Publicación de Juan David Ángel Rubio

Un Lakehouse es una arquitectura de datos que combina elementos de un data warehouse (almacén de datos) y un data lake (lago de datos). Su objetivo es aprovechar lo mejor de ambos mundos: la estructura y el rendimiento de los almacenes de datos con la flexibilidad y la escalabilidad de los lagos de datos. Características principales de un Lakehouse: 1. Almacenamiento de datos estructurados y no estructurados: Un Lakehouse puede manejar datos tabulares como un data warehouse, así como datos no estructurados como videos, imágenes, archivos de texto, etc. 2. Motor de consulta unificado: Permite ejecutar consultas SQL tanto sobre datos estructurados como no estructurados. 3. Optimización de rendimiento: Utiliza técnicas como el almacenamiento en caché, la optimización de consultas y el almacenamiento columnar para mejorar el rendimiento de las consultas. 4. Escalabilidad: Al igual que un data lake, puede escalar horizontalmente para manejar grandes volúmenes de datos. 5. Mantenimiento de transacciones y consistencia: Implementa características ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), permitiendo transacciones seguras y consistencia de los datos. 6. Compatibilidad con herramientas de análisis y machine learning: Facilita la integración con herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático, permitiendo una fácil explotación de los datos almacenados. En resumen, un Lakehouse busca proporcionar una plataforma única y coherente para el almacenamiento y análisis de datos, reduciendo la necesidad de mover los datos entre diferentes sistemas y simplificando la arquitectura de datos.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲, 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲, 𝗟𝗮𝗸𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲 ¿Quién es quién? 💾 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 Surge en los 90, cuando Bill 𝗜𝗻𝗺𝗼𝗻 (sigue vigente el crack) propuso la creación de una arquitectura para integrar los datos de la organización y convertirlos en información útil para la toma de decisiones. 𝐶𝑙𝑎𝑣𝑒𝑠 Intenta ser la Fuente Única de la 𝗩𝗲𝗿𝗱𝗮𝗱 (SSOT en inglés). Se basa en separar claramente los procesos 𝗢𝗟𝗧𝗣 (transaccionales) de los 𝗢𝗟𝗔𝗣 (analíticos). Ralph 𝗞𝗶𝗺𝗯𝗮𝗹𝗹 (retirado, archi-enemigo de Bill) introdujo el 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗮𝗱𝗼 𝗗𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹, que tiene como objetivo principal facilitar el acceso a los datos a los usuarios de negocio. 𝑇𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔í𝑎𝑠 Bases de datos MPP y columnares. 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠 Permite acceder a datos consistentes y confiables para decisiones estratégicas, con información organizada y estructurada que se alimenta a través de procesos ETL. 🌊 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 En 2010, James Dixon, CTO de Pentaho (¡cuántos recuerdos!), acuñó el término para describir un repositorio de datos capaz de almacenar cualquier tipo de dato de manera escalable y a bajo costo. 𝐶𝑙𝑎𝑣𝑒𝑠 Almacena grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sin embargo, su capacidad de almacenar de todo puede dar lugar a los infames Data Swamps, cuando los datos no están organizados ni clasificados adecuadamente. 𝑇𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔í𝑎𝑠 Hadoop, Servicios de almacenamiento de objetos (ejemplo AWS S3) 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠 Ofrece almacenamiento barato y escalable, permitiendo conservar cualquier tipo de dato hasta que sea necesario para el análisis. 🏠 𝗟𝗮𝗸𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 Invento de Databricks para describir una arquitectura que combina lo mejor de un Data Lake y un Data Warehouse. 