Noticias de MongoDB.local NYC: herramienta de migración revolucionaria ya disponible

Jon Lewis
October 2, 2023

La base de datos siempre ha sido el corazón de una aplicación. Los equipos reconocen que la elección de una base de datos es una de las decisiones más críticas en el desarrollo de software, ya que influye no solo en la velocidad a la que los desarrolladores pueden construir e iterar, sino también en el rendimiento, la funcionalidad y la experiencia general del usuario de una aplicación.

Hoy en día, decenas de miles de organizaciones se ven frenadas por sus sistemas heredados construidos sobre bases de datos relacionales. Luchan contra los dolores de cabeza, los altos costos y la escasa agilidad de los desarrolladores causados por los silos de datos y la expansión de la arquitectura acumulada durante décadas mientras intentan abordar nuevos requisitos y crear experiencias transformadoras.

Modernizar la infraestructura de datos significa reducir la complejidad arquitectónica y adoptar plataformas de datos flexibles como MongoDB que puedan admitir una gama más amplia de casos de uso y tipos de datos. Pero todo líder de TI sabe que la transición desde las bases de datos heredadas es más fácil de decir que de hacer, y que a menudo son proyectos abrumadores y que consumen mucho tiempo. Esto es aún más cierto cuando se intenta cambiar la mentalidad de las bases de datos relacionales y, en su lugar, adoptar un enfoque de datos centrado en el desarrollador.

MongoDB's Relational Migrator ahora está disponible para ayudar a las organizaciones a agilizar su transición de bases de datos relacionales a MongoDB al abordar algunos de los desafíos más comunes que vemos en los proyectos de migración: modelado de datos efectivo, migración de datos y modernización del código de la aplicación. Hoy en día, Relational Migrator admite migraciones desde Oracle, SQL Server, MySQL y PostgreSQL directamente.

Al cambiar a MongoDB, las empresas pueden obtener importantes beneficios a la hora de modernizar un componente esencial de su software. No solo disfrutan de un desarrollo y un rendimiento más rápidos, sino también de una confiabilidad, escalabilidad y experiencia de usuario mejoradas. Además, las funciones avanzadas de MongoDB, como la búsqueda de texto completo, la compatibilidad con datos de series temporales y la sincronización del borde a la nube, permiten que las aplicaciones asuman más casos de uso en una infraestructura de datos eficiente y fácil de mantener.

Con Relational Migrator, los equipos que se preparan para proyectos de modernización de aplicaciones pueden acelerar y reducir el riesgo de las migraciones de sus bases de datos relacionales para que puedan comenzar a aprovechar todo lo que MongoDB tiene para ofrecer.

Elimine las conjeturas del proceso de migración

El modelado de datos en MongoDB es una de las barreras más comunes que vemos cuando las organizaciones provienen de un entorno relacional. MongoDB puede tratarse como una base de datos relacional, pero para desbloquear todo el potencial del modelo de documento, las organizaciones deben cambiar la forma en que piensan sobre sus datos y modelarlos según cómo los utilizarán sus aplicaciones.

Relational Migrator elimina las conjeturas del modelado de datos al analizar el esquema relacional existente de una aplicación y proponer un esquema MongoDB recomendado basado en las mejores prácticas. A medida que los equipos utilicen la interfaz visual para comparar y construir su esquema, Relational Migrator continuará ofreciendo asignaciones recomendadas para acelerar aún más el diseño del esquema, pero lo que es más importante, ayudará a los desarrolladores a hacerlo bien.

Relational Migrator no solo compara esquemas visualmente, sino que también aplica las transformaciones a medida que mueve datos a MongoDB de manera eficiente, brindando a los usuarios la capacidad de ejecutar ambos sistemas en paralelo y aplicar cambios desde la base de datos de origen a MongoDB de forma continua.

La migración de datos es sólo una parte de la modernización de las aplicaciones. Para darles a los desarrolladores una ventaja inicial, Relational Migrator incluso genera código de aplicación para varios lenguajes y marcos de desarrollo que refleja el nuevo esquema de MongoDB que han diseñado.

Con el lanzamiento de Relational Migrator, MongoDB está liberando todo el potencial de su poderosa plataforma de datos para desarrolladores, brindando nuevas posibilidades de implementación para los clientes y una gama más amplia de aplicaciones.

Obtenga más información sobre lo que Relational Migrator puede hacer por usted.

