Bases de Datos
Una base de datos es una herramienta que recopila datos, los organiza y los relaciona para que se pueda hacer una rápida búsqueda y recuperar con ayuda de un ordenador. Hoy en día, las bases de datos también sirven para desarrollar análisis. Las bases de datos más modernas tienen motores específicos para sacar informes de datos complejos.
Bases de Datos SQL
La base de datos relacional es una recopilación de la información empresarial organizada de tal forma que se puede consultar, actualizar, analizar y sacar los datos fácilmente. La información se encuentra en tablas y campos relacionados entre sí. Para hacer una base de datos se necesitan casi únicamente los comandos básicos de SQL como: «Seleccionar», «Insertar», «Actualizar», «Eliminar», «Crear» y «Eliminar».
Bases de Datos NoSQL
El nombre de la base de datos NoSQL proviene de Not only SQL o, en español, no solo SQL. Esto se debe a que este tipo de base de datos suele evitar el uso del SQL o lo usa de apoyo, pero no como consulta. El hecho de evitar el SQL es porque se usa para proyectos en los que se necesita trabajar en la base de datos con un gran volumen
Bases de Datos Orientadas a Grafos
Las bases de datos orientadas a grafos o BDOG tiene su principal característica en que representan la información en vértices y aristas cumpliendo con la disciplina matemática de la Teoría de Grafos. Un grafo estará compuesto por dos elementos: Un nodo, que representa una entidad de tipo clave-valor, mientras que las relaciones representan cómo se conectan y se asocian dos nodos.
Ventajas de las bases de datos en tu empresa
La base de datos permite agrupar todos los datos necesarios para el trabajo diario de la empresa en un solo lugar: datos de clientes, proveedores, empleados, entre otros. Esto no solo incrementa la productividad, sino que también hace más fácil la toma de decisiones apoyadas en datos.
Varios usuarios pueden acceder de manera simultánea para compartir los datos. Además, las bases de datos dinámicas (On Line Transaction Processing) permiten modificar estos datos en tiempo real, por ejemplo, para hacer que las ventas se reflejen automáticamente en el stock.
Minimiza la posibilidad de errores en el manejo de los datos, ya que elimina tanto redundancias (un mismo dato repetido varias veces en diferentes lugares) como inconsistencias (valores diferentes para el mismo dato).