𝐶𝑙𝑎𝑣𝑒𝑠 Permite almacenar grandes volúmenes de datos crudos y también datos estructurados para análisis. Gestión de transacciones ACID y acceso eficiente a los datos. 𝑇𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔í𝑎𝑠 Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi. 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠 Combina flexibilidad y estructura en un solo sistema, aprovechando lo mejor del Data Lake y del Data Warehouse, con un enfoque moderno que facilita la escalabilidad y el rendimiento. ¿Sabías que puedes implementar un Lakehouse sin usar Databricks? Por ejemplo, en AWS, con Athena y los datos en S3 con formato Apache Iceberg. #IngenieriaDeDatos #DataLake #DataWarehouse #Lakehouse #AWS

Orquestando flujos de Big Data: ¿Oozie o Airflow? 🤔 Gestionar flujos de datos complejos en Big Data es un desafío. Elegir la herramienta correcta para orquestarlos es crucial para la eficiencia y la reducción de errores. Oozie y Airflow son dos opciones populares, pero ¿cuál se adapta mejor a tus necesidades? Solución: Una cuidadosa evaluación de tus requerimientos te permitirá elegir la herramienta ideal. Aquí te presentamos 5 puntos clave para la toma de decisiones: 1. Integración Hadoop: Oozie es nativo de Hadoop, ideal para flujos centrados en este ecosistema. 2. Flexibilidad: Airflow, con su base en Python, ofrece mayor flexibilidad para integrar diferentes sistemas. 3. Complejidad del flujo: Flujos simples y periódicos: Oozie. Flujos complejos, dinámicos y con múltiples fuentes: Airflow. 4. Seguridad: Oozie ofrece mejor integración con Kerberos. Airflow requiere configuración adicional. 5. Experiencia del equipo: Considera la familiaridad de tu equipo con XML (Oozie) o Python (Airflow). 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores: 20% menos errores en la ejecución de flujos (Medición mensual, Meta: 10% anual). 2. Ahorro de tiempo: 15 horas/semana en gestión de flujos (Medición semanal, Meta: 20 horas/semana). 3. Reducción de costos: 10% de reducción en costos de infraestructura (Medición trimestral, Meta: 15% anual). 4. Mayor eficiencia: 25% de aumento en la velocidad de procesamiento (Medición mensual, Meta: 30% anual). 5. Escalabilidad mejorada: 15% de aumento en la capacidad de procesamiento (Medición trimestral, Meta: 20% anual). Herramientas para la Implementación: 1. Plataforma de Cloud (AWS, Azure, GCP). 2. Herramientas de monitoreo (Grafana, Prometheus). 3. Sistemas de versionamiento (Git). KPIs para el Éxito: 1. Tasa de éxito de los flujos: (Flujos exitosos / Flujos totales) 100. Unidad: %, Frecuencia: Diaria, Meta: 99%. 2. Tiempo de ejecución promedio: Suma de tiempos de ejecución / Número de flujos. Unidad: minutos, Frecuencia: Diaria, Meta: Reducción del 10%. 3. Costo por flujo: Costo total / Número de flujos. Unidad: $, Frecuencia: Mensual, Meta: Reducción del 5%. OKRs: 1. Objetivo: Mejorar la eficiencia de los flujos de Big Data. Resultado: Aumentar la tasa de éxito de los flujos al 99% en Q4. 2. Objetivo: Reducir el tiempo de ejecución de los flujos. Resultado: Disminuir el tiempo de ejecución promedio en un 10% en Q4. 3. Objetivo: Optimizar los costos de infraestructura. Resultado: Reducir el costo por flujo en un 5% en Q4. #BigData #Oozie #Airflow #Workflows #DataEngineering Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

