Base de datos de vectores en comparación base de datos de grafos: Conoce las diferencias

En lugar de filas y columnas, una base de datos de vectores organiza los datos como puntos en un vasto espacio multidimensional. Cada punto representa un dato, y la ubicación refleja sus características en relación con otros datos. Piensa en esto como un universo en el que cada planeta es un dato, y en el que estos están organizados para estar más cerca de los planetas similares y más lejos de aquellos planetas con menos similitudes. 

Esto se logra almacenando los datos como vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de las características de datos. Estos vectores capturan la esencia de los datos que representan; así es como pueden codificarse y organizarse en el espacio multidimensional. Cuanto más cerca se encuentren dos puntos en el espacio multidimensional, más similares son los datos subyacentes.

Por este motivo las bases de datos de vectores se destacan en la búsqueda de similitudes. Dado que los vectores se estructuran conforme a la similitud, puedes identificar rápidamente los puntos de datos más cercanos a tu vector de búsqueda. Esto hace que sean ideales para una gran cantidad de aplicaciones importantes:

• Recuperación de imágenes y documentos: encuentra imágenes similares según el contenido, no solo según las palabras clave.

• Recomendaciones personalizadas: recomienda productos o contenido similares a aquellos con los que el usuario ya interactuó antes.

• Detección de anomalías: identifica puntos de datos inusuales que se desvían de la norma, lo que potencialmente indicaría fraude o errores del sistema.

• Machine learning: procesa y analiza de forma eficiente datos de alta dimensionalidad para tareas como análisis de texto, clasificación de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

¿Quieres una guía más detallada? Lee ¿Qué es una base de datos de vectores? para ver un recorrido completo.

Si bien pueden parecer similares a primera vista, las bases de datos de grafos organizan los datos de una forma completamente diferente. En lugar de usar tablas rígidas (como una base de datos relacional) u organizar los datos por similitud (como las bases de datos de vectores), almacenan datos en una estructura de grafos. Las entidades se representan con nodos en el grafo, y las relaciones se representan con bordes. Piensa en ellas como un mapa mental, en el que cada nodo es un círculo que representa a personas, lugares o cosas, y las líneas entre ellos (bordes) muestran cómo están conectados.

Ahora deberías entender qué es cada tipo de base de datos y cómo estructuran los datos. Pero también es esencial comprender las diferencias matizadas entre las bases de datos de vectores y de grafos. La forma más sencilla de hacerlo es con una comparación en paralelo:

A fin de comprender mejor las diferencias entre las bases de datos de vectores y de grafos, comparemos cómo puede usarse cada una en el mismo sector. Esto no solo muestra los contrastes, sino también cómo podrían usarse potencialmente juntas para lograr resultados excelentes:

• Bases de datos de vectores: identifica transacciones fraudulentas analizando los patrones de transacciones y la información de los usuarios. Detecta anomalías en los hábitos de gasto, las ubicaciones de compra o las huellas digitales en los dispositivos conforme a perfiles de similitud aprendidos.

• Bases de datos de grafos: descubre redes sospechosas de transacciones o individuos conectados. Identifica la actividad fraudulenta analizando las relaciones entre entidades involucradas en potenciales intentos de fraude.

• Bases de datos de vectores: analiza estructuras de datos complejas, como secuencias de proteínas, expresiones de genes o compuestos químicos. Compara diversos sets de datos e identifica similitudes basadas en características multidimensionales, lo que lleva a nuevos descubrimientos científicos.

• Bases de datos de grafos: modela mecanismos biológicos o interacciones moleculares. Explora relaciones intrincadas entre entidades y visualiza sistemas complejos, lo que lleva a un entendimiento más profundo de los procesos biológicos.

• Bases de datos de vectores: analiza atributos de productos, como imágenes, descripciones de texto y especificaciones técnicas. Recomienda productos similares según la similitud de contenido, lo que lleva a sugerencias más relevantes y atractivas.

• Bases de datos de grafos: captura interacciones entre el usuario y el producto, como compras, historial de navegación y listas de artículos deseados. Recomienda productos conforme a similitudes de los usuarios con otros con gustos parecidos, lo cual creará una experiencia de compra más personalizada.

• Bases de datos de vectores: analiza características de contenido, como géneros musicales, temas de artículos o temas de películas. Recomienda temas, películas o artículos similares dependiendo de la similitud de contenido inherente, conforme a preferencias individuales.

• Bases de datos de grafos: explora las relaciones entre el usuario y el contenido, como el historial de visualización, las listas de lectura o las veces que se compartió un elemento en redes sociales. Recomienda contenido según las conexiones entre los usuarios con intereses similares, lo que fomenta la participación y el descubrimiento.

Incluso con la información que hemos repasado en este artículo, seleccionar la base de datos correcta puede seguir siendo una tarea abrumadora. Para simplificar este proceso, aquí tienes un marco de trabajo que puedes seguir para que te ayude a tomar la mejor decisión a fin de alcanzar tu objetivo.

La primera parte de este proceso es observar la complejidad de los datos. ¿Son principalmente estructurados o no estructurados? ¿Involucran relaciones intrincadas o entidades independientes?

También debes tener en cuenta el volumen de datos y qué tan rápido esperas que aumenten. Luego, tienes que decidir las características o atributos específicos que definen tus puntos de datos; y si estos son numéricos o por categorías.

En términos simples, ¿qué información esperas obtener a partir del análisis de los datos? ¿Estás intentando encontrar puntos de datos similares basados en el contenido o de explorar conexiones intrincadas entre las entidades? ¿Qué tipo de búsquedas realizarás con frecuencia?

El tercer paso es pensar en qué tan importantes son la velocidad y la escalabilidad para tu objetivo. ¿Qué tan esenciales son las respuestas en tiempo real en tu aplicación? ¿Qué tan grandes son tus sets de datos y qué tan complejas son las búsquedas que anticipas? También debes tener en cuenta las restricciones de presupuesto y las limitaciones de recursos. 

Cada uno de estos tipos de bases de datos tiene su propias fortalezas y debilidades. Las bases de datos de vectores son ideales para la búsqueda de similitudes, son eficientes con datos de alta dimensionalidad y se ocupan además de grandes sets de datos. Las bases de datos de grafos se destacan en la navegación por relaciones, son poderosas para análisis de redes complejas y tienen un esquema sumamente flexible.

Navegar por el panorama de big data requiere de herramientas poderosas, y las bases de datos de vectores y grafos se posicionan como jugadores innovadores en este espacio de información. Sin embargo, seleccionar el modelo correcto para tus necesidades puede ser abrumador.

Evalúa detenidamente los factores mencionados antes y comprende las distintas fortalezas de cada tecnología. Terminarás con una lista de factores que te brindará información para tomar la decisión, y esto te ayudará a elegir el modelo de base de datos adecuado para liberar todo el potencial de tus datos.

Cuando estés listo, estas son cuatro maneras en las que podemos ayudarte a lograr mejores experiencias de búsqueda para tu empresa:

1. Comienza una prueba gratuita y ve cómo Elastic puede ayudar a tu empresa.

2. Haz un recorrido por nuestras soluciones para ver cómo funciona Elasticsearch Platform y cómo las soluciones se ajustarán a tus necesidades.

3. Conoce cómo las bases de datos de vectores impulsan la búsqueda de AI. 

4. Comparte este artículo con alguien que sepas que disfrutaría leerlo por correo electrónico, LinkedIn, Twitter o Facebook.