Gestion de base de données : Améliorez la prise de décision basée sur les données

Les données sont la nouvelle monnaie. Oui, vous avez bien lu.

C'est un atout, et, comme tout le reste, cela a sa valeur - en particulier si nous regardons le monde tel que nous le percevons aujourd'hui et les tendances qui façonnent nos vies. Les données ont été un sujet brûlant pendant des années, mais elles font maintenant partie de presque tout ce que nous faisons. Les gens génèrent des données chaque jour, qu'ils en soient conscients ou non.

Comme les requins, les données sont en perpétuel mouvement. Elles sont créées, stockées, examinées, analysées et manipulées. En conséquence, elles ont leur propre cycle de vie. Le cycle de vie des données est essentiellement le parcours que les données suivent à travers les systèmes d'une organisation. Ce parcours inclut les processus et procédures que vous mettez en pratique pour garantir que l'ensemble de données avec lequel vous travaillez est protégé et que la qualité des données est maintenue tout au long.

Lorsqu'il s'agit de gérer des données organisationnelles en temps réel, divers facteurs affecteront votre ensemble de données et l'intégrité de son utilité de bout en bout. La gestion de base de données garantit que vos bases de données d'entreprise restent stables pour des opérations commerciales efficaces et une prise de décision éclairée.

Les entreprises dépendent de vastes quantités de données collectées à partir de diverses sources, y compris des documents papier, des e-mails et des connexions basées sur le web. Cette quantité croissante de données nécessite une gestion stricte des bases de données. Mais avant de plonger plus profondément dans la gestion de base de données, nous devons comprendre ce qu'est une base de données.

Une base de données est le cœur d'un système commercial informatisé. Elle contient des données vitales pour faire fonctionner l'entreprise, telles que les dossiers des clients, les adresses et les informations financières. En termes simples, une base de données est une collection de données organisées.

La fonction d'une base de données est simple : elle permet de stocker efficacement une collection de données et de les organiser de manière utile et gérable. Cela signifie qu'un système de base de données est utile à diverses fins, allant de l'enregistrement de statistiques de base au soutien d'une grande variété de fonctions complexes de comptabilité commerciale et de ressources humaines. Les entreprises utilisent des bases de données pour récupérer et analyser des informations de manière à les aider à atteindre leurs objectifs commerciaux axés sur les données.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de gestion de base de données ?

Une base de données de qualité est la fondation de la plupart des applications d'entreprise. Bien que peu de gens contesteraient cette simple vérité, il existe une large gamme de points de vue sur la manière d'atteindre l'objectif d'avoir une base de données de qualité et utile. C'est là que la gestion des données entre en jeu. La gestion des données est un processus complexe qui nécessite une solide compréhension de la gestion de base de données.

Le déluge de données ne montre aucun signe de ralentissement. Par conséquent, les organisations investissent dans des activités de gestion de base de données pour :

• Maintenir la performance des applications et des bases de données
• Maintenir les dossiers des consommateurs, les inventaires de données et les employés
• Automatiser les opérations et procédures de base de données
• Stocker et gérer une large gamme de types de données

La gestion de base de données implique de savoir comment implémenter et stocker des données dans une base de données, comment les maintenir et les nettoyer, et comment les récupérer à tout moment. Toutes les informations doivent être stockées dans une base de données lorsqu'une entreprise veut en tirer un sens.

Si les données sont le nouveau pétrole, alors la gestion de base de données est la plate-forme pétrolière.

La gestion de base de données soutient la stratégie de gestion des données d'une organisation. Avec les solutions de business intelligence (BI), la gestion de base de données est un composant critique de l'infrastructure informationnelle d'une entreprise, permettant une prise de décision éclairée et une croissance de l'entreprise.

Terminologies clés utilisées dans la gestion de base de données

Une base de données stocke toutes vos informations essentielles pour un accès rapide et facile. Grâce aux bases de données, les entreprises peuvent stocker, gérer, manipuler et distribuer des informations pour créer un flux de travail plus efficace.

La gestion de base de données est critique et nécessite un grand degré d'intellect, d'expérience et de prévoyance pour réaliser les nombreuses tâches qui y sont associées. Néanmoins, connaître la terminologie liée aux bases de données est essentiel pour s'assurer qu'une entreprise est suffisamment informée et a une bonne compréhension des concepts de gestion de base de données lors de la phase de conception de la base de données.

Voici les définitions de certains termes fréquemment utilisés dans la gestion de base de données.

