10 esempi di database che supporteranno la crescita della vostra IS

Troppo spesso i database sono visti come un argomento puramente tecnico, riservato agli esperti di informatica. Sono visti come un'infrastruttura di base che deve funzionare, punto e basta.

Questo è un errore, perché i volumi di dati in possesso delle aziende stanno crescendo in modo esponenziale: dati dei clienti, dati dei prodotti, transazioni, log, oggetti connessi, social network, ecc. La capacità di sfruttare questi dati in modo efficace diventerà un vantaggio competitivo fondamentale, e persino una condizione di sopravvivenza per le PMI e le Pmi.

Naturalmente, non tutte le PMI sono destinate a diventare "aziende di dati". Ma ogni azienda può e deve fare progressi nello sfruttamento dei propri dati, al proprio ritmo e in base alle proprie risorse.

Per aiutarvi a raggiungere questo obiettivo, ecco 10 esempi dei database più efficaci nel 2025.

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Che cos'è un database?

In senso lato, un database è una raccolta strutturata di informazioni gestita da un software specifico chiamato sistema di gestione di database, o DBMS.

È un elemento assolutamente centrale nel sistema informativo di qualsiasi azienda, indipendentemente dalle sue dimensioni.

In pratica, i database consentono di memorizzare, organizzare e utilizzare efficacemente tutti i dati vitali dell'azienda: clienti, prodotti, ordini, dipendenti, fornitori, scorte, dati di produzione, dati finanziari e contabili ecc. Sono al centro delle applicazioni e dei processi aziendali.

Senza un database, è impossibile gestire l'azienda in modo elettronico! Ecco alcuni esempi di utilizzo

• Il CRM (customer relationship management) si basa su un database di clienti;
• l ' ERP (pianificazione delle risorse aziendali) utilizza database di prodotti, scorte, acquisti, risorse umane, ecc;
• il negozio web di e-commerce utilizza un catalogo di prodotti e i conti dei clienti;
• gli strumenti decisionali e i cruscotti si basano sui dati aziendali.

Oltre a questi usi "tradizionali", le aziende stanno cercando di sfruttare i loro dati per prendere decisioni migliori, personalizzare le loro offerte e ottimizzare le loro operazioni. Ognuno su scala propria. Devono inoltre affrontare problemi di conformità alle normative, in particolare al RGPD. Una fuga di dati può essere molto costosa in termini di immagine e di sanzioni!

In poche parole: gestire bene i database è sia un imperativo operativo che una questione strategica (sviluppo e trasformazione). Ecco perché l'argomento è così importante nelle agende IT delle organizzazioni.

Quali sono i 4 tipi di database?

1. Database relazionali (SQL)

I database si dicono "relazionali " quando i dati sono memorizzati in tabelle composte da righe (record) e colonne (attributi).

Ogni tabella ha una chiave primaria unica. Le chiavi esterne sono utilizzate per collegare tra loro le tabelle al fine di modellare le relazioni.

☝️ Il linguaggio SQL è diventato lo standard per i database relazionali.

Oggi i database relazionali sono i più maturi. Oracle è il leader del mercato professionale con le sue funzioni avanzate, seguito da SQL Server di Microsoft. Sono al centro di applicazioni aziendali critiche come :

• gestione (pacchetti ERP, CRM, finanza, HR, acquisti, logistica e applicazioni di produzione) ;
• sistemi di pagamento e prenotazione (banche, e-commerce, viaggi); e
• cartelle cliniche, assicurazioni, amministrazione, applicazioni aziendali specifiche.

Nonostante la loro maturità, i database relazionali mostrano i loro limiti quando si tratta di soddisfare alcune esigenze moderne: modellazione di dati complessi, elaborazione distribuita di grandi volumi, interrogazioni in tempo reale, ecc.

2. Database orientati ai documenti

In questo caso, l'attenzione non è più rivolta ai dati, ma a collezioni di documenti. I database sono quindi adattati per gestire dati semi-strutturati ed eterogenei, seguendo modelli dinamici, con maggiore flessibilità e prestazioni.

Un documento incapsula i dati in formato chiave-valore, spesso in JSON, XML o BSON (JSON binario). Può contenere campi di diverso tipo, elenchi o documenti annidati. Ogni documento ha un identificatore unico.

