Gerenciamento de Banco de Dados: Melhore a Tomada de Decisões Baseada em Dados

Dados são a nova moeda. Sim, você leu certo.

É um ativo e, como tudo o mais, tem seu valor - especialmente se olharmos para o mundo a partir de como o percebemos hoje e as tendências que estão moldando nossas vidas. Dados têm sido um tema quente há anos, mas agora fazem parte de praticamente tudo o que fazemos. As pessoas geram dados todos os dias, quer percebam ou não.

Como tubarões, os dados estão em constante movimento. São criados, armazenados, examinados, analisados e manipulados. Como resultado, têm seu próprio ciclo de vida. O ciclo de vida dos dados é essencialmente a jornada que os dados percorrem através dos sistemas de uma organização. Esta jornada inclui os processos e procedimentos que você coloca em prática para garantir que o conjunto de dados com o qual você trabalha esteja protegido e a qualidade dos dados seja mantida ao longo do tempo.

Quando se trata de gerenciar dados organizacionais em tempo real, vários fatores afetarão seu conjunto de dados e a integridade de sua utilidade de ponta a ponta. A gestão de banco de dados garante que seus bancos de dados empresariais permaneçam estáveis para operações comerciais eficazes e tomada de decisões.

As empresas dependem de vastas quantidades de dados coletados de várias fontes, incluindo documentos em papel, e-mails e conexões baseadas na web. Essa quantidade crescente de dados impulsiona a necessidade de uma gestão rigorosa de banco de dados. Mas antes de nos aprofundarmos na gestão de banco de dados, precisamos entender o que é um banco de dados.

Um banco de dados é o coração de um sistema empresarial informatizado. Ele contém dados vitais para o funcionamento do negócio, como registros de clientes, endereços e informações financeiras. Simplificando, um banco de dados é uma coleção de dados organizados.

A função de um banco de dados é simples: ele permite que uma coleção de dados seja armazenada de forma eficiente e organizada de uma maneira útil e gerenciável. Isso significa que um sistema de banco de dados é útil para vários propósitos, desde o registro de estatísticas básicas até o suporte a uma ampla variedade de funções complexas de contabilidade empresarial e recursos humanos. As empresas usam bancos de dados para recuperar e analisar informações de uma forma que possa ajudá-las a alcançar seus objetivos de negócios orientados por dados.

Por que as empresas precisam de gestão de banco de dados?

Um banco de dados de qualidade é a base da maioria das aplicações empresariais. Embora poucos discordem dessa simples verdade, há uma ampla gama de opiniões sobre como alcançar o objetivo de ter um banco de dados de qualidade e útil. É aqui que entra a gestão de dados. A gestão de dados é um processo complexo que requer um entendimento sólido da gestão de banco de dados.

A inundação de dados não mostra sinais de recuo. Portanto, as organizações estão investindo em atividades de gestão de banco de dados para:

• Manter o desempenho de aplicações e bancos de dados
• Manter registros de consumidores, inventários de dados e funcionários
• Automatizar operações e procedimentos de banco de dados
• Armazenar e gerenciar uma ampla gama de tipos de dados

A gestão de banco de dados envolve saber como implementar e armazenar dados em um banco de dados, como mantê-los e limpá-los, e como recuperá-los a qualquer momento. Todas as informações devem ser armazenadas em um banco de dados quando uma empresa deseja dar sentido a elas.

Se dados são o novo petróleo, então a gestão de banco de dados é a plataforma de petróleo.

A gestão de banco de dados fornece suporte à estratégia de gestão de dados de uma organização. Juntamente com soluções de inteligência de negócios (BI), a gestão de banco de dados é um componente crítico da infraestrutura informacional de uma empresa, permitindo a tomada de decisões informadas e o crescimento corporativo.

Termos-chave usados na gestão de banco de dados

Um banco de dados armazena todas as suas informações essenciais para acesso rápido e fácil. Através de bancos de dados, as empresas podem armazenar, gerenciar, manipular e distribuir informações para criar um fluxo de trabalho mais eficiente.

A gestão de banco de dados é crítica e requer um grande grau de intelecto, experiência e previsão para realizar as muitas tarefas associadas a ela. No entanto, conhecer a terminologia relacionada a bancos de dados é fundamental para garantir que uma empresa esteja adequadamente informada e tenha um bom domínio dos conceitos de gestão de banco de dados durante a fase de design do banco de dados.