Théorème CAP

Selon le théorème CAP, un système informatique distribué (qui inclut un logiciel de gestion de base de données distribué et ses données hébergées) ne peut pas satisfaire tous les engagements suivants en même temps :

1. Consistance : La consistance implique que tous les nœuds informatiques (appareils ou points de données dans un réseau plus large) contiendront les copies exactes d'un élément de données répliqué pour différentes transactions en temps réel.
2. Disponibilité : La disponibilité signifie que chaque demande de lecture ou d'écriture pour un objet de base de données sera soit exécutée avec succès, soit entraînera un message indiquant l'incomplétude de l'opération.
3. Tolérance aux partitions : La tolérance aux partitions indique qu'un système de base de données peut fonctionner même si le réseau des nœuds échoue, entraînant deux ou plusieurs partitions, avec des nœuds dans chaque partition ne communiquant qu'entre eux. Une fois la partition guérie, les systèmes distribués qui garantissent la tolérance aux partitions peuvent s'en remettre gracieusement.

Au maximum, les bases de données modernes peuvent fournir seulement deux de ces assurances en même temps. La plupart des modèles de bases de données diffèrent dans la manière dont ils traitent cette limitation.

ACID

ACID est l'acronyme des attributs fournis par les systèmes de gestion de base de données typiques, signifiant atomicité, consistance, isolation et durabilité. Selon le théorème CAP, le modèle de transaction de base de données ACID fournit un système cohérent. C'est un bon choix pour les entreprises qui traitent le traitement des transactions en ligne (par exemple, les institutions financières) ou le traitement analytique en ligne (par exemple, les cabinets de conseil qui traitent l'entreposage de données).

Schéma

Un schéma de base de données est une structure squelettique qui reflète la structure logique des données d'une base de données. Il spécifie comment les données sont organisées dans différentes tables et comment les relations entre les tables sont liées. Les concepteurs de bases de données créent le schéma pour aider les programmeurs à comprendre et à utiliser la base de données.

Attribut

Un attribut de base de données est une propriété qui identifie un objet de base de données spécifique. Une colonne dans une table de base de données est un attribut. En même temps, la table elle-même dans son ensemble est connue comme une entité.

Métadonnées

Les métadonnées signifient plus de données sur les données données. Dans un SGBD, les données stockées dans les colonnes d'une table ont des caractéristiques spécifiques, telles que le type, la taille ou d'autres propriétés qui permettent au SGBD d'interpréter les données de manière significative ou permettent aux utilisateurs de mieux les comprendre. La manière la plus simple d'accéder aux métadonnées d'une base de données est via un dictionnaire de base de données.

Clé primaire

Une clé primaire est un seul attribut ou un ensemble de plusieurs attributs qui identifie de manière unique chaque enregistrement dans une base de données. Il ne peut y avoir de valeurs de clé primaire dupliquées dans une seule table, et elles ne peuvent pas être nulles. Les clés primaires sont utiles lors de l'établissement d'associations entre des entités dans une base de données et des valeurs d'attributs dans une autre. Un consommateur, par exemple, peut avoir plusieurs numéros de téléphone et adresses e-mail. Une clé primaire aide à lier un seul consommateur aux nombreuses valeurs distinctes dans le même champ "numéro de téléphone" ou "adresse e-mail".

Clé étrangère

Une clé étrangère connecte un enregistrement dans une table à un enregistrement dans une autre. Une clé étrangère est un enregistrement (ou un ensemble d'enregistrements) dans une table qui se réfère à la clé primaire d'une autre table. La table contenant la clé étrangère devient la table enfant, et la table contenant la clé primaire devient la table parent.

Par exemple, s'il y a deux tables, client et commande, une connexion peut être établie entre elles en ajoutant une clé étrangère à la table commande qui référence le customer_id dans la table client. Les deux tables client et commande ont le champ customer_id. La clé étrangère dans la table commande est la colonne customer_id, qui se réfère à la clé primaire dans la table client. Le DBA doit respecter la contrainte de clé étrangère pour insérer un enregistrement dans la table commande. Cela diminue le risque d'erreur et augmente la précision des données en éliminant la saisie de données répétitive.

Langage de requête structuré

Le langage de requête structuré (SQL) est le langage de programmation le plus couramment utilisé pour récupérer des données d'une base de données. Sa force et sa polyvalence permettent la création de bases de données et de tables ainsi que le traitement et l'interrogation des données. La syntaxe SQL est divisée en deux catégories : langage de manipulation de données et langage de définition de données. Le langage de manipulation de données fournit les commandes SQL les plus fréquemment utilisées, tandis que le langage de définition de données est responsable de la création de nouveaux objets de base de données tels que les index et les tables. Les bases de données SQL telles que MySQL et PostgreSQL suivent le modèle de transaction de base de données ACID.

