Base de Datos (BD) Operacional

Una Base de Datos (BD) Operacional se usa para recolectar, modificar y mantener datos diariamente, mientras que una BD Analítica es usada para recolectar datos que serán utilizados en la detección de tendencias, anomalías, entre otros; que dan ideas para apoyar las decisiones tácticas y estratégicas de negocio.

Funcionan en conjunto, la primera manteniendo los detalles de la operación diaria (BD Operacional), mientras que la segunda carga información específica para análisis (BD Analítica).

1.1. BD OPERACIONALES

Las BD Operacionales son parte de los CRM, OLTP, y sistemas ERPs. Almacenan datos detallados que se requieren para respaldar las operaciones de la organización y que son recolectados desde, por ejemplo, sistemas de puntos de venta, programas de fidelización de clientes, acciones en media social, y otras transacciones.

La data es típicamente dinámica, cambia constantemente y refleja información actualizada al minuto. Las principales características de estas bases de datos son:

• Recolectan y almacenan datos.

• Examinan datos.

• Buscan datos.

Actualizan datos.

• Organizan datos.

• Distribuyen datos.

• Mueven o remueven datos.

1.2. BD ANALÍTICAS

Las BD Analíticas mantienen data histórica copiada desde uno o más sistemas transaccionales. Al contrario de BD Operacionales, la data en una BD Analítica no está siendo constantemente actualizada. Por lo tanto, se mantiene relativamente estática.

Debido a que la data es histórica, la información que se infiere es como una foto de un punto en el tiempo. Las BD Analíticas almacenan datos que son usados por ejecutivos corporativos, planificadores estratégicos, y otros para examinar métricas del negocio.

Los tomadores de decisiones pueden acceder a las BD Analíticas usando un Tablero Ejecutivo, entregado por software como iDashboards, el cual usa herramientas para desplegar visualmente los resultados de las consultas.

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Figura 3: ejemplo de lo que muestra una base de datos analítica. Fuente: captura de pantalla. Resumen sobre los tipos de bases de datos

Sus principales características son:

• Son BD optimizadas para la analítica.

• Tienen mejor desempeño en la consulta, mejor mantenimiento y escalabilidad.

• Buscan relaciones y patrones usando minería de datos.

• Hacen predicciones usando análisis predictivo.

• Examinan múltiples factores usando OLAP (online analytical processing).

• En la operación, además de los datos históricos, se deben incorporar los datos transaccionales recientes de los distintos sistemas.

• Deben ser escalables.

• Dependiendo del contexto, no todas trabajan de la misma forma. La estructura de ellas, la orientación analítica y cualidades cambian el tipo de BD a utilizar.

1.2.1. TIPOS DE BD ANALÍTICAS

1.2.1.1. BD Columnares

Su precursor fue Google BigTable. Es un DBMS que almacena tablas como secciones de columnas de datos más que como filas de datos.

El objetivo de una BD Columnar es reducir el número de elementos que se leen de una BD para procesar una consulta.

Tienen buen desempeño en situaciones con foco en análisis de porciones de datos. Básicamente, es posible descartar columnas completas en el escaneo de la BD.

• Fácil de insertar un registro.

• Sólo se leen los datos relevantes para la consulta.

• Podría leer datos innecesarios al procesar una

• La escritura de una tupla requiere múltiples accesos.

consulta.

Figura 4: Bases de datos columnares. Fuente: Garcete (2012).

4 Resumen sobre los tipos de bases de datos

Beneficios:

• Compresión.

• Consultas de agregación (SUM, COUNT, etc.).

• Escalabilidad (despliegue en cluster de computadores).

• Carga y consulta veloz. Pueden ser extremadamente rápidas (billón de datos en pocos segundos). Esto hace posible consultar y analizar casi simultáneamente.

Ejemplos:

• BigTable.

• MariaDB.

• Cassandra.

• Kudu.

• Parquet.

• Hbase.

• Vertica.

• Druid.

• Accumulo.

• Hypertable.

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