Aqui estão as definições de alguns termos frequentemente usados na gestão de banco de dados.

Teorema CAP

De acordo com o teorema CAP, um sistema de computador distribuído (que inclui um software de gestão de banco de dados distribuído e seus dados hospedados) não pode satisfazer todos os seguintes compromissos ao mesmo tempo:

1. Consistência: Consistência implica que todos os nós de computador (dispositivos ou pontos de dados em uma rede maior) conterão as cópias exatas de um item de dados replicado para diferentes transações em tempo real.
2. Disponibilidade: Disponibilidade significa que toda solicitação de leitura ou gravação para um objeto de banco de dados será executada com sucesso ou resultará em uma mensagem indicando a incompletude da operação.
3. Tolerância a partições: Tolerância a partições indica que um sistema de banco de dados pode operar mesmo se a rede dos nós falhar, resultando em duas ou mais partições, com nós em cada partição se comunicando apenas entre si. Uma vez que a partição se cura, sistemas distribuídos que garantem tolerância a partições podem se recuperar graciosamente disso.

Na maioria, os bancos de dados modernos podem fornecer apenas duas dessas garantias ao mesmo tempo. A maioria dos modelos de banco de dados difere na forma como lidam com essa limitação.

ACID

ACID é o acrônimo para atributos fornecidos por sistemas típicos de gestão de banco de dados, significando atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. De acordo com o teorema CAP, o modelo de transação de banco de dados ACID fornece um sistema consistente. É uma combinação adequada para empresas que lidam com processamento de transações online (por exemplo, instituições financeiras) ou processamento analítico online (por exemplo, empresas de consultoria que lidam com data warehousing).

Esquema

Um esquema de banco de dados é uma estrutura esquelética que reflete a estrutura lógica de dados de um banco de dados. Ele especifica como os dados são organizados em diferentes tabelas e como os relacionamentos entre as tabelas são vinculados. Designers de banco de dados criam o esquema para ajudar os programadores a entender e fazer uso do banco de dados.

Atributo

Um atributo de banco de dados é uma propriedade que identifica um objeto específico de banco de dados. Uma coluna em uma tabela de banco de dados é um atributo. Ao mesmo tempo, a tabela em si como um todo é conhecida como uma entidade.

Metadados

Metadados significam mais dados sobre os dados fornecidos. Em um SGBD, os dados armazenados nas colunas de uma tabela têm características específicas, como tipo, tamanho ou outras propriedades que permitem ao SGBD interpretar os dados de forma significativa ou permitir que os usuários os compreendam melhor. A maneira mais fácil de acessar os metadados de um banco de dados é através de um dicionário de banco de dados.

Chave primária

Uma chave primária é um único atributo ou um conjunto de múltiplos atributos que identifica exclusivamente cada registro em um banco de dados. Não pode haver valores de chave primária duplicados em uma única tabela, e eles não podem ser nulos. Chaves primárias são úteis ao estabelecer associações entre entidades em um banco de dados e valores de atributos em outro. Um consumidor, por exemplo, pode ter vários números de telefone e endereços de e-mail. Uma chave primária ajuda a vincular um único consumidor aos vários valores distintos no mesmo campo "número de telefone" ou "endereço de e-mail".

Chave estrangeira

Uma chave estrangeira conecta um registro em uma tabela a um registro em outra. Uma chave estrangeira é um registro (ou conjunto de registros) em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela. A tabela que contém a chave estrangeira se torna a tabela filha, e a tabela que contém a chave primária se torna a tabela pai.

Por exemplo, se houver duas tabelas, cliente e pedido, uma conexão pode ser estabelecida entre elas adicionando uma chave estrangeira à tabela de pedidos que referencia o customer_id na tabela de clientes. Ambas as tabelas de cliente e pedido têm o campo customer_id. A chave estrangeira na tabela de pedidos é a coluna customer_id, que se refere à chave primária na tabela de clientes. O DBA deve atender à restrição de chave estrangeira para inserir um registro na tabela de pedidos. Isso diminui a chance de erro e aumenta a precisão dos dados, eliminando a entrada de dados repetitiva.

