases de datos NoSQL — Las bases de datos NoSQL, como las bases de datos de grafos, son una gran opción para datos no estructurados. Si el usuario necesita renderizar un valor que se encuentra fácilmente por su clave, entonces un almacén de clave-valor es el más rápido y escalable. La desventaja es una capacidad de consulta mucho más limitada, lo que implica sus limitaciones para datos analíticos. Por el contrario, renderizar la dirección de correo electrónico de un usuario basado en el nombre de usuario o almacenar en caché datos web es una solución simple y rápida en un almacén de clave-valor.

Características del Software de Bases de Datos de Series Temporales

Las bases de datos de series temporales, diseñadas específicamente para datos de series temporales, proporcionan al usuario las características que necesitan para almacenar, procesar y analizar estos datos con éxito.

Consultas usando tiempo— Las bases de datos de series temporales permiten a los usuarios consultar datos usando tiempo, permitiéndoles buscar o analizar los datos a lo largo de un período de tiempo dado, incluso por una fracción de segundo.

Seguridad de datos — Las soluciones de bases de datos de series temporales incluyen características de seguridad de datos para proteger los datos almacenados por una empresa en sus bases de datos.

Creación y mantenimiento de bases de datos — El software de bases de datos de series temporales permite a los usuarios crear rápidamente nuevas bases de datos relacionales y modificarlas con facilidad.

Escalabilidad — Las soluciones de bases de datos de series temporales crecen con los datos y, por lo tanto, son escalables, siendo el único punto de dolor la capacidad de almacenamiento físico o en la nube.

Compatibilidad con sistemas operativos (OS) — Las soluciones de bases de datos relacionales son compatibles con numerosos sistemas operativos.

Recuperación — Ya sea que una base de datos necesite ser revertida o recuperada por completo, algunas soluciones de bases de datos de series temporales ofrecen características de recuperación en caso de que ocurran errores.

Tendencias Relacionadas con el Software de Bases de Datos de Series Temporales

Bases de datos y agregación de datos — El debate continúa sobre el uso de bases de datos relacionales versus bases de datos NoSQL, ya que la agregación de datos sigue aumentando entre las empresas. Las organizaciones necesitan determinar la mejor manera de almacenar sus datos, ya que los productos y servicios impulsados por datos requieren un respaldo de datos inmenso. 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 escalan con bastante facilidad, dado el software adecuado que las respalde. Esto no debería ser un debate de "esto versus aquello", sino una colaboración de "esto y aquello".

Grandes datos — 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 comerciales, es importante que los datos sean digeribles, fáciles de seguir y fáciles de referenciar. Es por eso que el software de grandes datos recurre principalmente a soluciones de bases de datos relacionales. Diseñadas con una organización estricta, referencia y remisión en mente, las bases de datos relacionales absorben y almacenan grandes cantidades de datos para ser digeridos posteriormente en el proceso de toma de decisiones.

Problemas Potenciales con el Software de Bases de Datos de Series Temporales

Datos no estructurados — Las bases de datos de series temporales tienen dificultades al manejar datos no estructurados. Las bases de datos de series temporales 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, deberían considerar una solución de base de datos NoSQL o software de calidad de datos para limpiar y estructurar datos no estructurados.

Retraso en consultas — Las bases de datos de series temporales almacenan cantidades masivas de datos, pero con esa ventaja, tales herramientas de bases de datos ejecutan consultas lentamente en conjuntos de datos más grandes. Esto se debe principalmente al volumen puro de datos que se está consultando. En situaciones donde las consultas podrían atravesar cantidades significativas de datos, deberían basarse en valores específicos siempre que sea posible. Además, consultar cadenas toma significativamente más tiempo que consultar numéricos, por lo que centrarse en estos últimos puede ayudar a mejorar los tiempos de búsqueda.

Software y Servicios Relacionados con el Software de Bases de Datos de Series Temporales

Encontrar la solución de base de datos adecuada implica encontrar una herramienta que se ajuste mejor a un caso de uso particular, incluyendo el tipo de datos involucrados y el tipo de análisis que necesita hacerse con esos datos. El formato de los datos también determina la solución de base de datos adecuada para una empresa dada.

Software de inteligencia de series temporales — Los usuarios que se centran en analizar, en lugar de solo almacenar datos de series temporales, pueden aprovechar el software de inteligencia de series temporales. Al utilizar aprendizaje automático integrado, las herramientas de inteligencia de series temporales extraen conocimientos previamente ocultos, como microtendencias y anomalías, sin requerir que un humano escarbe manualmente en los datos, ahorrando tiempo y recursos a una empresa.

Bases de datos NoSQL — Mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las bases de datos NoSQL almacenan de manera más efectiva datos estructurados de manera laxa y no estructurados. Las soluciones de bases de datos NoSQL se combinan bien con bases de datos relacionales si una empresa maneja datos diversos que pueden ser recopilados por medios tanto estructurados como no estructurados.

Bases de datos relacionales — Las bases de datos relacionales son útiles para crear repositorios escalables para información empresarial. También son herramientas de calidad para el soporte de aplicaciones de back-end. Pueden sincronizarse con aplicaciones para hacer que los datos estén disponibles para los usuarios finales.

Software de calidad de datos — 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. El software de calidad de datos ayuda a limpiar y estructurar los datos, lo que facilita la creación de una base de datos relacional formal para esos datos.