Las 15 herramientas de almacenamiento de datos más populares

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que se utiliza para almacenar, informar y analizar datos. Es el componente principal de la inteligencia empresarial y también se conoce como almacén de datos empresarial. Los almacenes de datos son repositorios centrales que almacenan datos de una o más fuentes heterogéneas. Los almacenes de datos son herramientas analíticas creadas para respaldar la toma de decisiones para los usuarios de informes en muchos departamentos. El almacén de datos funciona para crear un sistema de verdad único y unificado para toda una organización y almacenar datos históricos sobre el negocio y la organización para que puedan analizarse y extraer información de ellos.

Anteriormente, las organizaciones tenían que construir una gran cantidad de infraestructura para el almacenamiento de datos, pero hoy en día, la tecnología de computación en la nube ha reducido sorprendentemente los esfuerzos y el costo de construir almacenamiento de datos para las empresas. Los almacenes de datos y sus herramientas se están trasladando de los centros de datos físicos a los almacenes de datos basados ​​en la nube. Muchas organizaciones grandes aún operan datos a través de la forma tradicional de almacenamiento de datos, pero claramente, el futuro del almacenamiento de datos está en la nube. Las herramientas de almacenamiento de datos basadas en la nube son rápidas, eficientes, altamente escalables y están disponibles según el pago por uso.  

Hay varias herramientas de almacenamiento de datos basadas en la nube disponibles. Por lo tanto, se vuelve difícil seleccionar las mejores herramientas de almacenamiento de datos de acuerdo con los requisitos de nuestro proyecto. Las siguientes son las 8 principales herramientas de almacenamiento de datos:  

1. Desplazamiento al rojo de Amazon: 

Amazon Redshift es un almacén de datos a escala de petabytes completamente administrado y basado en la nube de Amazon Company. Comienza con unos pocos cientos de gigabytes de datos y escala a petabytes o más. Esto permite el uso de datos para acumular nuevos conocimientos para empresas y clientes. Es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), por lo que es compatible con otras aplicaciones RDBMS. Amazon Redshift ofrece capacidades de consulta rápida sobre datos estructurados mediante el uso de clientes basados ​​en SQL y herramientas de inteligencia comercial (BI) que utilizan conexiones ODBC y JDBC estándar. Amazon Redshift se basa en SQL estándar de la industria, con practicidad adicional para administrar conjuntos de datos masivos y admitir análisis e informes superiores de estos datos. Ayuda a trabajar rápida y fácilmente junto con datos en formatos abiertos, y simplemente se integra y se conecta al esquema de AWS. También consulte y exporte datos hacia y desde el lago de datos. Ninguna herramienta alternativa de almacén de datos en la nube facilita la consulta de datos y los vuelve a escribir en el lago de datos en formatos abiertos. Se centra en el uso y la accesibilidad simples. MySQL y otros sistemas basados ​​en SQL son una de las interfaces más populares y fácilmente utilizables para la administración de bases de datos. El sencillo sistema basado en consultas de Redshift hace que la adopción y la aclimatación de la plataforma sean muy sencillas. Es increíblemente rápido una vez que implica cargar datos y consultarlos para funciones analíticas y de informes. Redshift presenta un diseño de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite cargar datos a una velocidad muy alta. Ninguna herramienta alternativa de almacén de datos en la nube facilita la consulta de datos y los vuelve a escribir en el lago de datos en formatos abiertos. Se centra en el uso y la accesibilidad simples. MySQL y otros sistemas basados ​​en SQL son una de las interfaces más populares y fácilmente utilizables para la administración de bases de datos. El sencillo sistema basado en consultas de Redshift hace que la adopción y la aclimatación de la plataforma sean muy sencillas. Es increíblemente rápido una vez que implica cargar datos y consultarlos para funciones analíticas y de informes. Redshift presenta un diseño de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite cargar datos a una velocidad muy alta. Ninguna herramienta alternativa de almacén de datos en la nube facilita la consulta de datos y los vuelve a escribir en el lago de datos en formatos abiertos. Se centra en el uso y la accesibilidad simples. MySQL y otros sistemas basados ​​en SQL son una de las interfaces más populares y fácilmente utilizables para la administración de bases de datos. El sencillo sistema basado en consultas de Redshift hace que la adopción y la aclimatación de la plataforma sean muy sencillas. Es increíblemente rápido una vez que implica cargar datos y consultarlos para funciones analíticas y de informes. Redshift presenta un diseño de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite cargar datos a una velocidad muy alta. MySQL y otros sistemas basados ​​en SQL son una de las interfaces más populares y fácilmente utilizables para la administración de bases de datos. El sencillo sistema basado en consultas de Redshift hace que la adopción y la aclimatación de la plataforma sean muy sencillas. Es increíblemente rápido una vez que implica cargar datos y consultarlos para funciones analíticas y de informes. Redshift presenta un diseño de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite cargar datos a una velocidad muy alta. MySQL y otros sistemas basados ​​en SQL son una de las interfaces más populares y fácilmente utilizables para la administración de bases de datos. El sencillo sistema basado en consultas de Redshift hace que la adopción y la aclimatación de la plataforma sean muy sencillas. Es increíblemente rápido una vez que implica cargar datos y consultarlos para funciones analíticas y de informes. Redshift presenta un diseño de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite cargar datos a una velocidad muy alta.