Requête

Une requête est une demande faite concernant les données dans la base de données sous la forme d'une commande codée par les programmeurs. Les requêtes sont utiles pour trouver et récupérer des données et créer des listes ad hoc d'entrées ou un sous-tableau de résultats.

Langage de manipulation de données

Le langage de manipulation de données, également connu sous le nom de DML, est un ensemble de commandes SQL qui traitent de la manipulation des données dans une base de données. Par exemple, la commande INSERT ajoute des données à une table, et la commande UPDATE met à jour les données dans une table.

Langage de définition de données

Le langage de définition de données, ou DDL, est un ensemble de commandes SQL qui définissent le schéma de la base de données. Il gère simplement les descriptions du schéma de la base de données et est utilisé pour construire et modifier la structure des objets de base de données. Par exemple, la commande CREATE crée la base de données et ses objets, tandis que la commande DROP supprime des objets de la base de données.

Modèle BASE

Le modèle BASE a été créé comme une alternative au modèle de transaction de base de données ACID pour répondre aux exigences des bases de données NoSQL dont les données ne sont pas organisées de la même manière que les bases de données SQL le nécessitent. Selon le théorème CAP, le modèle BASE offre une haute disponibilité. C'est un bon choix pour les entreprises de marketing et de service client qui traitent l'analyse des sentiments pour la recherche sur les réseaux sociaux.

NoSQL

NoSQL est un paradigme de base de données créé pour gérer des données non structurées telles que les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux et les médias. Une base de données NoSQL utilise le modèle de transaction de base de données BASE moins strict pour maintenir l'intégrité des données. Au lieu de tables, un schéma de base de données NoSQL peut utiliser une architecture clé-valeur ou des graphes pour stocker des données. MongoDB, Redis, Cassandra, Amazon DynamoDB et Couchbase sont parmi les bases de données NoSQL les plus populaires.

Évolution de la base de données

Avant l'invention des bases de données, tout ce que les humains documentaient était sur papier. Les gens utilisaient des listes, des carnets, des registres et des archives infinies de dossiers stockés dans des classeurs. Lorsqu'il était nécessaire d'accéder à l'un de ces documents, identifier et récupérer physiquement le dossier était une procédure longue et ardue.

Il y avait aussi des problèmes fréquents allant des dossiers manquants aux incendies qui détruisaient des archives entières et l'histoire de la société et des organisations. Enfin, il y avait des problèmes de sécurité supplémentaires car l'accès physique était généralement simple à obtenir.

Les scientifiques ont développé le concept de bases de données dans une tentative de surmonter les contraintes du stockage de données traditionnel basé sur le papier. Les fichiers dans une base de données sont connus sous le nom d'enregistrements. Les morceaux de données individuels dans un enregistrement sont connus sous le nom de champs.

Malgré leur début dans les années 1960, les bases de données ont considérablement changé au fil des ans. Les premières bases de données utilisées pour stocker et gérer des données étaient des bases de données de navigation telles que les bases de données hiérarchiques et en réseau.

L'introduction des bases de données hiérarchiques a résolu bon nombre des difficultés qui se posaient avec une approche basée sur le papier. Les bases de données hiérarchiques reposaient sur une architecture en forme d'arbre et ne permettaient qu'un lien un-à-plusieurs. Elles offraient également aux utilisateurs un système complet de sauvegarde et de récupération, ce qui signifiait que les fichiers perdus en raison de dommages externes n'étaient plus un problème.

Le modèle de réseau a été défini pour la première fois par des scientifiques lors de la Conférence sur les langages de systèmes de données (CODASYL). Il a pu surmonter les limitations du modèle hiérarchique. Contrairement à son prédécesseur, la base de données en réseau offrait un modèle plus flexible qui permettait de nombreuses associations.

1970-présent

Bien que le modèle de réseau ait surpassé le modèle hiérarchique, les concepteurs et les programmeurs ne le préfèrent toujours pas. La raison fondamentale en est que des produits plus établis sur le marché, tels que IMS et DL/1 d'IBM, continuaient d'utiliser le modèle hiérarchique, tandis que les chercheurs développaient le modèle relationnel. Les concepteurs ont trouvé le modèle relationnel beaucoup plus facile à comprendre, et il a amélioré la programmation des applications.

Le modèle relationnel organise le contenu d'une base de données en tables, chacune contenant des entrées avec des champs. Le type de données de chaque champ est spécifié, ce qui aide à garantir qu'il n'y a pas de divergences et que la sortie est cohérente. Dans une base de données relationnelle, les tables peuvent avoir des relations entre elles. La plupart des bases de données relationnelles utilisent le langage de programmation SQL pour récupérer les données.