Casi d'uso concreti per questi database orientati ai documenti:

• articoli in un sistema di gestione dei contenuti (CMS) ;
• cataloghi di prodotti
• profili utente
• giochi sotto forma di applicazioni web e mobili.

3. Database orientati alle colonne

Condividono caratteristiche comuni con il modello relazionale (tabelle, righe, colonne), ma sono stati adattati ai Big Data e alle interrogazioni su volumi immensi. La chiave: la memorizzazione per colonne anziché per righe. Le colonne della stessa famiglia vengono memorizzate insieme in modo contiguo.

L'archiviazione basata sulle colonne, abbinata a meccanismi di compressione, partizionamento e distribuzione dei dati/query, consente un elevato livello di scalabilità.

Google, con la sua soluzione Bigtable (e la sua versione gratuita HBase), e Facebook, con Cassandra, sono i punti di riferimento in questo campo.

Ecco i casi d'uso più importanti:

• magazzini di dati ;
• elaborazione distribuita (MapReduce);
• Internet delle cose (IoT);
• analisi dei log.

4. Database a grafo

Utilizzano la teoria dei grafi per modellare le entità (nodi) e le relazioni (bordi) tra di esse. In genere, le banche utilizzano i database a grafo per identificare modelli di transazioni sospette. Ad esempio, se un cliente effettua improvvisamente diverse transazioni su conti di nuova creazione, che a loro volta trasferiscono rapidamente i fondi su un conto all'estero, le relazioni tra i nodi attivano un allarme.

Con i database a grafo è possibile esplorare in modo efficiente relazioni complesse e multilivello che sono difficili da modellare o interrogare nei database tradizionali.

Sono diventati centrali per :

• reti sociali (relazioni tra utenti)
• sistemi di raccomandazione
• rilevamento delle frodi;
• analisi di rete, con gestione delle identità e degli accessi.

10 esempi di database efficaci nel 2025

Ecco una chiara panoramica delle 10 soluzioni indispensabili nel 2025, con i loro punti di forza e di debolezza, per aiutarvi a fare una scelta consapevole in base alle vostre reali esigenze.

Database Oracle

È una delle soluzioni di riferimento per i database aziendali. Oracle Database offre affidabilità e sicurezza, rendendolo la scelta ideale per le applicazioni mission-critical. Tuttavia, questa eccellenza ha un costo, che non è giustificato per le aziende con esigenze meno impegnative.

👍 I vantaggi:

• Dati sempre coerenti: le informazioni sensibili sono protette da meccanismi collaudati, anche negli ambienti più complessi.
• Resiste sotto pressione: anche durante i picchi di carico, Oracle mantiene tempi di risposta altamente competitivi. Ciò è possibile grazie a ottimizzazioni intelligenti configurabili su richiesta.
• Mai giù (o quasi): anche quando l'hardware si guasta, i meccanismi automatici di replica e failover assicurano che le applicazioni continuino a funzionare.
• Una cassaforte per i vostri dati: crittografia, auditing e controlli di accesso altamente sofisticati proteggono i vostri dati sensibili. A sua volta, questo livello di sicurezza semplifica la conformità alle normative.
• Analisi senza compromessi: tutto viene eseguito direttamente nel database, dalle semplici query SQL al machine learning. Non c'è bisogno di infrastrutture aggiuntive.

Svantaggi:

• Investimento significativo : non è un segreto che le licenze e l'infrastruttura Oracle rappresentino un budget significativo. Non è giustificato per le organizzazioni di medie dimensioni che non hanno esigenze critiche.
• Richiede esperti: senza persone qualificate che si occupino della manutenzione, sarete in grado di sfruttare solo una frazione delle capacità del database... a un prezzo elevato.

Oracle Database

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Soluzione Avanzata di Gestione Database

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Microsoft SQL Server

SQL Server è il coltellino svizzero dell'ecosistema Microsoft.

Se la vostra azienda utilizza già Windows, Office e Azure, SQL Server si integrerà naturalmente nel vostro ambiente, con un minimo di attrito.

👍 Vantaggi:

• Si integra perfettamente nell'ecosistema Microsoft: la comunicazione è naturale - autenticazione, reporting, cloud. Non è necessario alcuno sviluppo complesso.
• Veloce quando serve: tecnologie innovative accelerano sia le transazioni rapide che le analisi ad alto volume, senza sistemi separati.
• Sempre disponibile: i meccanismi di partizionamento assicurano la continuità, anche durante gli aggiornamenti o gli incidenti, limitando l'impatto sulla vostra attività.
• Protezione approfondita: sofisticati controlli di crittografia e di accesso proteggono i vostri dati, senza compromettere le prestazioni.
• Intuitivo anche per i principianti: Microsoft definisce lo standard per le interfacce grafiche chiare e le procedure guidate intelligenti per guidarvi. Anche se non siete esperti di database, avrete comunque molto da lavorare.

