{"id":15437,"date":"2024-03-15T15:32:22","date_gmt":"2024-03-15T22:32:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15437"},"modified":"2025-09-16T00:02:39","modified_gmt":"2025-09-16T07:02:39","slug":"consolidate-your-databases-to-eliminate-data-sprawl","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/consolidate-your-databases-to-eliminate-data-sprawl\/","title":{"rendered":"Consolide sus bases de datos para eliminar la dispersi\u00f3n de datos, reducir la complejidad y disminuir los costes"},"content":{"rendered":"

El concepto de consolidaci\u00f3n es sencillo, y aplicar sus principios puede reportar inmensos beneficios a cualquier organizaci\u00f3n. Pero, \u00bfqu\u00e9 significa consolidaci\u00f3n en el contexto de la tecnolog\u00eda de bases de datos?\u00a0<\/span><\/p>\n

Google define <\/span>consolidaci\u00f3n<\/span><\/a>\u00a0<\/em>como <\/span>\"Acci\u00f3n o proceso de combinar varias cosas para formar un todo m\u00e1s eficaz o coherente\".<\/span><\/i><\/p>\n

Cuando se aplica a las bases de datos, la consolidaci\u00f3n puede significar un par de cosas para cualquier organizaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. \n
      \n
    1. Reducir el n\u00famero de tecnolog\u00edas dispares que gestionan los datos.<\/span><\/li>\n
    2. Reducir la redundancia innecesaria de datos, es decir, m\u00faltiples copias de los mismos datos.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Un ejemplo sencillo del problema podr\u00eda ser una empresa que almacena exactamente los mismos datos de clientes en tres bases de datos diferentes. Por ejemplo, una operativo<\/em> base de datos para la gesti\u00f3n de ventas, un an\u00e1lisis<\/em> base de datos para inteligencia empresarial, y una almacenamiento en cach\u00e9<\/em> para agilizar el inicio de sesi\u00f3n de los clientes en una aplicaci\u00f3n web corporativa. Dentro de cada una de estas bases de datos, existe una replicaci\u00f3n de datos para la conmutaci\u00f3n por error y la recuperaci\u00f3n en caso de desastre, lo que agrava la inflaci\u00f3n general de datos. <\/span><\/p>\n

      Los responsables t\u00e9cnicos de la organizaci\u00f3n saben que est\u00e1n creando redundancias que complican las cosas, pero optan por vivir con esta complejidad y este coste porque creen que no existe una \u00fanica base de datos que pueda servir para los tres prop\u00f3sitos. A medida que se hacen estas concesiones una y otra vez para m\u00e1s aplicaciones, la huella de datos se hincha hasta el punto de que muchas organizaciones se encuentran pagando tarifas de almacenamiento exorbitantes y perdiendo la noci\u00f3n de cu\u00e1ntos datos tienen siquiera. Bienvenido al desagradable mundo de <\/span>dispersi\u00f3n de datos<\/span><\/a>!<\/span><\/p>\n

      El dolor de la dispersi\u00f3n de datos<\/span><\/h2>\n

      La dispersi\u00f3n de datos crea un complicado entorno de sistemas poco integrados cuya gesti\u00f3n lleva mucho tiempo, genera elevados costes de almacenamiento, aumenta los riesgos de seguridad y provoca una p\u00e9rdida general de eficiencia, lo que lleva a muchas organizaciones a <\/span>hacer de su eliminaci\u00f3n una prioridad<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

      De hecho, Google presenta lo siguiente como un uso correcto de la palabra consolidaci\u00f3n<\/em>\u00a0en una frase: \"<\/span>consolidaci\u00f3n de datos en una empresa<\/span><\/i>\". Llama la atenci\u00f3n que Google haya optado por utilizar \"<\/span>consolidaci\u00f3n de datos<\/span><\/i>\" como ejemplo, haciendo hincapi\u00e9 en que es un objetivo com\u00fan para muchas organizaciones. \u00bfPor qu\u00e9 es un objetivo atractivo? Porque la consolidaci\u00f3n de bases de datos tiene ventajas evidentes. Cuando se reducen las capas dispares de tecnolog\u00eda de bases de datos en la pila, se reduce la complejidad porque hay menos que gestionar y se reducen los costes porque la huella de datos es menor.<\/span><\/p>\n

      Pero con todos los diferentes sistemas, formatos de datos y patrones de acceso existentes para alimentar las aplicaciones empresariales, \u00bfc\u00f3mo puede una organizaci\u00f3n reducir la dispersi\u00f3n de datos sin dejar de ofrecer las funcionalidades espec\u00edficas que requieren sus aplicaciones? Exploremos esta cuesti\u00f3n con m\u00e1s detalle.<\/span><\/p>\n

