Como su propio nombre indica, el objetivo de los sistemas manejadores de base de datos es precisamente el de manejar un conjunto de datos para convertirlos en información relevalante para la organización, ya sea a nivel operativo o estratégico.
Lo hace mediante una serie de rutinas de software que permiten su uso de una manera segura, sencilla y ordenada. Se trata, en suma, de un conjunto de programas que realizan tareas de forma interrelacionada para facilitar la construcción y manipulación de bases de datos, adoptando la forma de interfaz entre éstas, las aplicaciones y los mismos usuarios.
Su uso permite realizar un mejor control a los administradores de sistemas y, por otro lado, también obtener mejores resultados a la hora de realizar consultas que ayuden a la gestión empresarial mediante la generación de la tan perseguida ventaja competitiva.
Un sistema SGBD es sinónimo de independencia, una redundancia mínima, consistencia de la información (control de la concurrencia), abstración de la información sobre su almacenamiento físico, así como un acceso seguro y la adopción de las medidas necesarias para garantizar la integridad de los datos.
Estas particularidades son algunos de los rasgos definitorios de un SGBD, cuyos procesos esenciales son la manipulación y construcción de las bases de datos, así como la definición de los mismos. Son características que, a su vez, facilitan el cumplimiento de una serie de funciones relacionadas con muchos de los aspectos apuntados, entre otros la definición de los datos, su fácil manipulación, una rápida gestión, poder representar relaciones complejas entre datos y otros aspectos relacionados con la seguridad y validez de los datos.
Frente a su gran funcionalidad, algunas de sus principales desventajas son, por otra parte: la inversión necesaria para implementar un DBMS en hardware, el software y concimientos que se requieren para ello, la vulnerabilidad a los fallos por su misma centralización y sus deficiencias con algunos tipos de datos (como es el caso de los datos gráficos o multimedia, entre otros.).
En lo que respecta a los lenguajes utilizados en un DBMS, cabe destacar el Lenguaje de Manipulación de datos o Data Manipulation Language (DML) para la realización de consultas y manipulación de datos. Especialmente, se utiliza el SQL (Structured Query Language), el DML más utilizado para gestionar datos relacionales, así como el Data Definition Language (DDL), utilizado para definir estructuras y funciones en la realización de consultas.
El Data Control Language (DCL), por último, también es un lenguaje utilizado en un DBMS por el administrador, en esta ocasión con el fin de controlar el acceso a los datos de la base de datos.
Cada vez más, las organizaciones se dan cuenta de que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático aplicados a la gestión y optimización de sus bases de datos, consiguen llevar la autocuración y el autoajuste al siguiente nivel. Estas soluciones, tanto de proveedores de bases de datos como de terceros, permiten que los administradores encargados del manejo de base de datos pasen menos tiempo buscando cuellos de botella y más tiempo haciendo un trabajo más productivo y creativo en apoyo de objetivos de negocio estratégicos.
Para entender cómo las nuevas tecnologías hacen esto posible hace falta saber qué son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el Deep learning:
Ahora que ya conocemos para qué sirven estos avances, podemos centrarnos en cómo benefician al manejo de base de datos. Bastaría con imaginar que un sistema de base de datos (DBMS) sea capaz de anticipar problemas operativos y tomar medidas prescriptivas para evitarlos, asignando recursos adicionales, agregando o eliminando índices, o ajustando automáticamente los planes de ejecución de consultas.
Es lo que se conoce como bases de datos autónomas impulsadas por aprendizaje automático, que pueden predecir cuándo puede ocurrir un problema y advertir al DBA o tomar medidas automáticamente.
Este tipo de sistema es capaz de aprovechar los datos recopilados de cargas de trabajo anteriores para ajustar nuevas, utilizando el machine learning para construir modelos que capturan cómo responde el DBMS a diferentes configuraciones. Se trata de un uso muy indicado para nuevas aplicaciones, que permite recomendar configuraciones que sirvena para aumentar las probabilidades de alcanzar un objetivo, como reducir la latencia o mejorar el rendimiento.
Las técnicas de aprendizaje automático y regresión estadística también pueden aplicarse al manejo de base de datos para identificar cuellos de botella y predecir el rendimiento de un conjunto de recursos determinado. Un ejemplo más de que la innovación nos ofrece formas muy diferentes de aumentar la eficiencia, rendimiento y agilidad de nuestros procesos de negocios.
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