📊 Diferencias Clave entre Data Lakes, Data Warehouses y Data Lakehouses 🛠️ El manejo y almacenamiento de datos masivos evolucionó significativamente. Pero, con tantas opciones disponibles, puede ser complicado elegir la arquitectura adecuada para tu empresa o proyecto. Hoy quiero marcarte las diferencias entre Data Lakes, Data Warehouses y el nuevo Data Lakehouse, para que tengas en cuenta en tus futuros proyectos. 🔹 1. Data Lake: Flexibilidad Bruta Un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar datos en su forma cruda y no estructurada. Características principales: - Tipos de datos: Admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (texto, imágenes, videos). - Formato: Archivos como JSON, CSV, Parquet, Avro, etc. - Costo: Bajo, ya que aprovecha almacenamiento en frío como S3 o Google Cloud Storage. ¿Cuándo usarlo? - Cuando necesitas almacenar grandes volúmenes de datos para análisis posteriores. - Si tu equipo trabaja con machine learning o procesamiento de datos no estructurados. Desafíos: Sin una gobernanza adecuada, puede convertirse en un Data Swamp (creeme! No queres que pase esto). 🔹 2. Data Warehouse: Rendimiento y Estructura Un Data Warehouse está diseñado para análisis rápido de datos estructurados provenientes de sistemas transaccionales. Características principales: - Estructura: Altamente organizada, datos almacenados en tablas y esquemas relacionales. - Optimización: Enfocado en consultas rápidas para BI y reporting. - Costo: Alto debido al procesamiento y almacenamiento optimizado. ¿Cuándo usarlo? - Cuando necesitas análisis de datos históricos estructurados. - Si priorizas la velocidad en reportes y dashboards. Ejemplo: Soluciones como Snowflake, BigQuery o Amazon Redshift. 🔹 3. Data Lakehouse: Lo Mejor de Ambos Mundos El Data Lakehouse combina la flexibilidad de un Data Lake con las capacidades analíticas de un Data Warehouse. Características principales: - Unificación: Permite trabajar con datos estructurados y no estructurados en una misma plataforma. - Optimización: Compatible con BI, pero mantiene costos bajos de almacenamiento. - Ejemplo: Databricks, basado en Apache Spark y Delta Lake. ¿Cuándo usarlo? - Si tu equipo necesita agilidad para manejar datos en distintos formatos sin perder capacidades analíticas. - Ideal para empresas que buscan consolidar sus flujos de datos en una sola arquitectura. 🚀 Conclusión No existe una solución única para todos. La elección entre un Data Lake, Data Warehouse o Data Lakehouse dependerá de: - Los tipos de datos que manejas. - Tus objetivos analíticos. - El presupuesto disponible. #DataEngineering #BigData #DataLakes #DataWarehouses #DataLakehouse #DataScience

Las bases de datos NoSQL son bases de datos no relacionales, pensadas para aplicaciones que necesitan baja latencia y modelos flexibles para gestionar grandes volúmenes de datos. https://lnkd.in/dJeGuufj #NoSQL #BasesDeDatos #BBDD

Qué es un Data Lake? Un Data Lake es un repositorio centralizado que almacena grandes volúmenes de datos en su formato original, sin requerir una estructura predefinida. Esto significa que se puede guardar datos estructurados (como los de base de datos), semiestructurados (como archivos JSON o XML) y no estructurados (como imágenes, videos o texto) en un solo lugar. La ventaja de un Data Lake es su flexibilidad. Al no imponer una estructura rígida desde el principio, te permite explorar y analizar los datos de diversas formas en el futuro, a medida que surjan nuevas preguntas o necesidades de la empresa y su porpuesta de negocio. Historia de los Data Lakes La idea de un Data Lake surgió como una evolución de los tradicionales Data Warehouses. Mientras que los Data Warehouses se enfocaban en almacenar datos estructurados y optimizados para consultas analíticas, los Data Lakes ofrecen una mayor flexibilidad para almacenar una variedad más amplia de datos. De cierta amanera en el uso de los Data Warehouses se empezó a tener inconvenientes en los procesos iniciales de extracción, transformación y carga de los datos, más aun si esto conllevaba el uso de los modelos estrellas y copo de nieve. Estos modelos usados para los ETL iniciales y míticos de ese entonces comenzaron a tener un tiempo de proceso demasiado largo, lo cual implicaba no tener a tiempo la data cargada en los datamart o servidores y más aún si esa data crecía exponencialmente.  