Linguagem de consulta estruturada

Linguagem de consulta estruturada (SQL) é a linguagem de programação mais comumente usada para recuperar dados de um banco de dados. Sua força e versatilidade permitem a criação de bancos de dados e tabelas e o processamento e consulta de dados. A sintaxe SQL é dividida em duas categorias: linguagem de manipulação de dados e linguagem de definição de dados. A linguagem de manipulação de dados fornece os comandos SQL mais frequentemente usados, enquanto a linguagem de definição de dados é responsável por criar novos objetos de banco de dados, como índices e tabelas. Bancos de dados SQL, como MySQL e PostgreSQL, seguem o modelo de transação de banco de dados ACID.

Consulta

Uma consulta é uma investigação feita sobre dados no banco de dados na forma de um comando codificado por programadores. Consultas são úteis para encontrar e recuperar dados e criar listas ad hoc de entradas ou uma sub-tabela de resultados.

Linguagem de manipulação de dados

Linguagem de manipulação de dados, também conhecida como DML, é um conjunto de comandos SQL que lidam com a manipulação de dados em um banco de dados. Por exemplo, o comando INSERT adiciona dados a uma tabela, e o comando UPDATE atualiza os dados em uma tabela.

Linguagem de definição de dados

Linguagem de definição de dados, ou DDL, é um conjunto de comandos SQL que definem o esquema do banco de dados. Ela simplesmente lida com as descrições do esquema do banco de dados e é usada para construir e alterar a estrutura de objetos de banco de dados. Por exemplo, o comando CREATE cria o banco de dados e seus objetos, enquanto o comando DROP exclui objetos do banco de dados.

Modelo BASE

O modelo BASE foi criado como uma alternativa ao modelo de transação de banco de dados ACID para atender às demandas de bancos de dados NoSQL cujos dados não são organizados da mesma maneira que os bancos de dados SQL exigem. De acordo com o teorema CAP, o modelo BASE fornece alta disponibilidade. É uma combinação adequada para empresas de marketing e atendimento ao cliente que lidam com análise de sentimentos para pesquisa em redes sociais.

NoSQL

NoSQL é um paradigma de banco de dados criado para lidar com dados não estruturados, como e-mails, postagens em redes sociais e mídia. Um banco de dados NoSQL usa o modelo de transação de banco de dados BASE menos rigoroso para manter a integridade dos dados. Em vez de tabelas, um esquema de banco de dados NoSQL pode utilizar uma arquitetura de chave ou valor ou gráficos para armazenar dados. MongoDB, Redis, Cassandra, Amazon DynamoDB e Couchbase estão entre os bancos de dados NoSQL mais populares.

Evolução do banco de dados

Antes da invenção dos bancos de dados, tudo o que os humanos documentavam estava em papel. As pessoas usavam listas, cadernos, livros-razão e arquivos infinitos de registros armazenados em armários de arquivo. Quando era necessário acessar um desses documentos, identificar e recuperar fisicamente o registro era um procedimento longo e árduo.

Havia também problemas frequentes, desde registros perdidos até incêndios que destruíam arquivos inteiros e a história da sociedade e das organizações. Finalmente, havia questões adicionais de segurança, pois o acesso físico era geralmente fácil de obter.

Cientistas desenvolveram o conceito de bancos de dados em uma tentativa de superar as limitações do armazenamento de dados tradicional baseado em papel. Os arquivos em um banco de dados são conhecidos como registros. As peças individuais de dados em um registro são conhecidas como campos.

Apesar de seu início no início dos anos 1960, os bancos de dados mudaram consideravelmente ao longo dos anos. Os primeiros bancos de dados usados para armazenar e gerenciar dados eram bancos de dados de navegação, como bancos de dados hierárquicos e de rede.

A introdução de bancos de dados hierárquicos resolveu muitas das dificuldades que surgiram com a abordagem baseada em papel. Bancos de dados hierárquicos dependiam de uma arquitetura em forma de árvore e permitiam apenas um vínculo de um para muitos. Também forneciam aos usuários um sistema abrangente de backup e recuperação, o que significava que arquivos perdidos devido a danos externos não eram mais um problema.

