El panorama de la gestión de datos está cambiando de manera significativa. Durante mucho tiempo, las bases de datos relacionales han sido la herramienta principal para almacenar datos, pero sus limitaciones para manejar datos complejos y conectados se han vuelto evidentes. A medida que la cantidad y complejidad de los datos sigue aumentando, las organizaciones buscan soluciones más eficientes y ágiles para extraer información valiosa. Aquí es donde entran en juego las bases de datos de grafos y NoSQL.
A diferencia de las bases de datos relacionales, que funcionan bien con datos estructurados, las bases de datos de grafos están diseñadas para modelar y almacenar datos como nodos y relaciones interconectados. Estas bases de datos se centran en las relaciones dentro de los datos y pueden revelar conexiones que quizás no conocías. NoSQL también permite pensar fuera de la estructura tradicional de datos y facilita el almacenamiento y consulta de información de manera más flexible.
Resolver consultas complejas es un área donde las bases de datos de grafos destacan. Mientras que las bases de datos relacionales pueden tener dificultades con preguntas complicadas que requieren combinar muchos datos de varias tablas, las bases de datos de grafos manejan estas consultas de manera más eficiente. Por ejemplo, si una organización quiere saber quiénes son sus clientes en Londres y cuánto gastaron en octubre, las bases de datos relacionales necesitarían unir múltiples tablas, lo que puede resultar en tiempos de consulta largos y costos elevados. En cambio, las bases de datos de grafos pueden navegar por los datos y relaciones de manera más rápida y económica.
A medida que aumenta el número de tablas en una consulta, las diferencias entre las bases de datos relacionales y las de grafos se vuelven más notables. Cada tabla adicional complica la consulta en bases de datos relacionales, afectando su rendimiento. Las bases de datos de grafos, en cambio, mantienen una relación más lineal entre la complejidad de la consulta y el rendimiento, mejorando la velocidad.
Las organizaciones que buscan reducir costos deben considerar el precio de incorporar nuevas tecnologías frente a la reducción significativa en los tiempos de consulta, lo que puede disminuir los costos operativos. A menudo, las empresas optan por no adoptar nuevas tecnologías y, en consecuencia, pierden la oportunidad de ahorrar en costos operativos.
El creciente uso de inteligencia artificial (IA) también está presionando a los sistemas de gestión de datos. Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y la IA generativa (genAI) requieren grandes cantidades de información interconectada para funcionar correctamente. Los gráficos de conocimiento, que organizan fuentes de datos en dominios y crean relaciones entre diferentes entidades, son esenciales para entrenar y potenciar estos modelos de IA. Almacenar gráficos de conocimiento como bases de datos de grafos proporciona una plataforma ideal para construir y mantener estos gráficos a medida que la complejidad de los datos sigue creciendo.
Las mejoras significativas en el rendimiento de las aplicaciones de IA mediante bases de datos de grafos y NoSQL en consultas que involucran múltiples niveles de relaciones las convierten en una mejor opción en comparación con las bases de datos relacionales basadas en la nube, especialmente para organizaciones con estructuras de datos complejas y grandes volúmenes de datos. Empresas de comercio electrónico como Amazon y Walmart utilizan este enfoque para analizar las interacciones de los clientes con plataformas tecnológicas y redes sociales, extrayendo rápidamente información sobre comportamientos. Esta información es crucial para entender las experiencias del cliente y cómo mejorarlas.
A medida que la complejidad de los datos aumenta y la demanda de información en tiempo real crece, la transición de las bases de datos relacionales tradicionales hacia las bases de datos de grafos se volverá esencial. Al adoptar bases de datos de grafos, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de sus datos, reducir costos y tiempos, volverse más eficientes y obtener una ventaja competitiva.