Esto conllevo a optar por el uso de tablas planas en las cuales se tenía toda la información necesaria, básica y no volátil de las dimensiones (identificación, tipo de cliente, nombre del cliente, oficial del cliente, nombre del oficial, agencia del cliente entre otros)  de los ítems en evaluación y todas las medidas necesarias (costos, mora, capital, interés, saldos entre otros rubros)  que la empresa manejaba para dicho articulo, producto, cliente entre otros temas de análisis.  Todo esto ayudo a la evolución del uso de los Data Warehouses y poco a poco nacio el concepto de los Data Lakes. Acortando todo lo mencionado; un Data Lake es un activo estratégico para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos obtenidos de clientes, productos, áreas, departamentos, proveedores, contabilidad, cuentas, entres otros; proporcinando un almacenamiento unificado y flexible, los Data Lakes facilitan la exploración de datos, el descubrimiento de nuevos conocimientos y la toma de decisiones basadas en datos que una vez validados, tratados y procesados se convierten en información. DPFF

🚀 Esta es la comparativa que debes conocer entre #Snowflake y #Databricks Por cierto, somos Partners de ambas soluciones!! 😀 🔎 Ver comparativa: https://lnkd.in/dr5AgXFD 𝟭. 𝗔𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 Snowflake: Arquitectura multi-clúster compartida, separando almacenamiento y computación Databricks: Basado en Apache Spark y optimizado para el procesamiento distribuido. Usa una arquitectura de data lake con almacenamiento y computación separados, con integración para el análisis en tiempo real 𝟮. 𝗖𝗮𝘀𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗨𝘀𝗼 Snowflake: Mejor para data warehousing, ETL, BI y consultas SQL , con análisis de datos estructurados y semiestructurados Databricks: Ideal para ciencia de datos, machine learning, y análisis avanzado. Soporta tanto datos estructurados como no estructurados, y se adapta bien a flujos de trabajo de big data 𝟯. 𝗟𝗲𝗻𝗴𝘂𝗮𝗷𝗲𝘀 𝗦𝗼𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗱𝗼𝘀 Snowflake: Principalmente SQL y permite ciertos lenguajes de scripting a través de funciones definidas por el usuario (UDFs) Databricks: Soporte para Python, R, Scala, SQL, y otros lenguajes relacionados con el análisis y machine learning, gracias a su integración con Apache Spark 𝟰. 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘆 𝗖𝗼𝗻𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗶𝗱𝗮𝗱 Snowflake: Ofrece conectores nativos para herramientas de BI como Tableau, Power BI... Buena integración con servicios de nube como AWS, Azure y GCP Databricks: Se integra bien con servicios de nube y frameworks de machine learning. Con conectores para Power BI, Tableau... pero destaca por su conexión fluida con flujos de big data y pipelines de IA 𝟱. 𝗔𝗹𝗺𝗮𝗰𝗲𝗻𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 Snowflake: Utiliza Formato de almacenamiento patentado que permite almacenar datos estructurados y semiestructurados (JSON, Parquet, Avro) de manera eficiente Databricks: Aprovecha el Delta Lake para proporcionar transacciones ACID en data lakes y mejorar la calidad y consistencia de los datos 𝟲. 𝗠𝗮𝗻𝗲𝗷𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗡𝗼 𝗘𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮𝗱𝗼𝘀 Snowflake: Soporta datos semiestructurados como JSON y Avro con procesamiento optimizado mediante columnas VARIANT Databricks: Ofrece un soporte más flexible y robusto para datos no estructurados, lo que lo hace ideal para proyectos de IA donde se manejan imágenes, audio... 𝟳. 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲𝗹 𝗥𝗲𝗻𝗱𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 Snowflake: Utiliza técnicas como el clustering automático y almacenamiento basado en columnas para optimizar el rendimiento Databricks: Utiliza optimizaciones de Apache Spark y el almacenamiento de Delta Lake para aumentar el rendimiento en procesamiento paralelo y tiempo real 𝟴. 𝗣𝗿𝗲𝗰𝗶𝗼𝘀 Snowflake: Usa un modelo de precios basado en el uso de almacenamiento y computación por separado Databricks: Ofrece un modelo de precios basado en unidades de procesamiento (DBU, Databricks Unit), que varían según el tipo de trabajo (por ejemplo, batch o real-time). Puede ser más complejo de calcular pero es más flexible