2. Microsoft Azure: 

Azure es una plataforma de computación en la nube que lanzó Microsoft en 2010. Microsoft Azure es un proveedor de servicios de computación en la nube para crear, probar, implementar y administrar aplicaciones y servicios a través de centros de datos administrados por Microsoft. Azure es una plataforma de computación en la nube pública que ofrece infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS). La plataforma en la nube de Azure proporciona más de 200 productos y servicios en la nube, como análisis de datos, computación virtual, almacenamiento, red virtual, administrador de tráfico de Internet, sitios web, servicios de medios, servicios móviles, integración, etc. Azure facilita la portabilidad simple y la plataforma genuinamente compatible entre la nube local y pública. Azure proporciona una variedad de conexiones cruzadas que incluyen redes privadas virtuales (VPN), cachés, redes de entrega de contenido (CDN) y conexiones ExpressRoute para mejorar la usabilidad y el rendimiento. Microsoft Azure proporciona una base segura para la infraestructura física y la seguridad operativa. Azure App ofrece un servicio de alojamiento web completamente administrado que ayuda a crear aplicaciones web, servicios y API Restful. Ofrece una variedad de planes para cumplir con los requisitos de cualquier aplicación, desde aplicaciones web pequeñas hasta aplicaciones web de escala global. Ejecutar máquinas virtuales o contenedores en la nube es una de las aplicaciones más populares de Microsoft Azure. Ofrece una variedad de planes para cumplir con los requisitos de cualquier aplicación, desde aplicaciones web pequeñas hasta aplicaciones web de escala global. Ejecutar máquinas virtuales o contenedores en la nube es una de las aplicaciones más populares de Microsoft Azure. Ofrece una variedad de planes para cumplir con los requisitos de cualquier aplicación, desde aplicaciones web pequeñas hasta aplicaciones web de escala global. Ejecutar máquinas virtuales o contenedores en la nube es una de las aplicaciones más populares de Microsoft Azure.

