Bases de datos operacionales: cómo funcionan y cuándo usarlas

Las bases de datos operacionales —también llamadas bases de datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP)— están diseñadas para procesar transacciones en tiempo real que impulsan las operaciones comerciales diarias. Las bases de datos operacionales están diseñadas para almacenar y recuperar datos rápidamente, procesando el flujo constante de creaciones, lecturas, actualizaciones y eliminaciones que mantienen las aplicaciones en funcionamiento y garantizan que las transacciones se completen de manera precisa y confiable.

Esta guía cubre cómo funcionan las bases de datos operacionales, en qué se diferencian de los sistemas analíticos y qué se necesita para diseñarlas para cargas de trabajo de alto rendimiento y baja latencia en entornos modernos en la nube y distribuidos.

Características principales de una base de datos operacional

Las bases de datos operacionales están diseñadas para almacenar y actualizar datos transaccionales de manera eficiente y confiable en tiempo real para operaciones en vivo. Las características principales que definen las bases de datos operacionales incluyen:

• Procesamiento en tiempo real: Los datos se escriben y están disponibles inmediatamente, no en lotes. Las transacciones se confirman en milisegundos, lo que garantiza que las aplicaciones reflejen siempre el estado más reciente del negocio.
• Operaciones CRUD: Cuatro operaciones fundamentales —Crear, Leer, Actualizar, Eliminar— impulsan las aplicaciones transaccionales. Cada interacción del usuario, desde enviar un formulario hasta completar un pago, activa una o más de estas operaciones.
• Actualidad de los datos: Las bases de datos almacenan datos del estado actual. En las operaciones de inventario, por ejemplo, los datos reflejan el recuento de inventario actual, no lo que era el trimestre pasado. Esto es fundamental para la toma de decisiones operativas y los sistemas orientados al cliente.
• Alta concurrencia: Los mecanismos de control de concurrencia garantizan que las transacciones superpuestas no corrompan los datos compartidos. Miles de usuarios pueden leer y escribir simultáneamente sin conflictos ni errores.
• Garantías ACID: Las bases de datos aplican las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) para garantizar que solo se almacenen transacciones válidas y completas, manteniendo la integridad de los datos. Cada transacción se completa correctamente o no se completa en absoluto.

Bases de datos operacionales frente a almacenes de datos

Una base de datos operacional está diseñada para almacenar y administrar datos en tiempo real para respaldar las operaciones continuas de una organización. En contraste, un almacén de datos es un repositorio estructurado que proporciona datos para inteligencia empresarial y análisis. Los datos se limpian, transforman y integran en un esquema optimizado para consultas y análisis.

Si bien tanto las bases de datos operacionales como los almacenes de datos almacenan datos comerciales, operan de manera diferente y cumplen propósitos distintos.

Para la mayoría de las organizaciones, no se trata de una cuestión de uno u otro, sino que necesitan ambos tipos de sistemas de datos. Las bases de datos operacionales facilitan las transacciones críticas y capturan los datos de esas transacciones, que a menudo se envían a los almacenes de datos para alimentar análisis e información adicionales. Cada vez más, el límite entre las bases de datos operacionales y los almacenes de datos se está desdibujando a medida que las arquitecturas de lakehouse unifican las cargas de trabajo operacionales y analíticas en una sola plataforma. Esta convergencia permite a las organizaciones pasar de la generación de informes por lotes a análisis casi en tiempo real, acortando el tiempo entre la transacción y la información.

OLTP frente a OLAP: Comprensión de los modelos de procesamiento

Tanto los modelos OLTP como los de procesamiento analítico en línea (OLAP) son esenciales para administrar y analizar grandes volúmenes de datos, pero están diseñados para tareas diferentes y cumplen propósitos distintos. Mientras que OLTP se enfoca en almacenar y actualizar datos transaccionales de manera eficiente y confiable en tiempo real para operaciones en vivo, OLAP está diseñado para inteligencia empresarial, minería de datos e informes analíticos.