O modelo de rede foi definido pela primeira vez por cientistas na Conferência sobre Linguagens de Sistemas de Dados (CODASYL). Ele foi capaz de superar as limitações do modelo hierárquico. Ao contrário de seu predecessor, o banco de dados de rede fornecia um modelo mais flexível que permitia inúmeras associações.

1970-presente

Embora o modelo de rede superasse o modelo hierárquico, designers e programadores ainda não o preferem. A razão fundamental para isso é que produtos mais estabelecidos no mercado, como o IMS e o DL/1 da IBM, continuavam a utilizar o modelo hierárquico, enquanto pesquisadores desenvolviam o modelo relacional. Designers acharam o modelo relacional muito mais fácil de entender, e ele melhorou a programação de aplicações.

O modelo relacional organiza o conteúdo de um banco de dados em tabelas, cada uma das quais contém entradas com campos. O tipo de dados de cada campo é especificado, o que ajuda a garantir que não haja discrepâncias e que a saída seja consistente. Em um banco de dados relacional, as tabelas podem ter relacionamentos entre si. A maioria dos bancos de dados relacionais usa a linguagem de programação SQL para recuperar os dados.

Em 1998, um novo termo, NoSQL, foi desenvolvido. Refere-se a uma nova geração de bancos de dados que armazenam e recuperam dados usando linguagens de consulta diferentes do SQL. Tais bancos de dados existem desde o início dos anos 1960, mas a revolução da Web 2.0 os trouxe para o centro das atenções do mundo tecnológico.

Bancos de dados relacionais tradicionais sofreram com problemas de escalabilidade e desempenho, enquanto o NoSQL era tipicamente mais rápido, pois usava outras estruturas de dados para armazenar informações. No entanto, eles também são mais versáteis do que os bancos de dados relacionais tradicionais, pois não são limitados pelas mesmas restrições.

O que é um sistema de gestão de banco de dados?

Um banco de dados frequentemente requer um sistema de gestão de banco de dados (DBMS) ou sistema de administração de banco de dados (DAS) para criar e gerenciar bancos de dados. Um DBMS é um software de banco de dados abrangente que atua como uma ponte entre o banco de dados e seus usuários finais ou aplicações, permitindo que os usuários obtenham, alterem e controlem como as informações são estruturadas e otimizadas. Usuários finais podem criar, proteger, ler, atualizar e remover dados em um banco de dados usando o software DBMS.

O DBMS interage com o restante do sistema operacional, notadamente o sistema de arquivos e a interface do usuário, para alterar o banco de dados. Ele pode estar localizado no mesmo computador que o banco de dados, ou pode estar em um computador remoto que acessa o banco de dados em outro computador através de uma rede.

O DBMS oferece uma visão centralizada dos dados organizacionais que vários usuários de diferentes locais podem acessar de forma controlada. Ele também pode restringir quais dados o usuário final visualiza, permitindo várias visualizações de um único esquema de banco de dados. Como o DBMS lida com todas as solicitações, os usuários finais e as aplicações de software não são obrigados a entender onde os dados estão fisicamente armazenados ou onde estão armazenados.

Concorrência, segurança, integridade dos dados e métodos padronizados de administração de dados são todos suportados pelos três recursos principais acima. Além disso, gerenciamento de mudanças, monitoramento e ajuste de desempenho, segurança e backup e recuperação são algumas das responsabilidades comuns de administração de banco de dados suportadas pelo DBMS.

Tipos de bancos de dados

Um banco de dados é uma coleção de dados. Mais precisamente, é uma coleção de dados relacionados organizados para armazenar e recuperar informações legíveis.

Os bancos de dados vêm em uma variedade de formas e tamanhos. O banco de dados ideal para uma organização específica depende de como os executivos usarão esses dados para tomar decisões orientadas por dados.

Os seguintes tipos de bancos de dados estão disponíveis, dependendo das necessidades empresariais.

Banco de dados centralizado

Um banco de dados centralizado permite que vários usuários acessem simultaneamente seus dados armazenados através de uma rede de computadores usando uma variedade de aplicações. Organizações maiores, como uma corporação ou instituição, geralmente empregam bancos de dados centralizados.