En 1998, un nouveau terme, NoSQL, a été développé. Il se réfère à une nouvelle génération de bases de données qui stockent et récupèrent des données en utilisant des langages de requête autres que SQL. De telles bases de données existent depuis le début des années 1960, mais la révolution Web 2.0 les a mises au premier plan du monde technologique.

Les bases de données relationnelles traditionnelles souffraient de problèmes de scalabilité et de performance, tandis que NoSQL était généralement plus rapide car il utilisait d'autres structures de données pour stocker des informations. Cependant, elles sont également plus polyvalentes que les bases de données relationnelles traditionnelles car elles ne sont pas liées par les mêmes limitations.

Qu'est-ce qu'un système de gestion de base de données ?

Une base de données nécessite souvent un système de gestion de base de données (SGBD) ou un système d'administration de base de données (DAS) pour créer et gérer des bases de données. Un SGBD est un logiciel de base de données complet qui agit comme un pont entre la base de données et ses utilisateurs finaux ou applications, permettant aux utilisateurs d'obtenir, de modifier et de contrôler comment les informations sont structurées et optimisées. Les utilisateurs finaux peuvent créer, protéger, lire, mettre à jour et supprimer des données dans une base de données à l'aide du logiciel SGBD.

Le SGBD interagit avec le reste du système d'exploitation, notamment le système de fichiers et l'interface utilisateur, pour modifier la base de données. Il peut être situé sur le même ordinateur que la base de données, ou il peut être sur un ordinateur distant qui accède à la base de données sur un autre ordinateur via un réseau.

Le SGBD offre une vue centralisée des données organisationnelles que de nombreux utilisateurs de différents endroits peuvent accéder de manière contrôlée. Il peut également restreindre les données que l'utilisateur final voit, permettant plusieurs vues d'un seul schéma de base de données. Étant donné que le SGBD gère toutes les demandes, les utilisateurs finaux et les applications logicielles ne sont pas tenus de comprendre où les données sont physiquement hébergées ou où elles sont stockées.

La concurrence, la sécurité, l'intégrité des données et les méthodes d'administration des données standardisées sont toutes prises en charge par les trois fonctionnalités principales ci-dessus. De plus, la gestion des changements, la surveillance et l'optimisation des performances, la sécurité, et la sauvegarde et la récupération sont quelques-unes des responsabilités courantes de l'administration des bases de données prises en charge par le SGBD.

Types de bases de données

Une base de données est une collection de données. Plus précisément, c'est une collection de données connexes organisées pour stocker et récupérer des informations lisibles.

Les bases de données existent sous diverses formes et tailles. La base de données idéale pour une organisation spécifique dépend de la manière dont les dirigeants utiliseront ces données pour prendre des décisions basées sur les données.

Les types de bases de données suivants sont disponibles, en fonction des besoins de l'entreprise.

Base de données centralisée

Une base de données centralisée permet à plusieurs utilisateurs d'accéder simultanément à ses données stockées via un réseau informatique en utilisant une variété d'applications. Les grandes organisations, telles qu'une entreprise ou une institution, utilisent généralement des bases de données centralisées.

Base de données relationnelle

Une base de données relationnelle utilise le modèle de données relationnel, qui enregistre les données en lignes et colonnes combinées pour former une table de base de données. SQL est utilisé pour stocker, manipuler et gérer les données dans une base de données relationnelle. Un système de gestion de base de données relationnelle, également connu sous le nom de SGBDR ou RDBMS, est un logiciel de base de données conçu spécifiquement pour les bases de données relationnelles. C'est un outil qui permet aux utilisateurs de concevoir, modifier et gérer une base de données relationnelle.

Base de données distribuée

Contrairement à un système de base de données centralisé, les données dans une base de données distribuée sont dispersées dans les nombreux systèmes de base de données d'une organisation. Ces systèmes de base de données sont reliés entre eux par des connexions de communication. Ces connexions facilitent l'accès à l'information pour les utilisateurs finaux.

Base de données de documents

Une base de données de documents suit un modèle de base de données non relationnel qui stocke et interroge des documents de type JSON. Les bases de données de documents sont plus naturelles et flexibles pour les programmeurs pour maintenir et interroger des données dans une base de données car elles utilisent le même format de modèle de document que leur code logiciel. Un tel modèle est bien adapté pour des cas d'utilisation tels que les catalogues, les profils d'utilisateurs et les systèmes de gestion de contenu, dans lesquels chaque document est différent et évolue au fil du temps.