3. Google BigQuery: 

BigQuery es un almacén de datos sin servidor que permite un análisis escalable de petabytes de datos. Es una plataforma como servicio que admite consultas con la ayuda de ANSI SQL. Además, tiene capacidades de aprendizaje automático incorporadas. BigQuery se declaró en 2010 y estuvo disponible para su uso allí en 2011. Google BigQuery es un servicio web de análisis de big data basado en la nube para procesar una gran cantidad de conjuntos de datos de solo lectura. BigQuery está diseñado para analizar datos que se encuentran en miles de millones de filas simplemente empleando la sintaxis SQL-lite. BigQuery puede ejecutar consultas analíticas avanzadas basadas en SQL debajo de grandes conjuntos de datos. BigQuery no está desarrollado para sustituir bases de datos relacionales ni para operaciones y consultas CRUD sencillas. Está orientado a la ejecución de consultas analíticas. Es un sistema híbrido que permite el almacenamiento de información en columnas; sin embargo, toma en cuenta las funciones adicionales de NoSQL, como el tipo de datos y la función anidada. BigQuery es mejor opción que Redshift ya que tenemos que pagar por horas. BigQuery también puede ser la mejor solución para los científicos de datos que ejecutan operaciones de minería de datos o ML, ya que manejan conjuntos de datos extremadamente grandes. Google Cloud también ofrece un conjunto de servicios de escalado automático que le permite crear un lago de datos que se integra con sus aplicaciones, habilidades e inversiones de TI existentes. En BigQuery, la mayor parte del tiempo se dedica a metadatos/iniciación, pero el tiempo de ejecución real es muy pequeño. BigQuery también puede ser la mejor solución para los científicos de datos que ejecutan operaciones de minería de datos o ML, ya que manejan conjuntos de datos extremadamente grandes. Google Cloud también ofrece un conjunto de servicios de escalado automático que le permite crear un lago de datos que se integra con sus aplicaciones, habilidades e inversiones de TI existentes. En BigQuery, la mayor parte del tiempo se dedica a metadatos/iniciación, pero el tiempo de ejecución real es muy pequeño. BigQuery también puede ser la mejor solución para los científicos de datos que ejecutan operaciones de minería de datos o ML, ya que manejan conjuntos de datos extremadamente grandes. Google Cloud también ofrece un conjunto de servicios de escalado automático que le permite crear un lago de datos que se integra con sus aplicaciones, habilidades e inversiones de TI existentes. En BigQuery, la mayor parte del tiempo se dedica a metadatos/iniciación, pero el tiempo de ejecución real es muy pequeño.  

4. Copo de nieve: 

Snowflake es un almacenamiento de datos basado en computación en la nube construido sobre Amazon Web Services o la infraestructura en la nube de Microsoft Azure. El diseño de Snowflake permite que el almacenamiento y los cómputos se escalen de forma independiente, por lo que los clientes pueden usar y pagar dinero por almacenamiento y cómputo de forma individual. En Snowflake, el procesamiento de datos se simplifica: los usuarios combinarán, analizarán y transformarán datos en diversas formas de estructuras de datos con un lenguaje, SQL. Snowflake ofrece potencia informática dinámica y escalable con cargos basados ​​principalmente estrictamente en el uso. Con Snowflake, el cómputo y el almacenamiento están completamente separados, y también el valor de almacenamiento es el mismo que almacenar los datos en Amazon S3. AWS intentó manejar este problema al presentar Redshift Spectrum, que permite consultar datos que existen directamente en Amazon S3; sin embargo, no es tan perfecto como Snowflake. Con Snowflake, podemos clonar una tabla, un esquema o quizás una base de datos en muy poco tiempo y sin ocupar espacio adicional. Esto se debe a menudo a que la tabla clonada crea punteros que apuntan a los datos guardados, pero no a los datos reales. En otras palabras, la tabla clonada solo tiene datos que son completamente diferentes de su tabla original.