Banco de dados relacional

Um banco de dados relacional usa o modelo de dados relacional, que salva dados em linhas e colunas combinadas para formar uma tabela de banco de dados. SQL é usado para armazenar, manipular e gerenciar dados em um banco de dados relacional. Um sistema de gestão de banco de dados relacional, também conhecido como RDBMS, é um software de banco de dados projetado especificamente para bancos de dados relacionais. É uma ferramenta que permite aos usuários projetar, editar e gerenciar um banco de dados relacional.

Banco de dados distribuído

Em contraste com um sistema de banco de dados centralizado, os dados em um banco de dados distribuído são dispersos ao longo dos vários sistemas de banco de dados de uma organização. Esses sistemas de banco de dados estão interligados usando conexões de comunicação. Essas conexões facilitam o acesso dos usuários finais às informações.

Banco de dados de documentos

Um banco de dados de documentos segue um modelo de banco de dados não relacional que armazena e consulta documentos semelhantes a JSON. Bancos de dados de documentos são mais naturais e flexíveis para programadores manterem e consultarem dados em um banco de dados porque utilizam o mesmo formato de modelo de documento que seu código de software. Tal modelo é bem adequado para casos de uso como catálogos, perfis de usuários e sistemas de gestão de conteúdo, nos quais cada documento é diferente e muda ao longo do tempo.

Banco de dados orientado a objetos

Em um banco de dados orientado a objetos, os dados são armazenados como um objeto. Estes são análogos aos objetos usados em linguagens de programação orientadas a objetos.

Banco de dados NoSQL

Um banco de dados NoSQL ou um banco de dados não apenas SQL é um banco de dados não relacional, que permite o armazenamento e manipulação de dados não estruturados e semiestruturados.Bancos de dados NoSQL ganharam popularidade à medida que a demanda por desenvolvimento de aplicações contemporâneas se expandiu. Como resultado, em resposta às demandas, o NoSQL introduziu uma ampla gama de sistemas de banco de dados. Um DBMS NoSQL difere de um RDBMS em sua capacidade de lidar com dados estruturados e não estruturados. Isso permite que sistemas NoSQL coletem e analisem dados sem uma estrutura tabular rígida. Bancos de dados NoSQL podem realizar consultas de entidades de banco de dados que contêm vários componentes, como postagens em redes sociais, fotos, áudios e vídeos, além de dados tradicionais de texto e numéricos.

Armazém de dados

Um armazém de dados é um banco de dados de processamento analítico online (OLAP) especialmente projetado para consulta e análise rápidas. Ele serve como um repositório central para dados. Coleta informações de muitas fontes dentro de uma organização para relatórios e análise. Relatórios gerados por consultas complexas em um armazém de dados ajudam a tomar decisões estratégicas de negócios.

Banco de dados de código aberto

Um sistema de banco de dados de código aberto é aquele cujo código-fonte está disponível ao público; esses bancos de dados podem ser bancos de dados relacionais ou não relacionais. O código de um banco de dados de código aberto está disponível ao público para download, modificação e reutilização. Um banco de dados proprietário ou de código fechado, por outro lado, é aquele em que o código é seguro e não está disponível ao público.

Banco de dados de grafos

Um banco de dados de grafos armazena, mapeia e consulta relacionamentos usando teoria dos grafos. Esses tipos de bancos de dados são tipicamente valiosos para analisar relacionamentos. Um banco de dados de grafos, por exemplo, pode ser usado por uma empresa para extrair dados sobre clientes de redes sociais.

Banco de dados em nuvem

Um banco de dados em nuvem armazena uma coleção de dados organizados ou não estruturados em uma plataforma de computação em nuvem privada, pública ou híbrida. Ele oferece aos usuários acesso ao banco de dados usando vários serviços de computação em nuvem (SaaS, PaaS, IaaS). Modelos de banco de dados em nuvem são de dois tipos: convencional e banco de dados como serviço (DBaaS). Um DBMS em nuvem ajuda as empresas a hospedar seus bancos de dados na nuvem. A abordagem DBaaS usa serviços de banco de dados em nuvem gerenciados para administrar os sistemas. A abordagem em nuvem permite que as empresas paguem apenas pelo armazenamento, processamento e outros recursos que usam, em vez de fornecer a infraestrutura e os recursos subjacentes necessários para executar um DBMS no local. O serviço gerenciado escala automaticamente para cima ou para baixo em resposta a mudanças na demanda de recursos do banco de dados. Os usuários podem acessar ativos de dados facilmente de qualquer dispositivo conectado à internet, e as cargas de trabalho do banco de dados são armazenadas com segurança na nuvem.