Los sistemas OLTP manejan transacciones cortas y realizan operaciones a nivel de fila para procesar de manera eficiente las actividades comerciales diarias. Están optimizados para cargas de trabajo intensivas en escritura, centrándose en manejar un alto volumen de transacciones pequeñas y concurrentes mientras mantienen la velocidad y la integridad de los datos. Típicamente, utilizan esquemas normalizados para mantener la integridad de los datos y reducir la redundancia.

Los sistemas OLAP, por otro lado, sobresalen en la ejecución de consultas complejas y la realización de escaneos a nivel de columna para analizar grandes volúmenes de datos. Están optimizados para operaciones intensivas en lectura, como agregación y análisis, y comúnmente utilizan esquemas desnormalizados para mejorar el rendimiento de las consultas.

Las organizaciones a menudo utilizan tanto el procesamiento de datos OLTP como OLAP para una inteligencia empresarial integral. El pipeline de OLTP a OLAP mueve los datos transaccionales generados por las bases de datos operacionales a través de procesos de extracción, transformación y carga (ETL) o captura de datos de cambios (CDC) hacia un almacén de datos o lakehouse, donde los analistas los consultan para respaldar la toma de decisiones. Una tienda de datos operacional (ODS), otro componente arquitectónico, puede ubicarse entre los sistemas OLTP y OLAP para integrar datos casi en tiempo real de múltiples fuentes para informes operacionales sin la latencia de una carga completa del almacén.

Por qué las bases de datos OLTP tradicionales no son suficientes para las cargas de trabajo modernas

Los sistemas OLTP fueron diseñados para el procesamiento transaccional rápido y confiable, en lugar de cargas de trabajo analíticas o impulsadas por IA. Sin embargo, las aplicaciones modernas requieren análisis en tiempo real, acceso flexible a datos e integración con sistemas de IA, creando una brecha entre las fortalezas de las arquitecturas OLTP tradicionales y las necesidades de los sistemas modernos. Las soluciones híbridas pueden ayudar a cerrar esta brecha.

Limitaciones de las bases de datos OLTP para aplicaciones de IA e inteligentes

Las bases de datos OLTP tradicionales carecen de las capacidades para respaldar completamente las aplicaciones modernas de IA e inteligentes. A menudo están aisladas de las cargas de trabajo analíticas y de IA, lo que requiere mover datos a través de lentos pipelines ETL antes de que puedan usarse. Están diseñadas para datos estructurados, sin soporte nativo para formatos no estructurados, embeddings o búsqueda vectorial, capacidades que son fundamentales para los sistemas de IA modernos. Los esquemas rígidos dificultan la iteración rápida, lo cual es crítico para aplicaciones de agentes y IA en rápida evolución. Desde una perspectiva de escalabilidad, la escalabilidad vertical alcanza rápidamente límites prácticos, mientras que la escalabilidad horizontal a través de fragmentación agrega complejidad operativa. Los sistemas OLTP tradicionales también a menudo carecen de capacidades cruciales de gobernanza de datos requeridas para la implementación responsable de IA, como controles de acceso detallados, seguimiento de linaje y funciones de cumplimiento.

Requisitos de las aplicaciones de datos modernas

Las aplicaciones de datos modernas requieren plataformas que puedan unificar cargas de trabajo operacionales y analíticas sin retrasos en los pipelines por lotes, lo que permite el acceso en tiempo real a datos frescos. Deben admitir una amplia gama de tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados, no estructurados y vectoriales, dentro de un solo sistema para permitir diversos casos de uso. La gobernanza, la seguridad y el linaje deben estar integrados, no añadidos. Estas aplicaciones también exigen escalabilidad elástica y sin servidor para manejar de manera eficiente cargas de trabajo impredecibles e integración de baja latencia con pipelines de IA/ML, almacenes de características y contextos impulsados por agentes para admitir sistemas inteligentes y receptivos que operan sobre datos en continua evolución.