Svantaggi:

• Prezzi da decodificare: con Microsoft, prendetevi il tempo necessario per comprendere appieno ciò che state acquistando. Esiste un'intera gamma di edizioni con funzionalità limitate nelle versioni più economiche.
• Matrimonio a lungo termine: una volta integrato nell'infrastruttura Microsoft, un cambio di direzione diventerà costoso e tecnicamente complesso.

Cloud di dati Salesforce

Salesforce è lo specialista dei dati dei clienti.

Se puntate sulla personalizzazione dell'esperienza del cliente e utilizzate già Salesforce, il software CDP (Customer Data Platform) Data Cloud vi darà un notevole vantaggio competitivo.

👍 Vantaggi:

• Centralizzazione dei dati da più fonti: Salesforce Data Cloud raccoglie e aggrega i dati provenienti da CRM, ERP, e-commerce, social network e altre fonti.
• Analisi in tempo reale: elaborazione e analisi immediata dei flussi di dati, per un processo decisionale immediato e una maggiore reattività.
• Segmentazione e personalizzazione avanzate: grazie all'intelligenza artificiale, la soluzione crea profili dinamici e consente di realizzare campagne ultra-targettizzate in base alla storia e al comportamento dei clienti.
• Gestione delle campagne omnichannel: sincronizzazione e coordinamento dei messaggi di marketing su tutti i canali, per una comunicazione senza interruzioni.
• Integrazione senza attriti con l'ecosistema digitale: Salesforce offre connettori nativi per strumenti come Tableau, Slack, Google BigQuery o Snowflake, garantendo un'interoperabilità ottimale.

Svantaggi:

• Non è adatto alle piccole organizzazioni: la copertura funzionale e i prezzi sono più adatti alle grandi aziende e alle PMI che sono mature in materia di database.
• Curva di apprendimento graduale: la padronanza di tutti i moduli richiede tempo e formazione. Pertanto, è necessario pianificare questo investimento fin dall'inizio.

Salesforce Data Cloud

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Integrazione dati avanzata per aziende dinamiche

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MariaDB

È l' alternativa gratuita e scalabile a MySQL.

Per coloro che desiderano abbandonare i sistemi proprietari, senza sacrificare le prestazioni, MariaDB offre una transizione agevole con un bonus di innovazione.

👍 Vantaggi:

• Migrazione indolore: le vostre applicazioni MySQL funzioneranno con MariaDB, senza doverle riscrivere.
• Più veloce per impostazione predefinita: le ottimizzazioni riducono naturalmente i tempi di risposta su grandi volumi, senza alcuna configurazione complessa da parte vostra.
• Sicurezza senza costi aggiuntivi: una solida protezione è integrata nella versione standard. Non è necessario pagare per moduli aggiuntivi.
• Ricca funzionalità: le funzionalità avanzate sono incluse gratuitamente. Questo vi risparmia la fatica di armeggiare con costose soluzioni alternative.
• Trasparenza totale: lo sviluppo è aperto. In questo modo potete capire dove sta andando il prodotto e potete influenzarne l'evoluzione, a differenza delle soluzioni proprietarie.

Svantaggi:

• Compatibilità da verificare: alcune funzioni specifiche di MySQL recenti potrebbero non funzionare. Testate le vostre applicazioni critiche prima della migrazione.
• Comunità in crescita: gli strumenti e gli esperti disponibili sono meno numerosi rispetto a MySQL, anche se il divario si sta rapidamente riducendo.

MongoDB

MongoDB ha rapidamente guadagnato quote di mercato nel mondo web e mobile. Attualmente è il punto di riferimento per i database orientati ai documenti. Ideale per applicazioni in rapida evoluzione che gestiscono dati eterogenei!

