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Conlleva la planificación de cómo se pueden llevar a cabo las etapas del ciclo de vida de la manera más eficiente.

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En esta etapa se recogen y analizan los requerimientos de los usuarios y de las áreas de aplicación.

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3. Recolección y análisis de los requisitos

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3. Recolección y análisis de los requisitos

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En esta etapa se recogen y analizan los requerimientos de los usuarios y de las áreas de aplicación.

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Consiste en la producción de un esquema conceptual, que es independiente de todas las consideraciones físicas. Este modelo se refina después en un esquema lógico eliminando las construcciones que no se pueden representar en el modelo de base de datos escogido

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Si no se dispone de un SGBD, o el que hay se encuentra
obsoleto, se debe escoger un SGBD que sea adecuado para el
sistema de información. Esta elección se debe hacer en
cualquier momento antes del diseño lógico. 

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En esta etapa se diseñan los programas de aplicación que usarán y procesarán la base de datos.

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Este proceso permite que quienes diseñan e implementan el sistema sepan si han interpretado correctamente los requisitos de los usuarios.

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Estas sentencias se encargan de crear el esquema de la base de datos, los ficheros en donde se almacenarán los datos y las vistas de los usuarios.

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Los datos se cargan desde el sistema viejo al nuevo directamente o, si es necesario, se convierten al formato que requiera el nuevo SGBD y luego se cargan.

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Una base de datos es un conjunto de información organizada y estructurada que se almacena en un sistema informático para su posterior recuperación, análisis y/o transmisión. Las bases de datos son el resultado de la necesidad humana de almacenar información, preservarla contra el tiempo y el deterioro, y poder acceder a ella posteriormente

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El modelo relacional de los SGBD es el más utilizado en todos los modelos de negocio. Funciona para organizar bases de datos tradicionales o tablas de datos, e interpreta esos datos a través de comandos y consultas de lenguaje estructurado. Los datos en un modelo relacional se pueden leer en relación entre sí, con los diferentes registros y tipos de datos organizados por la herramienta en categorías.

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Un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD) es un software utilizado para gestionar, almacenar y recuperar bases de datos. Proporciona una interfaz que permite a los usuarios leer, crear, borrar y actualizar datos. Los SGBD funcionan mediante comandos del sistema.

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Un gestor no relacional permite interpretar grandes cantidades de datos a la vez, pues su formato flexible deja escalar la base de datos a múltiples servidores, según sea necesario. Este tipo de software puede trabajar con datos en almacenes de documentos, bases de datos de gráficos y almacenes de clave/valor, entre otros formatos. El modelo no relacional ha ido poco a poco ganando popularidad a medida que la administración de big data se vuelve más compleja.

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SGBD comerciales y libresEntre las características de este tipo de SGBD se e

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SGBD comerciales y libresEntre las características de este tipo de SGBD se e

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Entre las características de este tipo de SGBD se encuentran:

Comerciales

Su código no está disponible de forma libre y aunque hay que pagar por ellos, existe un gran número de versiones gratuitas con algunas funcionalidades incluidas o pruebas temporales para evaluar su desempeño. Uno de los ejemplos más populares de este tipo de SGBD es Oracle.

Libres

Es un tipo de SGBD más viable y económico. Sin embargo, no se debe confundir libre con gratuito, ya que si bien el código puede estar disponible, el mantenimiento y soporte del sistema requiere de empresas externas que ofrezcan el servicio.

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Existen varios tipos o modelos de bases de datos, cada uno diseñado para satisfacer diferentes necesidades y requisitos en la gestión y organización de la información. Aquí te menciono algunos de los tipos más comunes junto con algunas de sus características:

1. Bases de Datos Relacionales:

Características:

Utilizan tablas para organizar y almacenar los datos.

Establecen relaciones entre tablas a través de claves primarias y foráneas.

Utilizan el lenguaje SQL para realizar consultas y manipular los datos.

Garantizan la integridad referencial entre las tablas.

Ejemplos de sistemas de gestión de bases de datos relacionales: MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server.

2. Bases de Datos NoSQL:

Características:

No siguen el modelo relacional y pueden usar diferentes modelos de datos (documentos, clave-valor, columnares, grafos, etc.).

Escalables y diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo distribuidas.

No requieren un esquema fijo, lo que facilita la adaptación a cambios en la estructura de datos.

Son adecuadas para aplicaciones que requieren una alta disponibilidad y rendimiento.

Ejemplos de sistemas de gestión de bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j.

3. Bases de Datos Orientadas a Objetos:

Características:

Almacenan datos en forma de objetos, que pueden contener atributos y métodos.