      Bueno, \u00bfc\u00f3mo hemos llegado hasta aqu\u00ed?<\/span><\/h2>\n

      Hay muchas cosas que provocan una proliferaci\u00f3n insostenible de tecnolog\u00edas de bases de datos en una organizaci\u00f3n: fusiones y adquisiciones, requisitos de retenci\u00f3n de datos heredados, falta de normas tecnol\u00f3gicas corporativas formales y un el mejor de la raza<\/em> una cultura tecnol\u00f3gica que promueve el uso de las herramientas m\u00e1s adaptadas a cada necesidad, frente a un conjunto consolidado de herramientas polivalentes.<\/span><\/p>\n

      Estas condiciones existen en muchas organizaciones, algunas planificadas, otras no, pero todas contribuyen a crear una confusa pila de bases de datos de un solo uso y copias interminables de los mismos datos que elevan los costes y, en \u00faltima instancia, ralentizan el negocio.<\/span><\/p>\n

      Examinemos algunos de los tipos de bases de datos, y su funcionalidad espec\u00edfica, que suelen ser necesarios para alimentar las aplicaciones modernas de una empresa.<\/span><\/p>\n

      Tipos de bases de datos<\/span><\/h2>\n

      Bases de datos relacionales<\/span><\/h3>\n

      Las bases de datos relacionales soportan SQL de forma nativa con uniones, agregaciones y Transacciones ACID<\/a>son los pilares de las aplicaciones y sistemas operativos. Destacan por almacenar datos muy estructurados y ofrecer una gran coherencia, pero estas caracter\u00edsticas conllevan rigidez porque el modelo de datos es fijo y est\u00e1 definido por un esquema est\u00e1tico. Por tanto, para cambiar el modelo de datos, los desarrolladores tienen que modificar el esquema, lo que puede ralentizar el desarrollo. Adem\u00e1s, las bases de datos relacionales no est\u00e1n dise\u00f1adas para funcionar a gran escala, por lo que su rendimiento tiende a degradarse a medida que crecen las aplicaciones. Debido a su ubicuidad en las aplicaciones operativas heredadas, las organizaciones suelen tener muchas bases de datos relacionales en su ecosistema para cumplir funciones como el procesamiento de transacciones.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos documentales NoSQL<\/span><\/h3>\n

      Las bases de datos de documentos NoSQL no tienen esquema y almacenan los datos como documentos JSON en lugar de tablas de filas y columnas. Las bases de datos documentales NoSQL tambi\u00e9n est\u00e1n dise\u00f1adas para el tratamiento distribuido de datos<\/a>donde una \u00fanica base de datos abarca varios nodos para formar un cl\u00faster de procesamiento de datos. Esto hace que las bases de datos NoSQL sean intr\u00ednsecamente escalables al permitir que los datos se procesen a trav\u00e9s de una arquitectura distribuida: si un nodo se cae, los dem\u00e1s se hacen cargo. <\/span><\/p>\n

      Adem\u00e1s, JSON es el est\u00e1ndar de facto para consumir y producir datos para aplicaciones m\u00f3viles, por lo que es ideal para el desarrollo sin rigidez relacional, porque JSON defiere a las aplicaciones y servicios, y por lo tanto a los desarrolladores en cuanto a c\u00f3mo deben modelarse los datos. Si el desarrollo de su aplicaci\u00f3n sigue el modelo de dominio y desea la flexibilidad necesaria para hacer evolucionar las aplicaciones sin la sobrecarga de la rigidez relacional, una base de datos de documentos NoSQL JSON es una gran opci\u00f3n. Muchas organizaciones adoptan bases de datos de documentos NoSQL como medio para escalar sus aplicaciones.<\/span><\/p>\n

      Este <\/span>art\u00edculo<\/span><\/a> ofrece m\u00e1s detalles sobre las diferencias entre bases de datos relacionales y NoSQL.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos clave-valor \/ en memoria<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos clave-valor almacena los datos como una colecci\u00f3n de pares clave-valor en la que cada clave \u00fanica est\u00e1 asociada a un valor de datos espec\u00edfico. El formato de los datos es sencillo para facilitar la velocidad, y muchas bases de datos clave-valor tambi\u00e9n se ejecutan en cach\u00e9 en memoria para maximizar el rendimiento. La velocidad y eficiencia de las bases de datos de valor clave las convierten en una buena opci\u00f3n para necesidades sencillas de almacenamiento y recuperaci\u00f3n de datos cuando el objetivo es el alto rendimiento, y muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos de valor clave a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para ofrecer una experiencia m\u00e1s r\u00e1pida a los usuarios.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos de b\u00fasqueda de texto completo<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos de b\u00fasqueda de texto completo utiliza un \u00edndice de b\u00fasqueda para examinar todo el texto de los documentos almacenados que coincida con los criterios de b\u00fasqueda (es decir, el texto especificado por un usuario). La b\u00fasqueda de texto completo suele centrarse en los campos de texto largo de los documentos, como descripciones, res\u00famenes o comentarios, utilizando \u00edndices preorganizados para que la recuperaci\u00f3n sea m\u00e1s r\u00e1pida que la exploraci\u00f3n tradicional de bases de datos por campos. Muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos de b\u00fasqueda de texto completo a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para proporcionar caracter\u00edsticas y funcionalidades de b\u00fasqueda.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos de b\u00fasqueda vectorial<\/span><\/h3>\n