Banco de dados multi-modelo

Um banco de dados multi-modelo suporta vários modelos de dados em conjunto com um único backend integrado. A maioria dos bancos de dados acomoda um único modelo de dados que governa como os dados são estruturados, armazenados e modificados. Bancos de dados multi-modelo podem armazenar vários modelos de dados, como chave-valor, relacional, documento e gráfico.

Banco de dados autônomo

Bancos de dados autônomos, também conhecidos como bancos de dados autônomos, são o tipo mais novo e inovador de banco de dados. Eles são baseados em nuvem e usam aprendizado de máquina para automatizar operações de banco de dados, como ajuste, segurança de dados, backups e atualizações que os administradores de banco de dados tradicionalmente realizam.

Desafios da gestão de banco de dados

À medida que a taxa de interações dos usuários, o número de dispositivos e a quantidade de dados salvos crescem, também crescem os problemas que você encontra ao manter seu banco de dados. Aqui estão algumas das dificuldades frequentes que você encontrará ao tornar sua gestão de banco de dados mais eficiente para sua organização.

Limites de escalabilidade

Todo aplicativo de software, incluindo servidores de banco de dados, tem limitações de escalabilidade e uso de recursos. Você não será eficiente em como trabalha se seu banco de dados não corresponder às crescentes demandas de negócios. Da mesma forma, a configuração de hardware, sistemas operacionais e arquitetura de banco de dados afetam a capacidade de processamento de transações de uma organização.

Bancos de dados relacionais são mais propensos a problemas de escalabilidade devido à sua arquitetura. Como resultado, as empresas podem ter dificuldades de desempenho com sua infraestrutura e tecnologia de banco de dados à medida que o tamanho do banco de dados relacional aumenta. Quando surgem problemas, as empresas geralmente começam escalando o servidor de banco de dados. Se seu banco de dados continuar a se expandir e o desempenho diminuir mesmo com a instalação de vários novos servidores que podem pagar, podem considerar a atualização para uma tecnologia de banco de dados de melhor desempenho, que geralmente é significativamente mais cara.

Segurança de dados

Segurança é o problema mais urgente no ambiente digital de hoje. As empresas devem proteger seus dados e manter vazamentos ao mínimo. Por exemplo, violações de banco de dados contendo informações muito sensíveis podem arruinar a reputação de uma empresa. Portanto, a segurança dos dados recebeu muita atenção recentemente, o que é natural.

As ameaças mais prevalentes ao banco de dados são:

• Privilégios de acesso que são mal utilizados quando os funcionários usam privilégios de banco de dados que excedem suas funções de trabalho
• Ataques de injeção de banco de dados SQL e NoSQL que visam plataformas de big data
• Violações de dados devido a negligência humana

Uma matriz defensiva de diretrizes e controles internos é necessária para proteger adequadamente os bancos de dados. Use ferramentas de segurança de banco de dados como parte de suas diretrizes de segurança para criptografar os dados e restringir o acesso apenas àqueles que precisam vê-los.

Desempenho do banco de dados

Os bancos de dados sempre tiveram que atender a requisitos de desempenho rigorosos. Enquanto a quantidade de dados estruturados e não estruturados que uma empresa coleta cresce, também é importante processar esses dados mais rapidamente para manter os consumidores satisfeitos. O banco de dados deve processar dados rapidamente para satisfazer os usuários sem que eles precisem passar por obstáculos para acessar informações.

O banco de dados, independentemente da tecnologia, deve lidar com volumes enormes de dados sem desacelerar.

Benefícios da gestão de banco de dados

À medida que o volume de dados cresce, também cresce a necessidade de um sistema para gerenciar adequadamente esse volume de informações. O sucesso de uma organização depende da qualidade dos dados que ela usa. Com o crescente número de aplicações que dependem de dados e seu papel na tomada de decisões empresariais, torna-se ainda mais crítico gerenciar esses dados de forma eficaz.

