in-database-data mining

Entendemos por in-database-data mining a los servicios ligados al gestor de base de datos. Es el propio motor relacional el encargado de implementar los servicios de modelización, validación y aplicación.
Tiene por tanto una mayor escalabilidad y rendimiento. La arquitectura de estas aplicaciones suele tener dos niveles: servidor de datos y entorno de usuario.

Ventajas:

• Alto rendimiento y escalabilidad. Los gestores de base de datos hoy en día son verdaderos súper servidores y con gran futuro. Tienen compañías muy fuertes y consolidadas detrás.
  
• Gestión de los modelos en la propia BD. Tiene solo una importancia relativa. Comodidad.
  
• Fácil integración con los procesos. Depende el modelo de fuentes de datos seguido por la empresa puede ser un punto fuerte. Ayuda al camino para el éxito pero no es determinante.
  
• Interfaz basado en estándares. Buena ventaja. Siempre los estándares aportan fiabilidad y robustez. Creo que a largo plazo es lo que puede dar más confianza.
  
• Permite separar mejor los entornos de modelización y aplicación. La separación por niveles es positiva siempre, aunque frente a los entornos integrados es peor ya que estos incorporan tres niveles.

Inconvenientes:

• Puede aumentar la carga. Seria un problema muy serio que provocaría la ralentización de todos los entornos operaciones. Se podría superar montado una BD exclusiva.
  
• Más orientados al desarrollador de BD que al analista. Es un error común en todos los gestores de BD, que piensan que los proyectos empiezan por ellos y todo el mundo gira en torno a la BD. El analista tiene un punto de vista mucho más equidistante que el desarrollador y puede aportar mayor independencia.
  
• La información debe cargarse en la BD. Un paso más que como siempre puede traer complicaciones y problemas. No creo que tenga mucha importancia.
  
• Enfoque reciente. El mercado a los inicios de una herramienta, da muchos tumbos… y es un peligro. Lo que hoy parece asentado, mañana es superado por otro. Siempre es más recomendable esperar.
  
• Detección compleja de problemas. Al estar integrado con la BD, siempre hay “puntos negros”, que no permiten tener todo el control de los procesos y puede llegar a desesperar.
  

Entre los principales fabricantes destacan IBM DB2 Data Warehouse edition, Oracle Data Mining, Microsoft SQL Server Analysis Services y Teradata TeraMiner.