5. Micro Focus Vertical: 

Micro Focus Vertica: Micro Focus Vertica está desarrollado para usarse en almacenes de datos y otras cargas de trabajo de big data donde la velocidad, la escalabilidad, la simplicidad y la apertura son cruciales para el éxito del análisis. Es una base de datos MPP autosupervisada y ofrece escalabilidad y flexibilidad que otras herramientas no ofrecen. Se utiliza en hardware comercial, por lo que podemos escalar la base de datos según sea necesario. Está diseñado con capacidades analíticas significativamente avanzadas en la base de datos para mejorar el rendimiento de las consultas en comparación con los sistemas de bases de datos relacionales tradicionales y las ofertas de código abierto no verificadas. Por ejemplo, Vertica es una base de datos relacional orientada a columnas; por lo tanto, es posible que no califique como una base de datos NoSQL. Una base de datos NoSQL se describe mejor como una base de datos no relacional, sin compartir y escalable horizontalmente, mientras que ACID no lo garantiza. Vertica difiere del RDBMS normal en el enfoque de que almacena datos al agruparlos a la vez en el disco por columna en lugar de por fila, Vertica lee las columnas documentadas por la consulta, en lugar de escanear la tabla completa como deberían hacer las bases de datos orientadas a filas. Vertica ofrece el almacén analítico unificado más avanzado que permite a la organización mantenerse al día con las dimensiones y la complejidad de grandes cantidades de volúmenes de datos. Con Vertica, las empresas pueden realizar tareas como mantenimiento predictivo, recuerdo de clientes, cumplimiento económico y optimización de redes, y mucho más. Vertica ofrece el almacén analítico unificado más avanzado que permite a la organización mantenerse al día con las dimensiones y la complejidad de grandes cantidades de volúmenes de datos. Con Vertica, las empresas pueden realizar tareas como mantenimiento predictivo, recuerdo de clientes, cumplimiento económico y optimización de redes, y mucho más. Vertica ofrece el almacén analítico unificado más avanzado que permite a la organización mantenerse al día con las dimensiones y la complejidad de grandes cantidades de volúmenes de datos. Con Vertica, las empresas pueden realizar tareas como mantenimiento predictivo, recuerdo de clientes, cumplimiento económico y optimización de redes, y mucho más.

6. Amazon DynamoDB: 

Amazon DynamoDB es un servicio de almacenamiento de datos NoSQL patentado totalmente administrado que admite estructuras de datos de documentos y valores clave y Amazon.com puede obtenerlo como parte de la cartera de Amazon Web Services. DynamoDB tiene un modelo de datos idéntico y abarca una implementación subyacente completamente diferente. Un valor de clave de partición se usa en DynamoDB como entrada para una función hash adjunta. La salida de la función hash determina la partición dentro de la cual se guardará el elemento. Todos los elementos con valores de clave de partición idénticos se almacenan juntos, ordenados por valor de clave de clasificación. Ofrece a los clientes alta disponibilidad, confiabilidad y escalabilidad progresiva, sin límites en el tamaño del conjunto de datos o solicitud de salida para una tabla determinada. DynamoDB está diseñado para casos de uso de OLTP, acceso a datos de alta velocidad dondequiera que esté operativo en muchos registros a la vez. Sin embargo, los usuarios incluso desean patrones de acceso OLAP, consultas analíticas masivas sobre el conjunto de datos completo para buscar cosas comunes, o una variedad de pedidos por día, o diferentes perspectivas. DynamoDB se alinea con los valores de las aplicaciones sin servidor: escalado automático consistente con la carga de su aplicación, tarifa de pago por uso, fácil de iniciar y sin servidores para administrar. Esto hace que DynamoDB sea una opción muy común para las aplicaciones sin servidor que se ejecutan en AWS. DynamoDB se alinea con los valores de las aplicaciones sin servidor: escalado automático consistente con la carga de su aplicación, tarifa de pago por uso, fácil de iniciar y sin servidores para administrar. Esto hace que DynamoDB sea una opción muy común para las aplicaciones sin servidor que se ejecutan en AWS. DynamoDB se alinea con los valores de las aplicaciones sin servidor: escalado automático consistente con la carga de su aplicación, tarifa de pago por uso, fácil de iniciar y sin servidores para administrar. Esto hace que DynamoDB sea una opción muy común para las aplicaciones sin servidor que se ejecutan en AWS.

7. PostgreSQL: 

Es un sistema de administración de bases de datos extremadamente estable, respaldado por más de veinte años de desarrollo comunitario que ha contribuido a sus altos niveles de resiliencia, integridad y corrección. PostgreSQL se emplea como el principal almacén de datos o almacén de datos para varias aplicaciones web, móviles, geoespaciales y de análisis. SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos que se utiliza especialmente para el comercio electrónico y proporciona diferentes soluciones de almacenamiento de datos. PostgreSQL es una versión sofisticada de SQL que brinda soporte a varias funciones de SQL como claves foráneas, subconsultas, activadores y otras variedades y funciones definidas por el usuario. Postgres es una base de datos rica en características que puede manejar consultas complicadas avanzadas y grandes bases de datos. MySQL es una base de datos menos complicada que es comparativamente simple de alinear y administrar, rápida, confiable, y bien entendido. PostgreSQL funciona bien en sistemas OLTP/OLAP cuando se necesitan velocidades de lectura/escritura y se requiere un análisis de datos intensivo. PostgreSQL, además, funciona bien con las aplicaciones de Business Intelligence; sin embargo, se adapta mejor a las aplicaciones de almacenamiento y análisis de datos que requieren una velocidad de operaciones de lectura/escritura rápida.