A implementação bem-sucedida da gestão de banco de dados não é uma tarefa fácil, mas os benefícios que ela proporciona são excepcionais.

Reduz a redundância de dados

Em um sistema de gestão de dados baseado em arquivos, há casos em que os arquivos são armazenados em vários locais em um sistema ou até mesmo em vários dispositivos. Infelizmente, este é um problema frequentemente recorrente em muitas organizações, também conhecido como redundância de dados, onde os dados idênticos estão presentes em dois ou mais locais diferentes.

A redundância de dados causa anomalias e corrupção de dados e deve ser evitada durante o design do banco de dados. A normalização do banco de dados elimina a redundância e maximiza o uso do armazenamento. O uso adequado de chaves estrangeiras em um banco de dados pode reduzir a redundância de dados e a ocorrência de anomalias prejudiciais.

Mantém a integridade dos dados

O termo integridade dos dados refere-se à precisão e consistência dos dados em toda a organização. Como uma empresa pode conter vários bancos de dados com dados estruturados ou não estruturados, garantir a integridade dos dados torna-se crítico.

Quando várias versões dos mesmos dados existem em várias partes de uma organização, isso causa inconsistência de dados. As empresas podem garantir uma visão abrangente de seus dados em toda a organização usando um sistema de gestão de banco de dados adequado juntamente com ferramentas de gestão de qualidade de dados para impor a integridade dos dados.

Além disso, os sistemas de gestão de dados oferecem uma estrutura mais eficaz para impor regulamentos de privacidade e segurança de dados. Uma gestão mais eficaz implica mais transparência e uma menor chance de violações regulatórias.

Fornece backup e recuperação

Os usuários de banco de dados não são obrigados a fazer backup de dados regularmente porque o DBMS faz isso por eles. O software de banco de dados possui mecanismos robustos para permitir a recuperação de dados durante uma falha e backup automatizado para todos os dados corporativos em horários predefinidos. Além disso, ele restaura o banco de dados ao seu estado anterior após uma falha ou falha do sistema.

Software de sistemas de gestão de banco de dados

Um sistema de gestão de banco de dados (DBMS) é um sistema de software projetado para facilitar o armazenamento, recuperação e manutenção de registros de banco de dados. Um sistema de gestão de banco de dados também é às vezes considerado sinônimo de banco de dados.

Os recursos do DBMS vão além das atividades convencionais de banco de dados e são distinguidos por capacidades de gestão significativamente maiores. Isso inclui maior visibilidade de metadados, relatórios abrangentes e personalizados, monitoramento de desempenho, análises de usuários e verificações regulatórias.

Uma solução de software deve atender aos seguintes critérios para ser elegível para a categoria de DBMS:

• Conformidade com um modelo de transação de banco de dados (por exemplo, relacional, orientado a objetos, hierárquico, distribuído)
• Permitir o desenvolvimento e gestão de banco de dados
• Provisão para relatórios detalhados e análises
• Integração com outras aplicações baseadas em banco de dados

*Abaixo estão as cinco principais plataformas de software de DBMS com base em dados do G2 coletados em 17 de junho de 2021. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. SQL Developer

SQL Developer é um DBMS gratuito que simplifica o desenvolvimento e manutenção de bancos de dados Oracle em plataformas tradicionais e em nuvem. Além disso, o Oracle SQL Developer fornece criação abrangente de ponta a ponta de aplicações SQL, uma interface de relatórios, uma planilha para executar consultas e scripts, um console DBA para gestão de banco de dados e uma solução abrangente de modelagem de dados.

O que os usuários gostam:

"O SQL Developer está disponível em várias plataformas, como Windows, Mac e Linux. A Oracle não cobra um centavo por isso. Portanto, o SQL Developer é mais adequado para uma grande equipe global baseada em várias funções. O SQL Developer é menos intensivo em recursos em comparação com outros IDEs.

Ele também pode gerenciar e desenvolver bancos de dados Oracle em implantações locais e em nuvem. O SQL Developer também pode se conectar com bancos de dados não Oracle, como IBM db2, MSSQL Server e MySQL."

- Revisão do SQL Developer, Aritra G.

O que os usuários não gostam:

"Existem algumas limitações, como você não pode pesquisar mais de 1000 registros ao mesmo tempo, etc. Mas, no geral, é uma ótima ferramenta."

