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Bases de Datos orientadas a grafos: Para un Big Data cada vez más conectado


, el 9 Diciembre 2016 | Leído 1609 veces

El mundo real, donde todo está ricamente interconectado, se puede representar a través de grafos. La mejor y la forma más natural de entender cualquier sistema que nos rodea y de representar sus conexiones, es a través de los grafos: los elementos del sistema se convierten en círculos (nodos, entidades o vértices) y las relaciones entre los objetos se convierten en líneas (aristas).



Bases de Datos orientadas a grafos: Para un Big Data cada vez más conectado
Pues bien, esto lo supieron materializar y, por supuesto monetizar, empresas como Facebook, Google y Twitter cuyo "big data" conectado es el centro de estos negocios y detrás de todo esto están los grafos. Por ejemplo, el reino de Facebook construido por Mark Zuckerberg está basado en el valor de las relaciones entre las personas capturando todas estas conexiones en un "grafo social".
Como bien se describe en Wikipedia, "los grafos permiten estudiar las interrelaciones entre unidades que interactúan unas con otras"; y en realidad no es nada nuevo saber que cualquier sistema puede representarse mediante un grafo. Los grafos y su teoría remontan 300 años atrás con Leonhard Paul Euler, el principal matemático del siglo XVIII y desde ese entonces han sido bien conocidos por su amplia aplicación en diversos problemas inicialmente pertenecientes al mundo de las ciencias exactas. Mas, sin embargo, sólo hasta hace poco, se ha extendido su uso hacia otros campos, como el de la gestión de la información en diversos sectores, específicamente en donde las conexiones son la razón fundamental de estudio.

¿Cómo tratar tecnológicamente los retos de los datos cada vez más conectados?

Una imagen que representa muy bien la cantidad de fuentes de datos y la forma como están conectadas, es el diagrama del proyecto  LOD por sus siglas en inglés, Linking Open Data El objetivo del proyecto LOD, desarrollado por el grupo de la W3C encargado de divulgar y explicar la Web semántica (Semantic Web Education and Outreach), es ampliar la web con una base de datos común mediante la publicación en la Web de bases de datos en el Resource Description Framewor, RDF y mediante el establecimiento de enlaces RDF entre datos de diferentes fuentes.
Pasando a los diferentes sectores, como el sector salud, logística, retail, comunicaciones, transporte, banca, aeronáutica y muchos otros más, día a día, se genera un Big Data cada vez más "big" y más conectado que en últimas se traduce en más data y cuyo valor radica en entender la manera como se relacionan los elementos que la componen.
Para generar este entendimiento se hace necesario identificar y caracterizar las conexiones. Es por ello que muchas empresas, no solamente los gigantes de las redes sociales, sino compañías de diversas industrias han comenzado a utilizar diferentes tecnologías para abordar el reto de los datos conectados partiendo de bases de datos relacionales, pasando por otras como las NoSQL y ahora cada vez más terminando por usar las bases de datos orientadas a grafos como el mejor medio para modelar, almacenar y analizar datos conectados.
Las bases de datos orientadas a grafos proporcionan a los profesionales de la informática, el novedoso poder de representar un problema de cualquier dominio usando grafos. Esta novedosa técnica de modelado de datos es extremadamente flexible y alineada con las mejores prácticas ágiles de programación de hoy en día.

El valor: la conexión entre los datos

En los modelos de bases de datos orientadas a grafos, las relaciones son el foco y la pieza fundamental. Dos principales componentes: los nodos que representan las entidades (una persona, un producto, un punto geográfico, etc.) y las relaciones, que van más allá de ser solamente líneas dentro del grafo que representan las conexiones entre ellas (indicando fecha de creación de la conexión, el tipo de conexión y demás atributos relativos que describen la conexión), dando lugar a una base de datos con una estructura interconectada que permite lograr modelos sofisticados y más próximos con los modelos del mundo real.
Además del uso de las bases de datos orientadas a grafos en los modelos de las redes sociales, está el caso de la recomendación, por ejemplo, la relación entre dos nodos podría indicar que un cliente de un sitio de e-commerce (nodo A) compra frecuentemente determinado producto (nodo B), el cual es a su vez comprado por otros clientes (nodos C, D, …Z) y el histórico de compras igualmente será almacenado en la base de datos. Una consulta colaborativa al grafo y un algoritmo de recomendación permitirá proponer al cliente X una compra en función de ese histórico que muy difícilmente se podría lograr con las bases de datos relacionales.
El uso de las bases de datos orientadas a grafos está aumentando y se dirige hacia una de las actuales tendencias de negocios: el del aprovechamiento de las dinámicas y complejas relaciones de los datos muy conectados con el fin de generar una perspectiva y una ventaja competitiva.
Las bases de datos orientadas a grafos son extremadamente útiles en la comprensión de diversos escenarios de conexiones multidimensionales: ¿Desea entender las relaciones entre sus clientes? ¿Busca optimizar las rutas de logística? ¿Posee interés en detectar a tiempo las fallas técnicas y de operación de maquinaria? ¿Desea superar a sus competidores? ¿Quiere encontrar los autores de actos cibercriminales? Las bases de datos orientadas a grafos han ayudado a resolver importantes problemas como estos, que no solo pertenecen al área de las redes sociales, sino a muchos otros dominios.

Para conocer mas

El seminario web titulado Panorama de las bases de datos orientadas a grafos, arquitectura, técnicas, usos, disponible con acceso libre, presenta este tema que cada vez toma mayor interés en las nuevas aplicaciones de la analítica de datos cuyo uso va más allá del análisis de las redes sociales.

¿Qué pueden hacer las bases de datos orientadas a grafos? ¿Cómo funcionan? ¿Cuándo son más convenientes de usar frente a las bases de datos relacionales o a las bases NoSQL? ¿En qué otros dominios se están usando? ¿Cuáles son los puntos fuertes y los puntos débiles de estas bases? ¿Cuál es el tamaño del mercado y cuáles son las principales soluciones?

Este webinar de bases de datos orientadas a grafos responde a los anteriores interrogantes, comenzando por explicar los principios básicos de las bases de datos orientadas a grafos y las diferencias con las bases de datos relacionales. Seguido se explica en qué tipo de proyectos las bases de datos orientadas a grafos son más flexibles y se detallan algunos ejemplos de casos de uso de éstas bases de datos en marketing, en logística, en la cadena de suministros, en ciberseguridad y en la Fábrica 4.0, siendo esta última, la combinación del IoT con las bases de datos orientadas a grafos.

Usted igualmente descubrirá las 4 características comunes de los proyectos que harán decidir escoger el uso de una base de datos orientada a grafos. Así mismo, se explica brevemente la base técnica donde se apoya la arquitectura y se citan algunos algoritmos usados para recorrer y consultar las bases de datos orientados a grafos. Por último, se presentan las diferentes soluciones existentes en el mercado para motivarlo a que entre en este mundo de bases de datos accesibles y fáciles de instalar si se considera primíparo en el tema, o para motivarlo a que optimice en caso de que desee profundizar acerca de estas nuevas herramientas tecnológicas para probar y definir cuáles se adaptan mejor a las necesidades de su "data" conectada.




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