Base de données orientée objet

Dans une base de données orientée objet, les données sont stockées sous forme d'objet. Ceux-ci sont analogues aux objets utilisés dans les langages de programmation orientés objet.

Base de données NoSQL

Une base de données NoSQL ou une base de données non seulement SQL est une base de données non relationnelle, qui permet le stockage et la manipulation de données non structurées et semi-structurées.Les bases de données NoSQL ont gagné en popularité à mesure que la demande pour le développement d'applications modernes augmentait. En réponse aux demandes, NoSQL a introduit une large gamme de systèmes de base de données. Un SGBD NoSQL diffère d'un SGBDR par sa capacité à gérer à la fois des données structurées et non structurées. Cela permet aux systèmes NoSQL de collecter et d'analyser des données sans une structure tabulaire stricte. Les bases de données NoSQL peuvent effectuer des requêtes sur des entités de base de données qui contiennent plusieurs composants, tels que des publications sur les réseaux sociaux, des photos, des audios et des vidéos, en plus des données textuelles et numériques traditionnelles.

Entrepôt de données

Un entrepôt de données est une base de données de traitement analytique en ligne (OLAP) spécialement conçue pour des requêtes et analyses rapides. Il sert de dépôt central pour les données. Il collecte des informations de nombreuses sources au sein d'une organisation pour le reporting et l'analyse. Les rapports générés par des requêtes complexes dans un entrepôt de données aident à prendre des décisions commerciales stratégiques.

Base de données open-source

Un système de base de données open-source est celui dont le code source est accessible au public ; ces bases de données peuvent être soit relationnelles soit non relationnelles. Le code d'une base de données open-source est disponible au public pour téléchargement, modification et réutilisation. Une base de données propriétaire ou à code source fermé, en revanche, est celle dans laquelle le code est sécurisé et inaccessible au public.

Base de données de graphes

Une base de données de graphes stocke, cartographie et interroge les relations en utilisant la théorie des graphes. Ces types de bases de données sont généralement précieux pour analyser les relations. Une base de données de graphes, par exemple, peut être utilisée par une entreprise pour extraire des données sur les clients à partir des réseaux sociaux.

Base de données cloud

Une base de données cloud stocke une collection de données organisées ou non structurées sur une plateforme de cloud computing privée, publique ou hybride. Elle donne aux utilisateurs accès à la base de données en utilisant divers services de cloud computing (SaaS, PaaS, IaaS). Les modèles de base de données cloud sont de deux types : conventionnel et base de données en tant que service (DBaaS). Un SGBD cloud aide les entreprises à héberger leurs bases de données sur le cloud. L'approche DBaaS utilise des services de base de données cloud gérés pour administrer les systèmes. L'approche cloud permet aux entreprises de ne payer que pour le stockage, le traitement et les autres ressources qu'elles utilisent plutôt que de fournir l'infrastructure et les ressources nécessaires pour exécuter un SGBD sur site. Le service géré s'adapte automatiquement à la hausse ou à la baisse en réponse aux changements de demande de ressources de base de données. Les utilisateurs peuvent accéder facilement aux actifs de données depuis n'importe quel appareil connecté à Internet, et les charges de travail de base de données sont stockées en toute sécurité dans le cloud.

Base de données multi-modèle

Une base de données multi-modèle prend en charge plusieurs modèles de données en conjonction avec un backend intégré unique. La plupart des bases de données accueillent un seul modèle de données qui régit la manière dont les données sont structurées, stockées et modifiées. Les bases de données multi-modèle peuvent stocker plusieurs modèles de données tels que clé-valeur, relationnel, document et graphe.

Base de données autonome

Les bases de données autonomes, également connues sous le nom de bases de données autonomes, sont le type de base de données le plus récent et le plus innovant. Elles sont basées sur le cloud et utilisent l'apprentissage automatique pour automatiser les opérations de base de données telles que l'optimisation, la sécurité des données, les sauvegardes et les mises à jour que les administrateurs de base de données effectuent traditionnellement.

Défis de la gestion de base de données

À mesure que le taux d'interactions des utilisateurs, le nombre d'appareils et la quantité de données enregistrées augmentent, les problèmes que vous rencontrez lors de la gestion de votre base de données augmentent également. Voici quelques-unes des difficultés fréquentes que vous rencontrerez en rendant votre gestion de base de données plus efficace pour votre organisation.

Limites de scalabilité

Toute application logicielle, y compris les serveurs de base de données, a des contraintes de scalabilité et d'utilisation des ressources. Vous ne serez pas efficace dans votre travail si votre base de données ne correspond pas à vos besoins commerciaux croissants. De même, la configuration matérielle, les systèmes d'exploitation et l'architecture de base de données affectent la capacité de traitement des transactions d'une organisation.