8. Amazonas S3: 

Amazon S3 es un almacenamiento de objetos diseñado para almacenar y recuperar cualquier cantidad de datos desde cualquier lugar. Es un servicio de almacenamiento sencillo que proporciona robustez, accesibilidad, rendimiento, seguridad y escalabilidad casi ilimitada a precios muy bajos. AWS S3 es un almacén de clave-valor, una de las principales clases de bases de datos NoSQL utilizadas para acumular datos voluminosos, mutables, no estructurados o semiestructurados. Funciones como soporte de metadatos, prefijos y etiquetas de objetos permiten a los usuarios organizar los datos de acuerdo con sus deseos. El servicio en la nube de almacenamiento de objetos S3 ofrece a los suscriptores acceso a sistemas similares que Amazon utiliza para ejecutar sus propios sitios web. Amazon S3 es un almacenamiento de objetos capaz de almacenar objetos masivos, de hasta 5 TB de tamaño. S3 permite a los clientes acceder, almacene y descargue prácticamente cualquier archivo u objeto que tenga un tamaño de hasta 5 TB con la carga individual más grande limitada a 5 gigabytes (GB). S3 se usa a menudo para almacenar imágenes, videos, registros y variedades alternativas de archivos. No hay límite en la cantidad de objetos que se pueden almacenar en un depósito S3. Cada objeto en S3 incluye una URL que podría usarse para descargar el objeto. S3 proporciona almacenamiento ilimitado a un costo comparativamente más bajo que DynamoDB; sin embargo, las operaciones de escaneo son mucho más lentas que DynamoDB, aunque puede realizar consultas HTTP para las mismas. Amazon S3 establece la calidad cuando se trata de almacenamiento en la nube comercial, mientras que el uso simple no es parte de ese estándar, pero sí lo son la seguridad de alta calidad, la flexibilidad extrema y la integración total. y variedades alternativas de archivos. No hay límite en la cantidad de objetos que se pueden almacenar en un depósito S3. Cada objeto en S3 incluye una URL que podría usarse para descargar el objeto. S3 proporciona almacenamiento ilimitado a un costo comparativamente más bajo que DynamoDB; sin embargo, las operaciones de escaneo son mucho más lentas que DynamoDB, aunque puede realizar consultas HTTP para las mismas. Amazon S3 establece la calidad cuando se trata de almacenamiento en la nube comercial, mientras que el uso simple no es parte de ese estándar, pero sí lo son la seguridad de alta calidad, la flexibilidad extrema y la integración total. y variedades alternativas de archivos. No hay límite en la cantidad de objetos que se pueden almacenar en un depósito S3. Cada objeto en S3 incluye una URL que podría usarse para descargar el objeto. S3 proporciona almacenamiento ilimitado a un costo comparativamente más bajo que DynamoDB; sin embargo, las operaciones de escaneo son mucho más lentas que DynamoDB, aunque puede realizar consultas HTTP para las mismas. Amazon S3 establece la calidad cuando se trata de almacenamiento en la nube comercial, mientras que el uso simple no es parte de ese estándar, pero sí lo son la seguridad de alta calidad, la flexibilidad extrema y la integración total. Las operaciones de escaneo son mucho más lentas que DynamoDB, aunque puede realizar consultas HTTP para las mismas. Amazon S3 establece la calidad cuando se trata de almacenamiento en la nube comercial, mientras que el uso simple no es parte de ese estándar, pero sí lo son la seguridad de alta calidad, la flexibilidad extrema y la integración total. Las operaciones de escaneo son mucho más lentas que DynamoDB, aunque puede realizar consultas HTTP para las mismas. Amazon S3 establece la calidad cuando se trata de almacenamiento en la nube comercial, mientras que el uso simple no es parte de ese estándar, pero sí lo son la seguridad de alta calidad, la flexibilidad extrema y la integración total.