👍 Vantaggi:

• Massima flessibilità: è possibile memorizzare dati con strutture varie e in evoluzione senza ristrutturare il database. Perfetto per i progetti che prevedono frequenti pivot.
• Sviluppo più rapido: la mappatura naturale degli oggetti del codice elimina i complessi livelli di traduzione e riduce i tempi di commercializzazione.
• Velocità nativa: l'approccio incentrato sui documenti evita costosi join e velocizza drasticamente le operazioni, anche su milioni di record.
• Crescita senza attriti: è sufficiente aggiungere server al crescere delle esigenze. MongoDB distribuisce automaticamente il carico senza interventi manuali.
• Ecosistema robusto: formazione, supporto e strumenti professionali consentono di non dover navigare alla cieca, soprattutto per le implementazioni mission-critical.

Svantaggi:

• Non è fatto per le banche: il supporto per le transazioni multi-documento rimane limitato. Da evitare per le applicazioni finanziarie mission-critical.
• Pensare in modo diverso: la progettazione di modelli di dati efficaci richiede un approccio diverso rispetto ai database SQL. È quindi necessario un periodo di adattamento.

MySQL

Per anni MySQL è stato il coltellino svizzero del web.

Semplice, collaudato e universalmente supportato, questo database è spesso la scelta predefinita per siti web e applicazioni di piccole e medie dimensioni.

👍 I vantaggi:

• La semplicità prima di tutto: installazione in pochi minuti, amministrazione estremamente intuitiva. Sarete subito operativi, anche senza competenze avanzate.
• Rapidità di lettura: MySQL è particolarmente efficiente per servire i contenuti web, il che spiega perché la maggior parte dei CMS lo ha adottato.
• Stabile come una roccia: decenni di utilizzo intensivo hanno eliminato la maggior parte dei bug. Il vostro database non vi deluderà in produzione.
• Ovunque: è supportato in modo nativo da tutti i linguaggi e framework web, con una documentazione abbondante e milioni di sviluppatori preparati.
• Basso budget: è gratuito per la maggior parte degli usi!

Svantaggi:

• Soffitto di vetro: le prestazioni calano su volumi molto grandi o su query complesse. Pianificare una possibile migrazione in caso di forte crescita.
• Non per un uso intensivo: la gestione dei blocchi è meno sofisticata e può rallentare le applicazioni con molte scritture simultanee.

MySQL

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Soluzione Database Relazionale per Gestione Dati

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PostgreSQL

Si tratta di un'alternativa open source di alto livello quando si ha bisogno di funzionalità avanzate ma non si può investire in Oracle. PostgreSQL promette un livello di sofisticazione paragonabile... senza i costi proibitivi.

👍 I vantaggi:

• Potenza a volontà: le funzionalità aziendali integrate consentono di non dover acquistare costosi componenti aggiuntivi o sviluppare workaround.
• Codice a prova di futuro: la rigorosa conformità agli standard SQL protegge i vostri investimenti di sviluppo a lungo termine.
• Infinitamente adattabile: la sua architettura modulare consente di aggiungere esattamente le funzionalità necessarie alla vostra azienda. Nessun sovraccarico.
• Multifunzionalità nativa: il supporto integrato per dati strutturati, documenti, ricerca testuale e geolocalizzazione semplifica l'architettura.
• Sicurezza istituzionale: i meccanismi di protezione e integrità sono già stati adottati dalle banche e dalle amministrazioni più esigenti.

Svantaggi:

• Più tecnico: PostgreSQL richiede più competenze di MySQL per essere perfettamente ottimizzato.
• Priorità all'affidabilità: è leggermente più lento in alcune operazioni semplici, privilegiando la coerenza dei dati rispetto alle prestazioni grezze.

Redis

Redis è il campione della velocità.

Per i progetti che prestano attenzione a ogni millisecondo di tempo di elaborazione risparmiato, questo database offre prestazioni di prim'ordine. Esempio: per i dati che richiedono un accesso immediato, come cache e contatori.

👍 Vantaggi:

• Ultra-veloce: le risposte al microsecondo trasformano l'esperienza utente delle applicazioni più sensibili ai tempi.
• Strutture su misura: i tipi di dati specializzati semplificano la creazione di funzionalità come classifiche, code o contatori.
• Si integra ovunque: una semplice API può essere facilmente inserita nel vostro sistema esistente, senza bisogno di grandi revisioni.
• Più di una semplice cache: funzionalità avanzate come lo scripting, il clustering e la replica rendono questo strumento molto più versatile di quanto sembri.
• Industrializzato: il supporto professionale gode di un'ottima reputazione. Le soluzioni ospitate da tutti i principali cloud provider ne facilitano l'utilizzo in produzione.