Les bases de données relationnelles sont plus sujettes aux problèmes de scalabilité en raison de leur architecture. En conséquence, les entreprises peuvent avoir des difficultés de performance avec leur infrastructure et leur technologie de base de données à mesure que la taille de la base de données relationnelle augmente. Lorsque des problèmes surviennent, les entreprises commencent généralement par augmenter la capacité du serveur de base de données. Si leur base de données continue de croître et que la performance diminue même avec l'installation de plusieurs nouveaux serveurs qu'elles peuvent se permettre, elles peuvent envisager de passer à une technologie de base de données de meilleure performance, qui est généralement beaucoup plus coûteuse.

Sécurité des données

La sécurité est le problème le plus pressant dans l'environnement numérique d'aujourd'hui. Les entreprises doivent sécuriser leurs données et minimiser les fuites. Par exemple, les violations de base de données contenant des informations très sensibles peuvent ruiner la réputation d'une entreprise. Par conséquent, la sécurité des données a reçu beaucoup d'attention récemment, ce qui est naturel.

Les menaces les plus courantes pour la base de données sont :

• Les privilèges d'accès qui sont mal utilisés lorsque les employés utilisent des privilèges de base de données qui dépassent leurs fonctions professionnelles
• Les attaques par injection de base de données SQL et NoSQL qui ciblent les plateformes de big data
• Les violations de données dues à la négligence humaine

Une matrice défensive de directives et de contrôles internes est nécessaire pour protéger adéquatement les bases de données. Utilisez des outils de sécurité de base de données dans le cadre de vos directives de sécurité pour chiffrer les données et restreindre l'accès uniquement à ceux qui ont besoin de les voir.

Performance de la base de données

Les bases de données ont toujours dû répondre à des exigences de performance strictes. Alors que la quantité de données structurées et non structurées qu'une entreprise collecte augmente, il est également important de traiter ces données plus rapidement pour garder les consommateurs satisfaits. La base de données doit traiter les données rapidement pour satisfaire les utilisateurs sans les faire sauter à travers des cerceaux pour accéder aux informations.

La base de données, quelle que soit la technologie, doit gérer d'énormes volumes de données sans ralentir.

Avantages de la gestion de base de données

À mesure que le volume de données augmente, le besoin d'un système pour gérer correctement ce volume d'informations augmente également. Le succès d'une organisation dépend de la qualité des données qu'elle utilise. Avec le nombre croissant d'applications reposant sur les données et leur rôle dans la prise de décisions commerciales, il devient encore plus crucial de gérer ces données efficacement.

La mise en œuvre réussie de la gestion de base de données n'est pas une tâche facile, mais les avantages qu'elle offre sont exceptionnels.

Réduit la redondance des données

Dans un système de gestion de données basé sur des fichiers, il y a des cas où les fichiers sont stockés à plusieurs endroits dans un système ou même sur plusieurs appareils. Malheureusement, c'est un problème qui se produit fréquemment dans de nombreuses organisations, également connu sous le nom de redondance des données, où les données identiques sont présentes à deux endroits ou plus différents.

La redondance des données provoque des anomalies et des corruptions de données et doit être évitée lors de la conception de la base de données. La normalisation de la base de données élimine la redondance et maximise l'utilisation du stockage. L'utilisation appropriée des clés étrangères dans une base de données peut réduire la redondance des données et l'occurrence d'anomalies nuisibles.

Maintient l'intégrité des données

Le terme intégrité des données fait référence à l'exactitude et à la cohérence des données dans toute l'organisation. Étant donné qu'une entreprise peut contenir plusieurs bases de données avec des données structurées ou non structurées, garantir l'intégrité des données devient critique.

Lorsque plusieurs versions des mêmes données existent dans différentes parties d'une organisation, cela provoque l'incohérence des données. Les entreprises peuvent garantir une vue d'ensemble de leurs données dans toute leur organisation en utilisant un système de gestion de base de données approprié avec des outils de gestion de la qualité des données pour appliquer l'intégrité des données.

De plus, les systèmes de gestion des données offrent un cadre plus efficace pour appliquer les réglementations de confidentialité et de sécurité des données. Une gestion plus efficace implique plus de transparence et un risque réduit de violations réglementaires.

Fournit des sauvegardes et une récupération

Les utilisateurs de base de données ne sont pas tenus de sauvegarder régulièrement les données car le SGBD le fait pour eux. Le logiciel de base de données dispose de mécanismes robustes pour permettre la récupération des données en cas de défaillance et une sauvegarde automatique de toutes les données d'entreprise à des moments prédéfinis. De plus, il restaure la base de données à son état antérieur après un crash ou une défaillance du système.

