Bases de Datos: SQL + NoSQL

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Este debate contiene 0 respuestas, tiene 1 mensaje y lo actualizó  Marco Hernandez hace 1 año, 7 meses.

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    Marco Hernandez
    Jefe de claves

    Iba a titular SQL vs NoSQL pero justamente mi perspectiva no es compararlas como una competencia, sino establecer que en ciertos escenarios actuales ambas Bases de Datos son necesarias.

    Primero aclaremos definiciones básicas:

    • Base de Datos SQL: Aunque SQL se refiere a Lenguaje Estructurado de Consulta, a efectos de esta discusión vamos a referirnos a SQL como las Bases de Datos Relacionales basadas en el trabajo de Cobb (1970) donde se postulaba que podíamos guardar la data en tablas de tamaño único y establecer relaciones entre ellas de forma tal que dichas relaciones sean únicas y bidireccionales (Primary Key). Esta manera de tratar los datos en múltiples tablas relacionadas se potenció con la creación del Lenguaje Structurado de Consultas (Structured Query Language) el cual permite hacer consultas en Bases de datos relacionales (Select [campos] from [tabla] where [condicion] Order by [condicion] )
    • Base de Datos No-SQL: Aqui nos vamos a referir a sistemas que no cumplen con los estándares relacionales. Es correcto decir que son Bases de Datos de Documentos, son sistemas que no requieren esquemas fijos, evitan las operaciones join almacenando datos desnormalizados y la mayor parte de ellas pueden clasificarse como almacenes clave-valor ya que los datos no se almacenan en tablas. Estos sistemas surgieron de necesidades de las redes sociales actuales que encontraron que no era posible usar el esquema de tablas relacionadas para almacenar sus datos.

    Ahora bien, habiendo aclarado las definiciones anteriores, mi intención en este momento es establecer que estamos en un mundo donde la cantidad de información generada por nuestra vida misma es enorme. Cuando compramos en línea, compartimos en Facebook, vamos al supermercado a comprar comida, salimos de vacaciones o hasta cuando caminamos en el parque con el celular encendido, estamos generando datos que van a terminar almacenados en grandes repositorios que no sólo permanecen en el tiempo, sino que representan información que puede ser útil para negocios, gobierno y hasta para nosotros mismos.

    ¿Cómo son útiles esos datos? Todos escuchamos de BigData y Data Mining. Frases de moda que al final no representan sino una pequeña parte de lo que realmente es el Descubrimiento de Conocimiento (KDD). Imagínate que un fabricante de zapatos quiere saber cual es el tipo de calzado más vendido en la actualidad. Puedes contratar un estudio de mercado que no es más que muchísimas encuestas realizadas a una muestra “significativa” de personas y que luego se tabulan, se ponen en gráficos y de allí un analista saca conclusiones y recomendaciones. Esas encuestas se guardan en bases de datos relacionales (tablas de encuestados, clientes, proveedores, etc.) que luego se se van filtrando (consultas SQL) para ir obteniendo los resultados (conjunto de datos filtrado) que por ultimo un analista (llámese estadístico, mercadólogo o tipo con 4 dedos de frente) se encarga de estudiar, buscar patrones, revelar conocimiento y plasmar conclusiones que al final son estrategias de venta (Descubrimiento de Conocimiento)

    Notaste el “significativa” entre comillas?  Eso es un concepto relativo. Qué es una muestra significativa en verdad? En economía es una muestra que represente al universo a estudiar. Cómo representas un universo de 30 millones de personas (por decir Venezuela) cada uno de ellos con diferentes formas de pensar, sentir, diferentes niveles de ingresos y diferentes prioridades? Una encuesta al azar de 100 personas en el centro de Caracas va a ser muy diferente de una encuesta a 100 personas en las Ballenas (Maracay). Y más si estás vendiendo zapatos (aplíquese a cualquier cosa). Es imposible saber que piensan todas las personas…de pronto no es imposible.