9. Teradatos: 

Teradata es uno de los admirados sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Es apropiado para crear aplicaciones de almacenamiento de big data. Teradata logra esto con la ayuda del paralelismo. El sistema de base de datos Teradata se basa en la arquitectura Massively Parallel Processing (MPP). El sistema Teradata principalmente divide el trabajo entre sus procesos y los ejecuta en paralelo para reducir la carga de trabajo y también asegura que la tarea se realice de manera rápida y exitosa. Teradata brinda respuestas inteligentes en tiempo real al procesar el 100 % de los datos apropiados, a pesar del volumen de la consulta. Teradata cumple con todos los requisitos en términos de Integración o ETL con las capacidades de consumir, analizar y administrar los datos. Los datos en un almacén de datos superior se organizan para respaldar el análisis en lugar de procesar transacciones en tiempo real como en los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Aunque está orientado a OLAP. Es una de las soluciones de bases de datos analíticas y de integración de datos más potentes del mercado. Teradata es empleado o ha sido utilizado en el pasado por la mayoría de las empresas comerciales. Procesa enormes cantidades de datos muy fácilmente. Es fácil de navegar y una interfaz gráfica de usuario sensata ayuda a los usuarios comerciales a utilizarlo con capacitación básica y conocimiento de consultas; sin embargo, el procesamiento de big data es un desafío debido a sus arquitecturas existentes. Teradata es empleado o ha sido utilizado en el pasado por la mayoría de las empresas comerciales. Procesa enormes cantidades de datos muy fácilmente. Es fácil de navegar y una interfaz gráfica de usuario sensata ayuda a los usuarios comerciales a utilizarlo con capacitación básica y conocimiento de consultas; sin embargo, el procesamiento de big data es un desafío debido a sus arquitecturas existentes. Teradata es empleado o ha sido utilizado en el pasado por la mayoría de las empresas comerciales. Procesa enormes cantidades de datos muy fácilmente. Es fácil de navegar y una interfaz gráfica de usuario sensata ayuda a los usuarios comerciales a utilizarlo con capacitación básica y conocimiento de consultas; sin embargo, el procesamiento de big data es un desafío debido a sus arquitecturas existentes.  

10. Amazon RDS: 

Amazon Relational Database Service es un servicio de almacenamiento de datos en la nube para operar y escalar una base de datos relacional dentro de la nube de AWS. Su capacidad de hardware rentable y redimensionable nos ayuda a crear una base de datos relacional estándar de la industria y gestiona todas las tareas habituales de administración de bases de datos. Amazon RDS es un PaaS porque solo proporciona una plataforma o un grupo de herramientas para administrar las instancias de su base de datos. AWS es IaaS; sin embargo, el RDS proporcionado por AWS es PaaS. Amazon RDS puede administrar tareas largas y complicadas, como la instalación y las actualizaciones de software, la administración del almacenamiento, la replicación para lograr una alta disponibilidad y las copias de seguridad para la recuperación ante desastres. También podemos implementar servidores MySQL escalables según los requisitos en minutos con capacidad de hardware rentable y redimensionable con la ayuda de Amazon RDS. Amazon RDS tiene 3 clases de instancias: Estándar, Memoria optimizada y rendimiento ampliable. Estas clases de instancias se componen de combinaciones variables de CPU, memoria, almacenamiento y capacidad de red y le brindan la flexibilidad de decidir la combinación aceptable de recursos para la base de datos. En Amazon, RDS admite seis motores de base de datos entre los que podemos elegir, son Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle info y SQL Server.