Data Lake vs. Data Warehouse: ¿Cuál es la Mejor Opción para tus Necesidades Analíticas? Parte 1 En el mundo del análisis de datos, la elección entre un Data Lake y un Data Warehouse es fundamental para definir cómo se gestionan y procesan los datos. Ambas arquitecturas tienen sus fortalezas y debilidades, y su elección depende en gran medida de las necesidades específicas de la organización. A continuación, se presenta un análisis técnico de ambas opciones para ayudarte a decidir cuál se ajusta mejor a tus requerimientos analíticos. Data Lake: Flexibilidad y Escalabilidad Características Clave: Almacenamiento de datos en bruto: Los Data Lakes permiten almacenar datos en su formato nativo, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto incluye archivos de texto, imágenes, videos y datos de sensores. Escalabilidad: Diseñados para manejar grandes volúmenes de datos a bajo costo, los Data Lakes pueden escalar horizontalmente, lo que significa que se pueden añadir más servidores para gestionar el aumento de datos sin perder rendimiento. Procesamiento flexible: Usando frameworks como Apache Spark y Hadoop, los Data Lakes permiten el procesamiento en paralelo de grandes cantidades de datos. Esto es ideal para análisis exploratorios y machine learning. Ventajas: Costo-Efectividad: Al usar almacenamiento en la nube y tecnologías de código abierto, los Data Lakes pueden ser más económicos que los Data Warehouses. Versatilidad: Capaces de almacenar todo tipo de datos, desde bases de datos SQL hasta logs de aplicaciones y datos de redes sociales, ofreciendo un repositorio único para toda la información de la empresa. Desventajas: Complejidad en la gestión de datos: La falta de estructura puede llevar a la creación de un "Data Swamp", donde los datos son difíciles de gestionar y mantener, especialmente si no se implementan políticas de gobernanza de datos adecuadas. Rendimiento variable: La consulta de datos no estructurados o semiestructurados puede ser más lenta y menos eficiente que en un Data Warehouse, especialmente si no se optimizan las configuraciones de hardware y software. #junior #juniors #empleoit #trabajoremoto #Data #ETL #DataEngineer #DataEngineer #DataLake #DataWarehouse

Comparando Esquemas de Datos: Snowflake, Estrella y Normalizado en SQL Server ❄️🌟🗄️ ¿Necesitas optimizar tu almacén de datos en SQL Server? Elegir el esquema correcto es crucial para la eficiencia y la escalabilidad. Analicemos tres opciones: Snowflake, Estrella y Normalizado. ¡Descubre cuál se adapta mejor a tus necesidades! ¿Qué resuelve? Optimiza el diseño de tu almacén de datos para mejorar el rendimiento de consultas, reducir la redundancia de datos y garantizar la integridad de la información. 5 Puntos Clave: 1. Mejora el rendimiento de las consultas. 2. Reduce la redundancia de datos. 3. Aumenta la integridad de la información. 4. Facilita el mantenimiento y la actualización de los datos. 5. Se adapta a diferentes necesidades de negocio. Descripción de la solución: La selección del esquema de datos (Snowflake, Estrella o Normalizado) depende de la complejidad de tus datos y las necesidades de consulta. 5 Puntos Clave: 1. Esquema Estrella: Ideal para consultas rápidas y simples, con datos denormalizados. Perfecto para análisis OLAP. 2. Esquema Snowflake: Combina la eficiencia de la Estrella con la reducción de redundancia de la Normalización. Ideal para grandes volúmenes de datos. 