    Las redes sociales (y su inmensa penetración en la sociedad actual) representan en estos momentos la mejor manera de saber que piensan las personas. Su vida y personalidad está siendo plasmada en cada tweet, post de facebook, foto de Instagram, búsqueda de empleo en Linkedin, cada post que ve y cada post que elige ocultar. Cuando nos quejamos con una empresa, o cuando la felicitamos, cuando decidimos seguir sus redes sociales o cuando los dejamos de seguir, toda esa información esta quedando almacenada en sistemas de datos No Relacionales que están creciendo de manera horizontal (imagínate un cuarto que estamos llenando de cosas relacionadas con nosotros y las paredes del cuarto se van alejando una de la otra cada vez más rápido para darle mas espacio a lo nuevo). No hay una jerarquía en esa información, sólo son cosas que se relacionan contigo porque provienen de ti (tus redes).

    El gran reto para los analistas (descubridores de conocimiento) es lograr relacionar esas inmensas bases de datos NoSQL con la información de Bases de datos Relacionales que son el estándar dentro de los negocios. Ya lo comente, la información NoSQL no es jerárquica, realmente todo esta ahí, ¿pero que es lo importante para mi negocio? Recuerda soy un fabricante de zapatos y quiero vender muchos y con el mayor margen posible. En mis BD relacionales (SQL Server + Sistema Administrativo , por decir un ejemplo) ya tengo mis clientes regulares, los tengo ordenados por su ID_cliente que se relaciona con la Tabla de Ventas y tengo mis costos bien definidos (proveedores, precio de materia prima, etc) tengo mi Sistema CRM completo en forma relacional (correos, fechas de cumpleaños, etc) relacionadas con mi ID cliente… Como hago un verdadero estudio de mercado que me de luces reales de lo que quiere la gente? Mando encuestas montadas sobre mi base de datos CRM? Veo que es lo que más se ha vendido en los últimos años? me pongo a pagarle a gente para que salga a la calle a preguntar?

    Ya la respuesta la tienes: Redes Sociales. Esa información esta alli, esperando ser analizada. Cuantos amigos no están haciendo “fitness”?. La foto en el cerro del Hotel Maracay, la conversación sobre el nuevo sitio de batidos en las Ballenas, las fotos en instagram de la llegada en la carrera de 10K, las quejas en twitter sobre como a cada rato hay una tranca porque hay mucha gente corriendo, las discusiones por lo explotada que esta la modelo que hace fitness. Eso es oro puro para entender que si vas a vender calzado, este debe ser deportivo, cómodo y orientado a los runners y fitness people.

    NoSQL no sólo complementa a SQL, sino que también es una relación que a largo plazo va a terminar en un matrimonio feliz e indisoluble y con muchos niños hermosos que van a terminar dominando a la sociedad humana.

    NoSQL le da una profundidad a los datos fríos de SQL que no es posible plasmar en una encuesta. Esos rasgos de personalidad de una persona que muchas veces nisiquiera sabe que posee: las cosas que lo irritan, las cosas que lo enternecen, las cosas que lo convierten en un ser proactivo y dispuesto a comprar invertir. NoSQL puede decirnos como llegar mejor al cliente, con enfoques personalizados, buscando entenderlo de una manera que el cliente sienta que la marca le ofrece una atención personalizada.

    Y por otro lado, SQL le da una dimensión realista a esos datos NoSQL: cuanto gastó ese cliente en el ultimo año, es un cliente regular o solo de los tipos que compran una vez al año? Las ventas de ese producto versus los costos de producción cómo son? es el típico cliente que sólo ve y dice que bonito o realmente es un comprador? cómo son las ventas en ese segmento?

    De esos niños hermosos ya les di un abreboca con KDD, pero las tecnologías nuevas como Blockchain e Inteligencia Artificial, van a terminar dándoles a los negocios la capacidad de tomar esos inmensos bloques de información que generamos y desmenuzarlos de tal manera que entiendan nuestras necesidades y las satisfagan antes de que nosotros lo requiramos. Estamos viendo surgir nuevos modelos de ventas, de relación con el cliente, de relación con la marca.

    Y en tiempos de crisis como los actuales, es que se verá quienes pueden sobrevivir y quienes no.

     

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