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Notícias do MongoDB.local NYC: Ferramenta de migração revolucionária agora disponível

O banco de dados sempre foi o coração de um aplicativo. As equipes reconhecem que a escolha de um banco de dados é uma das decisões mais críticas no desenvolvimento de software, influenciando não apenas a velocidade com que os desenvolvedores podem construir e iterar, mas também o desempenho, a funcionalidade e a experiência geral do usuário de um aplicativo. Hoje, dezenas de milhares de organizações estão sendo prejudicadas por seus sistemas legados construídos em relational database. Eles lutam com as dores de cabeça, os altos custos e a pouca agilidade do desenvolvedor causados pelos silos de dados e pela expansão da arquitetura acumulada ao longo de décadas, enquanto tentam atender a novos requisitos e criar experiências transformadoras. Modernizar a infraestrutura de dados significa reduzir a complexidade arquitetónica e adotar plataformas de dados flexíveis como o MongoDB, que podem suportar uma gama mais ampla de casos de utilização e tipos de dados. Mas todo líder de TI sabe que é mais fácil falar do que fazer a transição dos bancos de dados legados e que esses projetos geralmente são cansativos e demorados. Isso é ainda mais verdadeiro quando se tenta abalar a mentalidade relational database e, em vez disso, adotar uma abordagem de dados que prioriza o desenvolvedor. MongoDB's Relational Migrator agora está disponível para ajudar as organizações a simplificar sua transição do relational database para o MongoDB, enfrentando alguns dos desafios mais comuns que vemos em projetos de migração: modelagem de dados eficaz, migração de dados e modernização do código do aplicativo. Hoje, o Relational Migrator suporta migrações diretamente do Oracle, SQL Server, MySQL e PostgreSQL. Ao mudar para o MongoDB, as empresas podem colher grandes recompensas quando se trata de modernizar um componente essencial do seu software. Eles não apenas desfrutam de desenvolvimento e desempenho mais rápidos, mas também de maior confiabilidade, escalabilidade e experiência do usuário. Além disso, os recursos avançados do MongoDB, como pesquisa de texto completo, suporte a dados Time Series e sincronização de borda paracloud , permitem que os aplicativos assumam mais casos de uso em uma infraestrutura de dados eficiente e fácil de manter. Com o Relational Migrator, as equipes que se preparam para projetos de modernização de aplicativos podem acelerar e reduzir o risco de suas migrações relational database para que possam começar a aproveitar tudo o que o MongoDB tem a oferecer. Elimine as suposições do processo de migração A modelagem de dados no MongoDB é uma das barreiras mais comuns que vemos quando as organizações vêm de uma experiência relacional. O MongoDB pode ser tratado como um relational database, mas para liberar todo o potencial do modelo de documento, as organizações precisam mudar a forma como pensam sobre seus dados e modelá-los de acordo com a forma como seus aplicativos irão utilizá-los. O Relational Migrator elimina as suposições da modelagem de dados analisando o esquema relacional existente de um aplicativo e propondo um esquema MongoDB recomendado com base nas práticas recomendadas. À medida que as equipes usam a interface visual para comparar e construir seus esquemas, o Relational Migrator continuará a oferecer mapeamentos recomendados para agilizar ainda mais o design do esquema, mas, mais importante, para ajudar os desenvolvedores a fazê-lo bem. O Relational Migrator não apenas compara esquemas visualmente, mas também aplica as transformações à medida que move dados para o MongoDB de maneira eficiente, proporcionando aos usuários a capacidade de executar os dois sistemas em paralelo e aplicar alterações do banco de dados de origem ao MongoDB continuamente. A migração de dados é apenas uma parte da modernização de aplicativos. Para dar aos desenvolvedores uma vantagem inicial, o Relational Migrator até gera código de aplicativo para várias linguagens e estruturas de desenvolvimento que refletem o novo esquema MongoDB que eles projetaram. Com o lançamento do Relational Migrator, o MongoDB está liberando todo o potencial de sua poderosa plataforma de dados para desenvolvedores , fornecendo novas possibilidades de implementação para clientes e uma gama mais ampla de aplicações. Saiba mais sobre o que o Relational Migrator pode fazer por você .

October 2, 2023
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Better Digital Banking Experiences with AI and MongoDB