Logiciel de systèmes de gestion de base de données

Un système de gestion de base de données (SGBD) est un système logiciel conçu pour faciliter le stockage, la récupération et la maintenance des enregistrements de base de données. Un système de gestion de base de données est également parfois considéré comme synonyme de la base de données.

Les fonctionnalités du SGBD vont au-delà des activités de base de données conventionnelles et se distinguent par des capacités de gestion nettement supérieures. Celles-ci incluent une visibilité accrue des métadonnées, des rapports complets et personnalisés, la surveillance des performances, l'analyse des utilisateurs et les vérifications réglementaires.

Une solution logicielle doit répondre aux critères suivants pour être éligible à la catégorie SGBD :

• Se conformer à un modèle de transaction de base de données (par exemple, relationnel, orienté objet, hiérarchique, distribué)
• Permettre le développement et la gestion de la base de données
• Fournir des rapports et des analyses détaillés
• S'intégrer à d'autres applications basées sur des bases de données

*Ci-dessous les cinq principales plateformes logicielles SGBD basées sur les données G2 collectées le 17 juin 2021. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. SQL Developer

SQL Developer est un SGBD gratuit qui simplifie le développement et la maintenance des bases de données Oracle sur les plateformes traditionnelles et cloud. De plus, Oracle SQL Developer fournit une création complète de bout en bout d'applications SQL, une interface de reporting, une feuille de calcul pour exécuter des requêtes et des scripts, une console DBA pour la gestion de base de données, et une solution complète de modélisation de données.

Ce que les utilisateurs aiment :

"SQL Developer est disponible sur plusieurs plateformes telles que Windows, Mac et Linux. Oracle ne facture pas un centime pour cela. Donc, SQL Developer est le mieux adapté pour une grande équipe transversale basée à l'échelle mondiale. SQL Developer est moins gourmand en ressources par rapport à d'autres IDE.

Il peut également gérer et développer des bases de données Oracle dans des déploiements sur site et cloud. SQL Developer peut également se connecter à des bases de données non Oracle comme IBM db2, MSSQL Server et MySQL."

- SQL Developer Review, Aritra G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il y a quelques limitations comme vous ne pouvez pas rechercher plus de 1000 enregistrements à un moment donné, etc. Mais dans l'ensemble, c'est un excellent outil."

- SQL Developer Review, Ashutosh G.

2. Toad for Oracle

Toad for Oracle permet aux DBA, développeurs et analystes d'automatiser les opérations, de réduire les risques et de réduire les délais de livraison des projets de près de moitié. Il réduit également l'impact sur la productivité, les cycles de développement, la performance et la disponibilité du code inefficace avec un environnement de développement intégré (IDE) de classe mondiale. L'IDE fournit également aux équipes une automatisation étendue, des modèles de code et une collaboration.

Ce que les utilisateurs aiment :

"J'apprécie la facilité de glisser-déposer des tables et la possibilité de faire des modifications manuelles rapides via des instructions SQL. Cela crée une expérience conviviale où de nombreux utilisateurs peuvent créer leurs requêtes. De plus, la connexion aux bases de données est simple, et les utilisateurs peuvent enregistrer divers schémas de tables pour y revenir plus tard, réduisant ainsi le besoin de configurer les vues à chaque connexion."

- Toad For Oracle Review, Alisa P.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Parfois, il est difficile de naviguer entre les menus de visualisation, de construction, d'exploration et d'édition de code. J'ai l'impression qu'il peut héberger de nombreux onglets, qui ressemblent à des couches dans lesquelles je peux perdre des choses. C'est aussi frustrant de devoir rétablir la connexion à l'entrepôt à chaque connexion. Peut-être que c'est standard avec les systèmes de requête."

- Toad For Oracle Review, Emily E.

3. Oracle Enterprise Manager

Oracle Enterprise Manager est un outil SGBD qui fournit un tableau de bord unique pour gérer tous les déploiements. Les entreprises peuvent l'exécuter sur site ou via l'infrastructure cloud d'Oracle. Oracle Enterprise Manager offre plus de visibilité et de contrôle sur l'infrastructure informatique d'une entreprise. De plus, il fournit aux utilisateurs un support de gestion et d'automatisation de premier plan pour les applications, bases de données, matériels et systèmes conçus par Oracle.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Oracle Enterprise Manager fournit un point de contrôle unique pour vos applications et bases de données. De plus, il offre une automatisation prête à l'emploi sous forme de modèles de surveillance et de modèles de reporting. J'aime aussi le nouveau groupe administratif introduit dans la version 13.1 et suivantes. C'est un point unique pour le contrôle des correctifs pour surveiller tous vos déploiements via OEM."