Svantaggi:

• Volatile per progettazione: l' archiviazione è principalmente in memoria, il che può portare alla perdita di dati in caso di riavvio imprevisto.
• Limitato dalla RAM: è necessario disporre di una memoria sufficiente per contenere tutti i dati. Il costo può aumentare rapidamente per grandi volumi.

SAP HANA

SAP HANA è una fabbrica di gas analitici progettata per le grandi aziende che devono analizzare enormi volumi di dati in tempo reale.

La soluzione si distingue per la sua velocità e profondità di analisi.

👍 Vantaggi principali :

• Tutto in memoria: un'architettura rivoluzionaria elimina il collo di bottiglia del disco e velocizza drasticamente tutte le elaborazioni, anche le più complesse.
• Analisi istantanee: report e dashboard vengono eseguiti in tempo reale su dati freschi, senza attendere le estrazioni notturne.
• Cassetta degli attrezzi completa: sfruttate le funzionalità integrate di machine learning e text mining. Non c'è bisogno di soluzioni aggiuntive!
• Si integra con tutto: l'ampia connettività rende facile l'integrazione con l'ecosistema esistente, sia esso SAP o meno.
• Progettato per gli estremi: l'architettura SAP è in grado di gestire terabyte di dati con una reattività costante.

Svantaggi:

• Investimento importante: il costo è molto elevato in termini di hardware, licenze e competenze. È quindi giustificabile solo per le grandi organizzazioni.
• Complessità intrinseca: una curva di apprendimento significativa, anche per i professionisti più esperti. È necessario un supporto serio.

SQLite

È un database tascabile, un pacchetto minimalista.

Se avete bisogno di archiviare dati strutturati in locale, senza server o configurazione, SQLite offre una soluzione sorprendentemente robusta.

👍 Vantaggi:

• Estremamente leggero: è un semplice file che si può incorporare in qualsiasi applicazione senza installazione o server.
• Perfetto per l'edge: funziona direttamente su dispositivi e oggetti connessi, consentendo di elaborare i dati il più vicino possibile alla loro origine.
• Sorprendentemente robusto: i meccanismi interni proteggono i dati, anche in caso di interruzione di corrente o di crash del sistema.
• Veloce in locale: prestazioni sorprendenti per dati locali di dimensioni moderate, spesso superiori a soluzioni client-server più complesse.
• Supporto universale: lo strumento è integrato in modo nativo nella maggior parte dei linguaggi e dei sistemi, con una semplice API.

Svantaggi :

• Non è adatto a più utenti: SQLite è progettato per un accesso sequenziale o limitato, non per centinaia di connessioni simultanee.
• Limitato dalla sua semplicità: non è adatto a database di grandi dimensioni (>10 GB) o ad architetture distribuite che richiedono soluzioni più sofisticate.

Come si sceglie il database? 5 criteri da considerare

#1 La natura e il volume dei dati da gestire

• Qual è il vostro modello di dati? Strutturati, semi-strutturati, documenti, grafici...
  Esempio: per i dati sui profili dei prodotti dell'e-commerce, un database di documenti come MongoDB sarà più adatto di un database relazionale.
• Che tipo di crescita e variabilità? Lineare, a tappe, con picchi di attività stagionali? MB, GB, TB?
  Esempio: per gestire picchi come quelli del Black Friday, Redis è molto efficace come cache prima di un database principale.

Elaborazione #2

• Quali sono i casi d'uso? Transazionale pesante, analitico, decisionale, in tempo reale?
  👉 Esempio: per le query di BI complesse, un data warehouse sarà più adatto di un database MySQL.

#3 Ambiente e sicurezza

• Qual è il vostro ecosistema applicativo? Linguaggi, framework, strumenti ETL/BI, virtualizzazione, cloud?
  Esempio: in un contesto con applicazioni Microsoft, SQL Server sarà più facile da integrare rispetto a un database open source.
• Quali sono i vincoli legali e di sicurezza? RGPD, settore regolamentato, crittografia, verificabilità?
  👉 Esempio: nel settore sanitario, un database come Oracle, certificato HIPAA/RGPD, è essenziale.