11. Almacén IBM Db2: 

IBM Db2 Warehouse es un almacén de datos en la nube elástico que proporciona un escalado independiente del almacenamiento y el cálculo de datos. IBM Db2 es un producto de gestión de datos de IBM que incluye la base de datos relacional Db2. Está destinado a almacenar, analizar y recuperar los datos con eficiencia. El almacenamiento de datos de columnas extremadamente optimizado y el proceso en memoria facilitan la carga de análisis y aprendizaje automático. IBM Db2 es una solución Cloud SQL Database-as-a-Service bien desarrollada y completamente administrada junto con compatibilidad con Db2 y Oracle PL/SQL. Es un Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) diseñado para almacenar, analizar y recuperar los datos con eficiencia y es muy robusto y potente. Sus procesos de migración de datos y, por lo tanto, la interfaz de usuario (UI) son limpios, intuitivos y fáciles de usar para usuarios de una variedad de niveles de habilidad. IBM Db2 es ahora,

12. Almacén Autónomo de Oracle: 

El almacén de datos autónomo es un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube proporcionado por Oracle que elimina todas las complejidades de construir un almacén de datos, la seguridad de los datos y ayuda a desarrollar aplicaciones basadas en datos. Automatiza el proceso de configuración, protección, regulación, escalado y copia de seguridad de los datos en el almacén de datos. Proporciona una experiencia de nube nueva y completa para el almacenamiento de datos que es simple, rápida y elástica. Un almacén de datos autónomo es una resolución completa que utiliza una base de datos convergente que brinda soporte constitucional para datos de múltiples modelos y múltiples cargas de trabajo. Incluye herramientas de autoservicio integradas para mejorar la productividad de analistas, científicos de datos y desarrolladores. Cifra de forma independiente la información en reposo y en movimiento, protege la información regulada; pone los refuerzos de seguridad necesarios y detecta amenazas. Además, los clientes pueden simplemente usar Oracle data Safe para realizar análisis de usuarios y privilegios, descubrimiento y protección de datos confidenciales y auditoría de actividades. Un almacén de datos autónomo hace que sea sencillo mantener los datos a salvo de personas externas e internas. Excepcionalmente, también está listo para cambiar constantemente la estandarización del rendimiento y el escalado automático, sin tiempo de interrupción ni interferencia humana. Esto reduce el esfuerzo de administración en más del 80 % y permite que los grupos empresariales trabajen sin la ayuda de TI. también está listo para cambiar constantemente la estandarización del rendimiento y el escalado automático, sin tiempo de interrupción ni interferencia humana. Esto reduce el esfuerzo de administración en más del 80 % y permite que los grupos empresariales trabajen sin la ayuda de TI. también está listo para cambiar constantemente la estandarización del rendimiento y el escalado automático, sin tiempo de interrupción ni interferencia humana. Esto reduce el esfuerzo de administración en más del 80 % y permite que los grupos empresariales trabajen sin la ayuda de TI.

13. Maria DB: 

MariaDB Server es una de las bases de datos relacionales de archivos de texto ASCII más populares. Es creado por los desarrolladores iniciales de MySQL y absoluto para mantener el código abierto. MariaDB incluye una buena selección de motores de almacenamiento, así como motores de almacenamiento superiores, para operar con fuentes de datos RDBMS alternativas. MariaDB utiliza un lenguaje de consulta común y popular. MariaDB se ejecuta en muchos sistemas operativos y admite un buen estilo de lenguajes de programación. Un poco como MySQL, MariaDB utiliza conjuntamente un modelo cliente/servidor con un programa de servidor que archiva las requests de los programas cliente. Como es típico de los sistemas informáticos cliente/servidor, el servidor y, por lo tanto, los programas cliente estarán en hosts completamente diferentes. MariaDB muestra una velocidad mejorada cuando se coloca junto a MySQL. MySQL exhibe una velocidad más lenta cuando se coloca junto a MariaDB. Con el motor de almacenamiento de memoria de MariaDB, cualquier declaración operativa de datos se ejecutará más rápido que el motor de almacenamiento MySQL estándar. El motor de almacenamiento de memoria de MySQL es más lento que el motor de almacenamiento de MariaDB y también admite muchos comandos junto con interfaces que son más accesibles para NoSQL que para SQL.