      Las bases de datos de b\u00fasqueda vectorial aprovechan los algoritmos de vecino m\u00e1s pr\u00f3ximo para recuperar los registros que m\u00e1s se aproximan a un criterio de b\u00fasqueda determinado. En una base de datos de b\u00fasqueda vectorial, el texto, las im\u00e1genes, el audio y el v\u00eddeo se convierten en representaciones matem\u00e1ticas llamadas vectores, que se indexan y utilizan para b\u00fasquedas sem\u00e1nticas. Como tal, una b\u00fasqueda vectorial<\/a> encuentra informaci\u00f3n relacionada bas\u00e1ndose en el significado de la consulta de b\u00fasqueda, no s\u00f3lo en las palabras y frases introducidas, lo que la convierte en la mejor opci\u00f3n para presentar informaci\u00f3n relevante que conecte con los usuarios.<\/span><\/p>\n

      La b\u00fasqueda vectorial tambi\u00e9n hace que los resultados de la IA generativa sean m\u00e1s precisos y personales al permitir la Generaci\u00f3n de Recuperaci\u00f3n Aumentada (Retrieval Augmented Generation, RAG), en la que los datos complementarios se pasan junto con las indicaciones para proporcionar una mayor precisi\u00f3n y contexto a las respuestas LLM. Debido a la expectativa de capacidades de IA en las aplicaciones modernas, muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos de b\u00fasqueda vectorial a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para potenciar la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica y las caracter\u00edsticas y funcionalidades basadas en IA generativa.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos anal\u00edticas columnares<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos anal\u00edtica columnar est\u00e1 dise\u00f1ada para recuperar r\u00e1pidamente los resultados de consultas anal\u00edticas complejas. A diferencia de las bases de datos tradicionales basadas en filas, que almacenan y recuperan los datos en filas, las bases de datos columnares organizan los datos verticalmente, agrupando y almacenando juntos los valores de cada columna. Esta arquitectura mejora la compresi\u00f3n de datos y minimiza las operaciones de E\/S, lo que se traduce en un rendimiento m\u00e1s r\u00e1pido de las consultas y una mejora de la anal\u00edtica de datos. Las bases de datos columnares son especialmente adecuadas para cargas de trabajo anal\u00edticas que implican consultas y agregaciones complejas sobre grandes conjuntos de datos. Destacan en situaciones en las que las operaciones de lectura intensiva, como la elaboraci\u00f3n de informes y el an\u00e1lisis de datos, son m\u00e1s frecuentes que las operaciones de escritura. Muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos anal\u00edtica columnar a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para potenciar las aplicaciones de inteligencia empresarial y an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos de series temporales<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos de series temporales almacena y procesa datos en pares asociados de tiempo y valor. Los datos de series temporales son habituales en las aplicaciones IoT, en las que sensores y contadores registran lecturas a intervalos de tiempo regulares y env\u00edan la informaci\u00f3n a la base de datos. La complejidad de los datos de series temporales radica en el procesamiento adecuado de los datos, incluso cuando las lecturas pueden no venir en una secuencia lineal basada en el tiempo. Por ejemplo, en entornos distribuidos con muchos dispositivos IoT en funcionamiento, las lecturas pueden escribirse en la base de datos fuera de orden cronol\u00f3gico, y la funcionalidad de series temporales de la base de datos concilia esto para mantener la coherencia y precisi\u00f3n de los datos. Muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos de series temporales a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para habilitar las aplicaciones IoT.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos gr\u00e1ficas<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos gr\u00e1fica se construye para almacenar y gestionar datos interconectados, represent\u00e1ndolos como nodos (entidades) y aristas (relaciones), formando una estructura gr\u00e1fica. Cada nodo almacena atributos, mientras que las aristas definen conexiones y propiedades entre nodos. Este dise\u00f1o hace que las bases de datos de grafos sean ideales para manejar relaciones complejas que implican conexiones, como las redes sociales, los sistemas de recomendaci\u00f3n y los grafos de conocimiento. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos de grafos son excelentes para recorrer las relaciones, lo que permite realizar consultas m\u00e1s r\u00e1pidas e intuitivas y obtener resultados m\u00e1s precisos. Adem\u00e1s, las bases de datos de gr\u00e1ficos son ideales para la Generaci\u00f3n Aumentada de Recuperaci\u00f3n (RAG), donde las relaciones de datos se pueden pasar junto con las indicaciones para proporcionar una mejor precisi\u00f3n y contexto para las respuestas generativas de IA\/LLM. Muchas organizaciones a\u00f1aden una base de datos de gr\u00e1ficos a su pila tecnol\u00f3gica de aplicaciones para ayudar a potenciar las funciones de IA en sus aplicaciones.<\/span><\/p>\n