- Oracle Enterprise Manager Review, Jim R.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Les coûts de licence sont élevés. De plus, il utilise beaucoup de ressources informatiques comme le CPU et la mémoire, ce qui peut causer un certain ralentissement."

- Oracle Enterprise Manager Review, Tugce K.

4. Microsoft SQL

Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle qui étend les capacités de requête SQL aux utilisateurs pour Windows, Linux et les conteneurs Docker. SQL Server peut être installé sur site ou dans le cloud pour une performance de premier plan dans l'industrie. Il permet aux développeurs de créer des applications intelligentes dans leur langage et environnement préférés.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Ma chose préférée à propos de ce logiciel est à quel point c'est un outil robuste. Il a été le moteur de base de données de choix pour de nombreux systèmes commerciaux que j'ai utilisés dans ma carrière : des systèmes PDM et ERP aux outils d'automatisation de la conception. L'utilisation de cette plateforme par les développeurs va bien au-delà de ce que je peux créer moi-même. Pourtant, j'ai trouvé l'architecture des tables interconnectées utilisées dans ces systèmes intuitive, me donnant une courbe d'apprentissage peu profonde si jamais j'ai besoin d'auditer ou de récupérer des données de ces systèmes.

Pour un utilisateur novice comme moi, j'ai trouvé encore plus de valeur en utilisant SQL comme une version plus légère et plus rapide de Microsoft Excel. Dans certains rôles commerciaux, j'ai constaté que les entreprises utilisent Excel pour les bases de données, qui deviennent lentes et encombrantes à mesure que le volume de données augmente. En stockant des données et en effectuant des calculs de base dans des tables SQL, j'ai pu tirer parti des capacités de calcul beaucoup plus efficaces de SQL et lire des données en une fraction du temps. J'ai trouvé cela vrai au point que j'ai même utilisé SQL en dehors du travail pour une utilisation dans les sports fantastiques."

- Microsoft SQL Review, David M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"C'est pour les grandes entreprises, donc ce n'est probablement pas pour vous si vous cherchez quelque chose de léger, par exemple pour des sites web plus petits. Cela nécessite également une courbe d'apprentissage et il est utile d'avoir un administrateur dédié dans des environnements informatiques complets. Cependant, cela peut être surmonté par la richesse des informations disponibles là-bas en raison de sa longévité en tant que produit."

- Microsoft SQL Review, Jeremiah S.

5. DataGrip

DataGrip est un IDE intelligent et un client de base de données qui satisfait les exigences uniques des développeurs SQL. Développé par JetBrains, il fournit une collection d'utilitaires de base de données qui fonctionnent au-dessus de la plateforme IntelliJ.

Ce que les utilisateurs aiment :

"La meilleure chose à propos de ce logiciel est qu'il me permet de gérer facilement les bases de données et qu'il a un support étendu pour gérer différents moteurs de base de données. C'est une application facile à comprendre et rend la gestion des bases de données une tâche beaucoup plus supportable. Il a également d'excellentes fonctions et ressources pour utiliser correctement les données que nous avons en fonction de nos besoins d'étude et de productivité."

- DataGrip Review, Mrunmayi G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il consomme beaucoup de ressources sur mon ordinateur, ce qui rend mon PC plus lent et ses performances diminuent considérablement. De plus, le fait qu'il n'ait pas beaucoup d'options pour consulter des informations est également assez négatif, car il ne nous permet pas de faire des demandes de renseignements de manière beaucoup plus facile sans avoir à consulter le support technique."

- DataGrip Review, Emiro N.

Gestion des données simplifiée

Obtenir une vue d'ensemble de vos données est un défi. Il y a tellement de façons de les collecter, et si vous ne le faites pas correctement, cela peut être des informations non pertinentes ou, pire encore, trompeuses pour vous. Des données de meilleure qualité ne sont réalisables qu'avec des pratiques de gestion des données améliorées. La gestion de base de données est l'épine dorsale de toutes les entreprises modernes, qui ont besoin de stocker de grands volumes de données sujettes à des modifications.

La gestion de base de données fournit une base pour les activités de gestion des données, ce qui la rend plus nécessaire que jamais pour utiliser les bases de données de manière judicieuse et efficace.

La sauvegarde et la récupération des données sont une pratique essentielle pour toute entreprise. Utilisez un logiciel de sauvegarde de base de données pour protéger les données organisationnelles avec des copies de base de données de réserve.