3. Esquema Normalizado: Prioriza la integridad de datos y reduce la redundancia, pero puede ser menos eficiente para consultas complejas. Ideal para transacciones OLTP. 4. La elección depende del balance entre rendimiento y redundancia. 5. Considera el volumen de datos, la frecuencia de consultas y la complejidad de los análisis. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores humanos en la manipulación de datos. 2. Menos horas de trabajo en mantenimiento y consultas. 3. Reducción de costos de almacenamiento. 4. Mayor eficiencia en el análisis de datos. 5. Mejor toma de decisiones basada en datos confiables. 5 Herramientas/Metodologías/Tecnologías: 1. SQL Server Management Studio (SSMS) 2. Power BI 3. Metodologías ágiles (Scrum) para el desarrollo del modelo. 4. Herramientas de modelado de datos (Erwin Data Modeler, etc.) 5. Lenguaje de consulta SQL. 5 KPIs para medir el éxito: 1. Tiempo de respuesta de las consultas. 2. Volumen de datos procesados. 3. Reducción de la redundancia de datos. 4. Número de errores en los datos. 5. Satisfacción del usuario con la información. 5 OKRs para medir el éxito: 1. Reducir el tiempo de respuesta de las consultas en un 50% en Q4. 2. Aumentar el volumen de datos procesados en un 20% en Q3. 3. Reducir la redundancia de datos en un 30% para fin de año. 4. Reducir los errores en los datos a menos del 1% en Q2. 5. Lograr una calificación de satisfacción del usuario de 4.5/5 para fin de año. #datamodeling #SQLServer #SnowflakeSchema #StarSchema #NormalizedSchema #DataWarehouse #BusinessIntelligence #DataAnalytics Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

🔄 La Evolución de las Bases de Datos: SQL vs NoSQL vs NewSQL En nuestro mundo digital, la gestión de datos ha evolucionado significativamente para adaptarse a las cambiantes necesidades tecnológicas y empresariales. Desde las robustas y estructuradas bases de datos SQL hasta las flexibles soluciones NoSQL y las innovadoras bases NewSQL, cada tipo ha transformado la manera en que almacenamos, recuperamos y manejamos datos. Vamos a explorar esta evolución: 🗄️ SQL: Estabilidad y Estructura 🔹 SQL (Structured Query Language) ha sido la columna vertebral de la gestión de datos desde que Oracle lanzó la primera base de datos comercial en 1979. Estas bases de datos se caracterizan por su estructura rigurosa y su capacidad para manejar transacciones complejas de manera confiable. 🚧 Desafíos: Dificultades con la escalabilidad horizontal y la rigidez en los esquemas de datos. ✔️ Ventajas: Integridad de datos y relaciones complejas bien gestionadas. 🌐 NoSQL: Flexibilidad y Escalabilidad 🔹 NoSQL surgió como una respuesta a las limitaciones de SQL, especialmente para aplicaciones que requerían escalabilidad horizontal y la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos desestructurados. MongoDB, Cassandra y Redis son ejemplos prominentes. 🚧 Desafíos: Consistencia eventual y manejo de transacciones complejas. ✔️ Ventajas: Flexibilidad en el manejo de datos y excelente escalabilidad. 🆕 NewSQL: Lo Mejor de Ambos Mundos 🔹 NewSQL busca combinar la escalabilidad de NoSQL con el soporte transaccional robusto de SQL. Google Spanner y CockroachDB son ejemplos de sistemas NewSQL que ofrecen soluciones innovadoras. 🚧 Desafíos: La adopción puede ser un desafío debido a la nueva tecnología y la complejidad operacional. ✔️ Ventajas: Combina la consistencia de SQL con la escalabilidad de NoSQL. 🌟 La elección entre SQL, NoSQL y NewSQL depende de las necesidades específicas de cada proyecto. Mientras que SQL es ideal para aplicaciones que necesitan transacciones complejas y precisas, NoSQL se adapta mejor a proyectos que requieren flexibilidad y escalabilidad. NewSQL, por otro lado, es excelente para quienes necesitan lo mejor de ambos mundos. #BasesDeDatos #SQL #NoSQL #NewSQL #InnovaciónTecnológica