Interactive banking represents a new era in financial services where customers engage with digital platforms that anticipate, understand, and meet their needs in real-time. This approach encompasses AI-driven technologies such as chatbots, virtual assistants, and predictive analytics that allow banks to enhance digital self-service while delivering personalized, context-aware interactions. According to Accenture’s 2023 consumer banking study , 44% of consumers aged 18-44 reported difficulty accessing human support when needed, underscoring the demand for more responsive digital solutions that help bridge this gap between customers and financial services. Generative AI technologies like chatbots and virtual assistants can fill this need by instantly addressing inquiries, providing tailored financial advice, and anticipating future needs. This shift has tremendous growth potential; the global chatbot market is expected to grow at a CAGR of 23.3% from 2023 to 2030 , with the financial sector experiencing the fastest growth rate of 24.0%. This shift is more than just a convenience; it aims to create a smarter, more engaging, and intuitive banking journey for every user. Simplifying self-service banking with AI Navigating daily banking activities like transfers, payments, and withdrawals can often raise immediate questions for customers: “Can I overdraft my account?” “What will the penalties be?” or “How can I avoid these fees?” While the answers usually lie within the bank’s terms and conditions, these documents are often dense, complex, and overwhelming for the average user. At the same time, customers value their independence and want to handle their banking needs through self-service channels, but wading through extensive fine print isn't what they signed up for. By integrating AI-driven advisors into the digital banking experience, banks can provide a seamless, in-app solution that delivers instant, relevant answers. This removes the need for customers to leave the app to sift through pages of bank documentation in search of answers, or worse, endure the inconvenience of calling customer service. The result is a smoother and user-friendly interaction, where customers feel supported in their self-service journey, free from the frustration of navigating traditional, cumbersome information sources. The entire experience remains within the application, enhancing convenience and efficiency. Solution overview This AI-driven solution enhances the self-service experience in digital banking by applying Retrieval-Augmented Generation (RAG) principles, which combine the power of generative AI with reliable information retrieval, ensuring that the chatbot provides accurate, contextually relevant responses. The approach begins by processing dense, text-heavy documents, like terms and conditions, often the source of customer inquiries. These documents are divided into smaller, manageable chunks vectorized to create searchable data representations. Storing these vectorized chunks in MongoDB Atlas allows for efficient querying using MongoDB Atlas Vector Search , making it possible to instantly retrieve relevant information based on the customer’s question. Figure 1: Detailed solution architecture When a customer inputs a question in the banking app, the system quickly identifies and retrieves the most relevant chunks using semantic search. The AI then uses this information to generate clear, contextually relevant answers within the app, enabling a smooth, frustration-free experience without requiring customers to sift through dense documents or contact support. Figure 2: Leafy Bank mock-up chatbot in action How MongoDB supports AI-driven banking solutions MongoDB offers unique capabilities that empower financial institutions to build and scale AI-driven applications. Unified data model for flexibility: MongoDB’s flexible document model unifies structured and unstructured data, creating a consistent dataset that enhances the AI’s ability to understand and respond to complex queries. This model enables financial institutions to store and manage customer data, transaction history, and document content within a single system, streamlining interactions and making AI responses more contextually relevant. Vector search for enhanced querying: MongoDB Atlas Vector Search makes it easy to perform semantic searches on vectorized document chunks, quickly retrieving the most relevant information to answer user questions. This capability allows the AI to find precise answers within dense documents, enhancing the self-service experience for customers. Scalable integration with AI models: MongoDB is designed to work seamlessly with leading AI frameworks, allowing banks to integrate and scale AI applications quickly and efficiently. By aligning MongoDB Atlas with cloud-based LLM providers, banks can use the best tools available to interpret and respond to customer queries accurately, meeting demand with responsive, real-time answers. High performance and cost efficiency: MongoDB’s multi-cloud, developer-friendly platform allows financial institutions to innovate without costly infrastructure changes. It’s built to scale as data and AI needs to grow, ensuring banks can continually improve the customer experience with minimal disruptions. MongoDB’s built-in scalability allows banks to expand their AI capabilities effortlessly, offering a future-proof foundation for digital banking. Building future-proof applications Implementing generative AI presents several advantages, not only for end-users of the interactive banking applications but also for financial institutions: Enhanced user experience encourages customer satisfaction, ensures retention, boosts reputation, and reduces customer turnover while unlocking new opportunities for cross-selling and up-selling to increase revenue, drive growth and elevate customer value. Moreover, adopting AI-driven initiatives prepares the groundwork for businesses to develop innovative, creative, and future-proof applications to address customer needs and upgrade business applications with features that are shaping the industry and will continue to do so, here are some examples: Summarize and categorize transactional information by powering applications with MongoDB’s Real-Time Analytics . Understand and find trends based on customer behavior that could positively impact and leverage fraud prevention , anti-money laundering (AML) , and credit card application (just to mention a few). Offering investing, budgeting, and loan assessments through AI-powered conversational banking experience. In today’s data-driven world, companies face increasing pressure to stay ahead of rapid technological advancements and ever-evolving customer demands. Now more than ever, businesses must deliver intuitive, robust, and high-performing services through their applications to remain competitive and meet user expectations. Luckily, MongoDB provides businesses with comprehensive reference architectures for building generative AI applications, an end-to-end technology stack that includes integrations with leading technology providers, professional services, and a coordinated support system through the MongoDB AI Applications Program (MAAP) . By building AI-enriched applications with the leading multi-cloud developer data platform, companies can leverage low-cost, efficient solutions through MongoDB’s flexible and scalable document model which empowers businesses to unify real-time, operational, unstructured, and AI-related data, extending and customizing their applications to seize upcoming technological opportunities. Check out these additional resources to get started on your AI journey with MongoDB: How Leading Industries are Transforming with AI and MongoDB Atlas - E-book Our Solutions Library is where you can learn about different use cases for gen AI and other interesting topics that are applied to financial services and many other industries.

November 26, 2024