Mapa Mental del Concepto de Bases de Datos

Mapa mental sobre definición, características, tipos, usos e importancia de las bases de datos.

1. Unidad más básica de informaciónCarece de significado
Requieren procesamiento para generar información
Letras
Números
Símbolos
Imágenes
Sistema de Gestión de Bases de Datos
Software para bases de datos
DefiniciónCrear estructura de base de datos
Manipulación
Insertar
Actualizar
Consultar
Eliminar
Privilegios
Permisos de acceso
Garantiza la seguridad de datos
Tipos
Lectura
Escritura
Actualización
Eliminación
Ver datos sin modificarlos
Insertar nuevos datos
Cambiar datos existentes
Borrar datos de la base
Datos
Mayor seguridad
Distintos servidores o computadoras
Distribución de datos pública
HomogéneoMismo hardware y mismo software
No usan el mismo hardware o el mismo software
Información
Un solo servidor
Administración
Interacción
Accesos
Bases de Datos
Tendencias y aplicaciones
Big Data
Mejor control de datos
En memoria
Aplicaciones nuevas
Gran volumen de información
Datos guardados en varios servidores
Aplicaciones
Procesamiento súper rápido
Inteligencia Artificial
Bases gráficas (ej. Neo4j)
Blockchain
Análisis de redes sociales
Almacenamiento descentralizado
loT
Comercio electrónico
Conjunto de datos relacionados
Datos sin formato o modelo definido
Base de datos
Almacen para acceso y administración
Resguardo y control de datos
Tipos
SQL
NoSQL
Tablas estructuradas
Modelos de datos
Jerárquico
De red
Relacional
Orientado a objetos
Documental/No SQL
Multidimensional
Estructura en árbol
Relación padre–hijo
Uso en sistemas antiguos (mainframes)
Conecta nodos
Consultas con SQL
Claves primarias y foráneas
Organización en tablas
Mezcla datos con programación orientada a objetos  
Maneja información compleja
Guarda datos en documentos
Flexible y se usa en Big Data y apps web.
Se usa para análisis de datos (OLAP) y es útil en inteligencia de negocios.
JSON
Relaciones entre datos
Imágenes
Multimedia
Netflix
Twitter
Redes sociales
Finanzas
Videojuegos
Análisis en tiempo real
Machine Learning
Fraudes
Disponibilidad
Menos fallos
Copias de seguridad
Integridad
Recuperación de datos
Herramientas para generar informes
Aplicaciones
Escalables y se paga solo lo que se usa
Acceso remoto desde cualquier lugar
Apps en tiempo real
Datos no estructurados
NoSQL
Distribuidas
Provoca errores en reportes
Falta de consistencia
Datos contradictorios
Incoherencia Aspectos críticos
Repetición de datos
Ocupa espacio extra Redundancia
Centralizada
Distribuida
 Heterogéneo
Riesgo de inconsistencias
Procesamiento
Bases en la nube