Cómo Databricks Lakebase cierra la brecha

Un lakebase resuelve las limitaciones de los sistemas OLTP tradicionales. Las características clave de un lakebase incluyen:

• Almacenamiento y cómputo separados: Los datos se almacenan de forma económica en almacenes de objetos en la nube, mientras que el cómputo se ejecuta de forma independiente y elástica. Esto permite una escala masiva, alta concurrencia y la capacidad de escalar a cero en menos de un segundo.
• Almacenamiento ilimitado, de bajo costo y duradero: Con los datos residiendo en el lago, los costos de almacenamiento son drásticamente más bajos que en los sistemas de bases de datos tradicionales que requieren infraestructura de capacidad fija. Y su almacenamiento está respaldado por la durabilidad del almacenamiento de objetos en la nube.
• Cómputo Postgres elástico y sin servidor: Proporciona Postgres sin servidor completamente administrado que escala instantáneamente con la demanda y se reduce cuando está inactivo.
• Ramificación, clonación y recuperación instantáneas: Las bases de datos se pueden ramificar y clonar de la misma manera que los desarrolladores ramifican el código.
• Cargas de trabajo transaccionales y analíticas unificadas: Lakebase se integra perfectamente con el Lakehouse, compartiendo la misma capa de almacenamiento entre OLTP y OLAP.
• Abierto y multicloud por diseño: Los datos almacenados en formatos abiertos evitan el bloqueo propietario y permiten una verdadera portabilidad entre nubes.

De datos operacionales a aplicaciones inteligentes

Los datos operativos son valiosos porque impulsan agentes de IA, decisiones en tiempo real y aplicaciones inteligentes. Las bases de datos operativas tradicionales pueden almacenar y procesar eficientemente datos en tiempo real, pero no están diseñadas para las demandas actuales. Databricks Lakebase ayuda a las organizaciones a desbloquear todo el valor de los datos operativos para aplicaciones impulsadas por IA.

Datos operativos como base para la IA

Cada transacción dentro de una organización genera datos que pueden alimentar modelos de IA, decisiones de agentes y análisis predictivos. Databricks Lakebase pone los datos operativos a disposición de la IA en tiempo casi real al eliminar el retraso causado por la transferencia de datos de los sistemas operativos al almacén de datos. Como resultado, las organizaciones pueden implementar casos de uso como agentes de IA que actúan sobre inventario en vivo, sistemas de detección de fraude que califican transacciones a medida que ocurren y copilotos que operan con datos de cuenta actualizados.

Construyendo sobre la Plataforma Databricks

Lakebase se basa en la Plataforma Databricks, que reúne datos, análisis e IA en una sola plataforma.

• Delta Lake proporciona una base confiable con transacciones ACID, viaje en el tiempo y aplicación de esquemas a escala de lakehouse para datos operativos que son confiables y flexibles
• Mosaic AI conecta los datos operativos directamente al entrenamiento de modelos, ajuste fino, agentes y RAG, lo que permite un desarrollo de IA sin problemas sobre datos en vivo
• Unity Catalog ofrece una capa de gobernanza única y consistente con permisos unificados y linaje de extremo a extremo en todos los datos
• SQL sin servidor y streaming incorporado admiten consultas en tiempo real e ingesta continua sin necesidad de administrar infraestructura

Comenzando con Databricks Lakebase

Para comenzar con Databricks Lakebase, conecte sus sistemas OLTP existentes a través de pipelines de CDC o streaming a Delta Lake, eliminando la necesidad de movimiento de datos orientado a lotes. Una vez ingeridos, los datos operativos estarán disponibles de inmediato en toda la plataforma, lo que permitirá que los análisis SQL, los paneles de BI, los flujos de trabajo de ML y los agentes de IA operen con datos frescos y actualizados continuamente. Este enfoque simplificado permite a los equipos pasar rápidamente de la ingesta a la información y la acción sin los retrasos o la complejidad tradicionales de los sistemas separados.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original