14. MarkLogic: 

MarkLogic es una base de datos NoSQL multimodelo que ha evolucionado desde sus raíces de base de datos XML para almacenar de forma nativa documentos JSON y triples RDF para su modelo de datos lingüísticos. Utiliza un diseño distribuido que puede manejar miles de millones de documentos y muchos terabytes de conocimiento. Asociado en Enfermería Almacén de información operativa diseñado en la plataforma MarkLogic Enterprise NoSQL no solo mejora las capacidades normales relacionadas con asociado en Enfermería ODW, p. por ahí para una forma más amplia de datos. MarkLogic proporciona un producto extremadamente diferenciado y brinda la flexibilidad para que los clientes cambien los proveedores de la nube más adelante si es necesario. La filosofía de planificación detrás de la evolución de MarkLogic es que almacenar información es simplemente una parte de la respuesta. Utiliza documentos XML y JSON en forma de modelos de datos y almacena estos documentos dentro de un repositorio transaccional. Indexa las palabras y valores de cada uno de los documentos cargados, así mismo por la estructura del documento. MarkLogic Data Hub es un conjunto de herramientas que ayudan rápidamente a crear un centro de información operativa en MarkLogic Server. El modelo de centro de datos operativos puede ser una forma de construir centros de datos que faciliten una integración de datos rápida y ágil, al mismo tiempo que permite el acceso interactivo simultáneo a los datos. Utiliza documentos XML y JSON en forma de modelos de datos y almacena estos documentos dentro de un repositorio transaccional. Indexa las palabras y valores de cada uno de los documentos cargados, así mismo por la estructura del documento. MarkLogic Data Hub es un conjunto de herramientas que ayudan rápidamente a crear un centro de información operativa en MarkLogic Server. El modelo de centro de datos operativos puede ser una forma de construir centros de datos que faciliten una integración de datos rápida y ágil, al mismo tiempo que permite el acceso interactivo simultáneo a los datos. Utiliza documentos XML y JSON en forma de modelos de datos y almacena estos documentos dentro de un repositorio transaccional. Indexa las palabras y valores de cada uno de los documentos cargados, así mismo por la estructura del documento. MarkLogic Data Hub es un conjunto de herramientas que ayudan rápidamente a crear un centro de información operativa en MarkLogic Server. El modelo de centro de datos operativos puede ser una forma de construir centros de datos que faciliten una integración de datos rápida y ágil, al mismo tiempo que permite el acceso interactivo simultáneo a los datos.

15. Nubera:

 Cloudera Data Warehousing Platform es la primera nube de datos empresariales de la industria, es decir, análisis multifuncionales basados ​​en una plataforma que elimina los silos y acelera la invención de conocimientos basados ​​en datos. Aplica seguridad, gobernanza y metadatos consistentes en casos de datos compartidos. El moderno almacén de datos de Cloudera potencia el bismuto superior y el depósito de datos en cada implementación local y como servicio en la nube. Los usuarios comerciales explorarán y operarán con la información rápidamente, ejecutarán nuevos informes y cargas de trabajo, o accederán a tableros interactivos sin la ayuda del departamento de TI. Además, TI eliminará las ineficiencias de los silos de datos mediante la consolidación de data marts en una plataforma de análisis escalable para satisfacer los deseos comerciales. Con su diseño abierto, usuarios adicionales acceden a la información con herramientas adicionales, junto con científicos e ingenieros de datos, brindando un valor adicional a un precio más bajo. Solely Cloudera también ofrece una plataforma empresarial moderna, herramientas y habilidades que nos ayudan a desbloquear la comprensión empresarial con el aprendizaje automático y la IA. La moderna plataforma de aprendizaje automático y análisis de Cloudera, optimizada para la nube, nos permite crear e implementar soluciones de IA a escala, con eficiencia y firmeza, en cualquier lugar que deseemos. La orientación calificada de Cloudera Quick Forward Labs lo ayuda a notar su futuro de IA más rápido. nos permite construir e implementar soluciones de IA a escala, con eficiencia y firmeza, en cualquier lugar que deseemos. La orientación calificada de Cloudera Quick Forward Labs lo ayuda a notar su futuro de IA más rápido. nos permite construir e implementar soluciones de IA a escala, con eficiencia y firmeza, en cualquier lugar que deseemos. La orientación calificada de Cloudera Quick Forward Labs lo ayuda a notar su futuro de IA más rápido.