InterSystems IRIS Data Platform: Una plataforma de datos unificada y eficiente para una información de negocios más rápida
Resumen
La presente Revisión de ESG Lab documenta nuestra auditoría de las pruebas de rendimiento de InterSystems IRIS Data Platform. Las pruebas se ejecutaron en un entorno de prueba de concepto y se compararon los resultados con tres bases de datos comúnmente utilizadas. Las pruebas se enfocaron en el rendimiento de consultas comunes realizadas en la industria de servicios financieros.
Los desafíos
Las bases de datos transaccionales son esenciales para muchos procesos de negocios que generan ingresos y los análisis de datos pueden aumentar las ventajas competitivas. Sin embargo, las organizaciones suelen tener problemas para ajustar el modelo de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés) tradicionales a los tipos de datos que tienen y a la información que se busca descubrir. Las bases de datos NoSQL y NewSQL ofrecen características valiosas, pero usar múltiples bases de datos significa desplegar distintas infraestructuras, cada una con sus propias necesidades de rendimiento, escalabilidad y flexibilidad. Adicionalmente, las organizaciones siempre buscan aumentar el rendimiento y así acelerar los conocimientos del negocio; las bases de datos en memoria entregan velocidad, pero se tornan complicadas con grandes cantidades de datos. Todas estas exigencias aumentan los costos. No es una sorpresa entonces, que cuando ESG preguntó a los que toman decisiones tecnológicas acerca de factores determinantes en la elección de bases de datos, el 48% de las organizaciones que respondió mencionó la gestión del tamaño y crecimiento de las bases; 35%, el cumplimiento con los requerimientos de rendimiento de la base de datos y 34% indicó el soporte de bases de datos alojadas en nubes.
La mayoría de las organizaciones terminan utilizando múltiples bases de datos, añadiendo costos de infraestructura y personal. Si las organizaciones pueden reducir la huella requerida para manejar todas sus necesidades de bases de datos (cargas de trabajo transaccionales y analíticas, incluyendo procesamiento en tiempo real, histórico, de lenguaje natural e inteligencia de negocios), pueden ahorrar dinero. Pero deben ser capaces de ofrecer un alto rendimiento, junto con la solidez de los datos, la escalabilidad y la facilidad de gestión.