Por qué el mercado de las bases de datos es cada vez más grande y extraño

¿Por qué este mercado, que tiene décadas de antigüedad, está tan en auge en estos momentos? Una de las principales razones es la nube, pero la razón más importante es que los datos siguen creciendo en importancia para todas las empresas, con datos diversos y no estructurados que dan lugar a nuevas bases de datos para gestionarlos.

Las bases de datos relacionales nacieron a principios de la década de 1970 y Oracle, Microsoft e IBM crearon enormes empresas para venderlas y darles soporte. Este mercado debería estar llegando a su fin, pero no es así.

Mientras que estos proveedores han visto ralentizado el crecimiento de sus ingresos por bases de datos, el mercado en su conjunto ha hecho cualquier cosa menos eso. Algunos de sus clientes están coqueteando cada vez más con PostgreSQL, pero aún más están recurriendo a las bases de datos en la nube. Algunos incluso están adoptando ambas, con AWS y otros gigantes de la nube que ofrecen servicios gestionados de PostgreSQL.

También ha habido un aumento profundo y sostenido de las llamadas bases de datos "NoSQL". Muchas bases de datos como MongoDB, Apache Cassandra, Neo4j, DynamoDB, Redis están siendo adoptadas porque son flexibles, escalables horizontalmente y capaces de gestionar la explosión de datos no estructurados. Esto no quiere decir que el uso de SQL/relacional esté en declive. De hecho, la adopción de SQL, medida por las ofertas de empleo, sigue aumentando.

Las empresas están aumentando su interés por los desarrolladores que pueden consultar las bases de datos que han estado funcionando en sus empresas durante años utilizando un SQL cómodo y ampliamente utilizado. SQL es popular porque ha sido un gran caballo de batalla para la empresa.

Al mismo tiempo, las empresas también buscan claramente desarrolladores que puedan ayudarles a consultar nuevos tipos y fuentes de datos, que a menudo no implican SQL.

En otras palabras, no se trata de una decisión de uno u otro. Para las empresas de cualquier tamaño razonable, es una cuestión de "y". Las empresas simplemente intentan hacer el mejor uso de sus datos y recurren a la base de datos adecuada para el trabajo.

La creciente ubicuidad de los datos no estructurados ha llevado a un aumento constante en el uso de modelos de aprendizaje automático entrenados para entender los datos [no estructurados]. word2vec, un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que utiliza una red neuronal para aprender asociaciones de palabras, es un ejemplo temprano bien conocido de esto. El modelo word2vec es capaz de convertir palabras sueltas (en una variedad de idiomas, no sólo en inglés) en una lista de valores en coma flotante, o vectores. Debido a la forma en que se entrenan los modelos, los vectores que están cerca unos de otros representan palabras que son similares entre sí, de ahí el término vectores incrustados.

Como tales, las bases de datos vectoriales resultan útiles en cosas como la búsqueda de imágenes o la búsqueda dentro de vídeo, audio u otras formas de datos no estructurados para entender el contenido, no las palabras clave asociadas a ese contenido.

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