      Bases de datos integradas<\/span><\/h3>\n

      Una base de datos incrustada es un sistema de base de datos aut\u00f3nomo integrado directamente en la base de c\u00f3digo de una aplicaci\u00f3n, lo que elimina la necesidad de un servidor de base de datos independiente. El procesamiento de datos integrado proporciona un acceso m\u00e1s r\u00e1pido a los datos y elimina la dependencia de Internet para acceder a ellos. Las bases de datos integradas se utilizan habitualmente en aplicaciones m\u00f3viles y de IoT en las que se espera una falta de conectividad a la red intermitente o prolongada, como en el caso de los servicios de campo u otros casos de uso que operan regularmente fuera del alcance de las redes. Un componente cr\u00edtico de una base de datos integrada es la capacidad de sincronizar datos con bases de datos centralizadas, as\u00ed como con otros clientes de bases de datos integradas, lo que es importante para mantener la integridad y coherencia de los datos.<\/span><\/p>\n

      La persistencia pol\u00edglota no es el enfoque<\/span><\/h2>\n

      Si nos fijamos en la lista de los distintos tipos de bases de datos y en los patrones de acceso espec\u00edficos que permiten, es f\u00e1cil ver c\u00f3mo una organizaci\u00f3n adoptar\u00eda m\u00faltiples bases de datos.<\/span><\/p>\n

      Supongamos que una empresa tiene una aplicaci\u00f3n web de comercio electr\u00f3nico. Para gestionar los inventarios y alimentar las transacciones, podr\u00edan empezar con una base de datos relacional. Pero como las bases de datos relacionales no son escalables, podr\u00edan a\u00f1adir una base de datos en memoria con cach\u00e9 de clave-valor para acelerar el rendimiento. A medida que la aplicaci\u00f3n crece, es posible que quieran desplegar una arquitectura distribuida en la nube para escalar, y as\u00ed a\u00f1adir una base de datos de documentos NoSQL. A continuaci\u00f3n, para potenciar la b\u00fasqueda en la aplicaci\u00f3n, podr\u00edan a\u00f1adir una base de datos de b\u00fasqueda. Y a medida que busquen aprovechar la IA para hacer ofertas y recomendaciones atractivas a los usuarios de la aplicaci\u00f3n, podr\u00edan adoptar una base de datos de b\u00fasqueda vectorial y una base de datos gr\u00e1fica. A continuaci\u00f3n, a medida que despliegan la versi\u00f3n m\u00f3vil de la aplicaci\u00f3n, podr\u00edan adoptar una base de datos incrustada. Y, por \u00faltimo, para analizar los datos de sus clientes, podr\u00edan a\u00f1adir una base de datos de an\u00e1lisis columnar. Este enfoque se conoce como <\/span>persistencia pol\u00edglota<\/span><\/a>\u00a0que TechTarget define como:<\/span><\/p>\n

      ...t\u00e9rmino conceptual que hace referencia al uso de diferentes enfoques y tecnolog\u00edas de almacenamiento de datos para satisfacer las necesidades espec\u00edficas de almacenamiento de los distintos tipos de datos que contienen las aplicaciones empresariales.<\/span><\/i>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

      Aunque el planteamiento tiene sentido sobre el papel -utilizar la mejor herramienta para el trabajo-, si se tienen en cuenta las m\u00faltiples capas de procesamiento de datos y la replicaci\u00f3n para la conmutaci\u00f3n por error y la recuperaci\u00f3n ante desastres inherentes a cada base de datos, se puede ver c\u00f3mo la huella de datos crece exponencialmente con cada sistema a\u00f1adido.<\/span><\/p>\n

      El entorno resultante es caro y dif\u00edcil de mantener, y puede descontrolarse r\u00e1pidamente si no se aborda adecuadamente.<\/span><\/p>\n

      Ventajas de la consolidaci\u00f3n de bases de datos<\/span><\/h2>\n

      Si bien los inconvenientes de la proliferaci\u00f3n de bases de datos y la dispersi\u00f3n de los datos resultan obvios al examinarlos, las ventajas de consolidar un entorno de este tipo resultan igual de evidentes.<\/span><\/p>\n

      Al reducir capas dispares de tecnolog\u00eda de bases de datos en su pila, usted:<\/span><\/p>\n