Están diseñadas para trabajar con lenguajes de programación orientados a objetos.

Permiten la encapsulación de datos y la herencia entre objetos.

Son utilizadas principalmente en entornos de desarrollo de software orientado a objetos.

Ejemplos: db4o, Zope Object Database (ZODB).

4. Bases de Datos de Grafos:

Características:

Modelan y almacenan datos en forma de nodos y relaciones entre ellos.

Son eficaces para representar y analizar redes complejas, como las redes sociales o rutas de transporte.

Permiten consultas eficientes para encontrar patrones y relaciones en los datos.

Ejemplos: Neo4j, Amazon Neptune.

5. Bases de Datos en Memoria (In-Memory Databases):

Características:

Almacenan y acceden a los datos principalmente en la RAM, lo que proporciona un acceso extremadamente rápido.

Son adecuadas para aplicaciones que requieren un rendimiento muy alto y tiempos de respuesta bajos.

No son ideales para grandes volúmenes de datos que no pueden caber en la memoria.

Ejemplos: Redis (que puede funcionar como base de datos en memoria), SAP HANA.

6. Bases de Datos Columnares:

Características:

Almacenan los datos en columnas en lugar de filas, lo que permite una alta compresión y consultas eficientes en operaciones analíticas.

Son ideales para aplicaciones de análisis de datos y business intelligence.

No son tan eficientes para operaciones transaccionales o de actualización frecuente.

Ejemplos: Apache Cassandra, Google Bigtable.

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La característica principal de este SGBD es la creación de diversas aplicaciones para gestionar diferentes aspectos del sistema. Su ventaja son sus procesos independientes, ya que las modificaciones no afectan al resto. Entre los ejemplos más conocidos se encuentran los sistemas ofimáticos como Word o Excel.

Debido al gran avance tecnológico en los gestores de bases de datos actuales, este tipo de SGBD se ha quedado un tanto obsoleto para alcanzar más objetivos. Por lo tanto, llega a presentar desventajas como: datos redundantes e inconsistentes, difícil acceso a los datos, dependencia de los datos a nivel físico y tiempos de procesamiento elevados.

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Este tipo de SGBD se centraliza en una base de datos común a todas las aplicaciones. Aquí, los datos se almacenan en una única estructura lógica y a través de ella se accede a la información disponible.

Entre sus principales ventajas se encuentra la independencia de los datos, programas y procesos, menor redundancia de los datos, mayor integridad de los datos, acceso más eficiente, menor espacio de almacenamiento y acceso simultáneo a los datos.

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Un gestor gestor de bases de datos jerárquico organiza los datos en un diagrama de árbol, definiendo la importancia de cada elemento por el tipo de relación que hay entre sí. Este tipo de SGBD incluye relaciones uno a uno y uno a muchos.

Entre sus principales ventajas se encuentran las conexiones fijas dentro del árbol, que hacen que la navegación sea mucho más rápida. También muestra una estructura de la base de datos fácil de ver y comprender, y permite predefinir relaciones, al simplificar variaciones futuras.

También cuenta con una serie de desventajas que han hecho que cada vez sea menos usado, por ejemplo: escasa independencia entre registros, mala gestión de la redundancia de datos, mayor volumen de datos que arrastran problemas de integridad y coherencia, además de su complejidad y rigidez.

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Un SGBD orientado a objetos describe una base de datos como un grupo de objetos que almacena valores y operaciones o métodos. Aquellos con valores y operaciones similares se agrupan como clases.

Entre sus principales ventajas es lograr integrar un lenguaje de programación orientado a objetos y utilizar un modelo de representación idéntico, lo que permite aprovechar la uniformidad en un solo entorno de programación.

Por ejemplo, los objetos personalizados del CRM de HubSpot permiten un gran nivel de personalización de tus datos para organizar la información que necesitas para tu trabajo. Puedes configurar activadores de registro específicos según las propiedades de tus objetos personalizados para dirigirte a quien desees en el momento en que quieras.

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Se prueba y valida el sistema con los requisitos especificados por los usuarios. Para ello, se debe diseñar una batería de tests con datos reales, que se deben llevar a cabo de manera metódica y rigurosa.

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Se llevan a cabo los siguientes procesos
Monitorización de las prestaciones del sistema. Si las prestaciones caen por debajo de un determinado nivel, puede ser necesario reorganizar la base de datos.
Mantenimiento y actualización del sistema. Cuando sea necesario, los nuevos requisitos que vayan surgiendo se incorporarán al sistema, siguiendo de nuevo las etapas del ciclo de vida que se acaban de presentar.