#4 Maturità e longevità

• Quanto è vecchia la soluzione? È stata adottata dal mercato? Quanto è dinamica?
  Esempio: MongoDB ha superato il suo stato di hype per diventare una certezza.
• Quanto è ricco l'ecosistema? Librerie, integrazioni, strumenti, fornitori di hosting?
  Esempio: l'ecosistema MySQL/PostgreSQL è attualmente il più vasto e dinamico.

#5 Budget e competenze

• Qual è il modello di licenza/abbonamento? Il costo iniziale e il TCO su 3 anni? Esempio: SQL Server è gratuito con l'edizione Express, ma l'edizione Enterprise costa diverse migliaia di euro.
• Quali competenze sono disponibili all'interno dell'azienda? Sul mercato? Quanto costano? Quale formazione è disponibile?
  Esempio: è più facile e più economico trovare sviluppatori PostgreSQL che esperti SAP HANA.

FAQ: domande frequenti sui database

Come si fa a scegliere tra relazionale e NoSQL?

La scelta non deve essere fatta in questi termini. Non si tratta di contrapporre SQL a NoSQL. La maggior parte delle applicazioni combina SQL per il nucleo transazionale e NoSQL per esigenze più specifiche. La chiave è disporre di API e strumenti per gestire questa complementarità.

L'SQL rimane essenziale per i dati strutturati e l'elaborazione, dove la coerenza e l'integrità sono fondamentali. I database relazionali come PostgreSQL sono eccellenti per questo scopo.

NoSQL, invece, offre flessibilità e prestazioni per grandi volumi di dati variegati (documenti, grafici), spesso con minore coerenza. MongoDB è un punto di riferimento.

È meglio migrare nel cloud o rimanere in sede?

Dipende dal contesto e dalla strategia IT. Il cloud offre semplicità di amministrazione e un interessante modello pay-as-you-go, ma solleva questioni relative ai costi a lungo termine, alla sicurezza e alla conformità.

Per una start-up o un nuovo progetto, un approccio cloud nativo è spesso il modo migliore per concentrarsi sul business.

Per una PMI industriale, è generalmente preferibile un approccio ibrido, mantenendo i dati sensibili all'interno dell'azienda e utilizzando il cloud per elaborazioni occasionali.

È meglio optare per le soluzioni open source o per quelle dei fornitori?

L 'open source offre indipendenza, un basso costo iniziale e un ricco ecosistema. Database come MySQL, PostgreSQL e MongoDB sono standard di fatto che la maggior parte delle aziende considera sufficientemente robusti. L'open source non è più sinonimo di immaturità. Se disponete di un team motivato di esperti, l'open source vi darà maggiore controllo e agilità.

Le soluzioni dei fornitori offrono garanzie aggiuntive, funzionalità avanzate (sicurezza, crittografia, disponibilità), un supporto reattivo e certificazioni specifiche del settore.

Oracle e SQL Server sono ancora la scelta sicura per le applicazioni business-critical.

Quali sono i cambiamenti che possiamo aspettarci nei database nei prossimi 3-5 anni?

Nei prossimi 3-5 anni, diversi sviluppi importanti trasformeranno il panorama dei database:

• L' intelligenza artificiale (AI) diventerà nativa nei database. Invece di esportare i dati in strumenti di intelligenza artificiale separati, sarà possibile interrogare i dati in linguaggio naturale e ottenere risposte pertinenti.
  
  
• Le interfacce basate su LLM consentiranno di generare automaticamente query complesse, di esplorare i dati in modo intuitivo e di programmare modelli. Il tutto senza la necessità di competenze tecniche approfondite.
  
  
• Si diffonderanno i database "serverless", per cui non sarà necessario scalare le risorse. Il database si adatterà automaticamente alle vostre esigenze, entrando in modalità standby quando non viene utilizzato e aumentando istantaneamente durante i picchi di attività. Questo modello semplificherà radicalmente l'amministrazione e ridurrà significativamente i costi.

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Database di esempio: cosa ricordare?

Un'ultima parola. La priorità va sempre data all' utilizzo e al valore aziendale. In altre parole, ciò che conta davvero è il modo in cui il database supporta l'attività aziendale, al di là delle considerazioni tecniche (prestazioni, scalabilità, modernità). Un database deve aiutare a risolvere i problemi della vita reale.

Evitate quindi sterili dibattiti tecnologici. Piuttosto che scegliere una tecnologia per le sue caratteristiche tecniche o la sua popolarità, sceglietela per la sua idoneità alle vostre esigenze specifiche!