- Revisão do SQL Developer, Ashutosh G.

2. Toad for Oracle

Toad for Oracle capacita DBAs, desenvolvedores e analistas a automatizar operações, reduzir riscos e diminuir os tempos de entrega de projetos em quase metade. Também reduz o impacto na produtividade, ciclos de desenvolvimento, desempenho e disponibilidade de código ineficiente com um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) de classe mundial. O IDE também fornece às equipes automação extensiva, modelos de código e colaboração.

O que os usuários gostam:

"Eu gosto da facilidade de arrastar e soltar tabelas e da capacidade de fazer edições manuais rápidas através de instruções SQL. Isso cria uma experiência amigável onde muitos usuários podem criar suas consultas. Além disso, conectar-se a bancos de dados é simples, e os usuários podem salvar vários esquemas de tabelas para retornar a eles posteriormente, reduzindo a necessidade de configurar as visualizações a cada login."

- Revisão do Toad For Oracle, Alisa P.

O que os usuários não gostam:

"Às vezes é difícil navegar entre os menus de visualização, construção, exploração e edição de código. Eu sinto que ele pode hospedar muitas abas, que parecem camadas nas quais posso perder coisas. Também é frustrante ter que restabelecer a conexão com o armazém toda vez que faço login. Talvez isso seja padrão com sistemas de consulta."

- Revisão do Toad For Oracle, Emily E.

3. Oracle Enterprise Manager

Oracle Enterprise Manager é uma ferramenta de DBMS que fornece um painel único para gerenciar todas as implantações. As empresas podem executá-lo no local ou através da infraestrutura de nuvem da Oracle. O Oracle Enterprise Manager oferece mais visibilidade e controle sobre a infraestrutura de TI de uma empresa. Além disso, fornece aos usuários suporte de gestão e automação líder de mercado para aplicações, bancos de dados, hardware e sistemas projetados da Oracle.

O que os usuários gostam:

"O Oracle Enterprise Manager fornece um ponto único de controle para suas aplicações e bancos de dados. Além disso, oferece automação pronta para uso na forma de modelos de monitoramento e modelos de relatórios. Eu também adoro o novo grupo administrativo introduzido na versão 13.1 em diante. É um ponto único para controle de patches para monitorar todas as suas implantações através do OEM."

- Revisão do Oracle Enterprise Manager, Jim R.

O que os usuários não gostam:

"Os custos de licença são altos. Além disso, ele usa muitos recursos de computador, como CPU e memória, o que pode causar alguma lentidão."

- Revisão do Oracle Enterprise Manager, Tugce K.

4. Microsoft SQL

Microsoft SQL Server é um sistema de gestão de banco de dados relacional que estende as capacidades de consulta SQL para usuários de Windows, Linux e contêineres Docker. O SQL Server pode ser instalado no local ou na nuvem para desempenho líder do setor. Ele permite que os desenvolvedores criem aplicações inteligentes em sua linguagem e ambiente favoritos.

O que os usuários gostam:

"Minha coisa favorita sobre este software é o quão robusto é como ferramenta. Tem sido o mecanismo de banco de dados de escolha para muitos sistemas empresariais que usei em minha carreira: de sistemas PDM e ERP a ferramentas de automação de design. O uso desta plataforma pelos desenvolvedores vai muito além do que eu posso criar por conta própria. No entanto, achei a arquitetura das tabelas interconectadas usadas nesses sistemas intuitiva, me dando uma curva de aprendizado rasa caso eu precise auditar ou recuperar dados desses sistemas.

Para um usuário novato como eu, encontrei ainda mais valor em utilizar o SQL como uma versão mais enxuta e rápida do Microsoft Excel. Em alguns papéis empresariais, descobri que as empresas usam o Excel para bancos de dados, que se tornam lentos e pesados à medida que o volume de dados aumenta. Ao armazenar dados e fazer cálculos básicos em tabelas SQL, consegui aproveitar as habilidades de cálculo significativamente mais eficientes do SQL e ler dados em uma fração do tempo. Achei isso verdadeiro a ponto de ter usado o SQL fora do trabalho para uso em esportes de fantasia."

- Revisão do Microsoft SQL, David M.

O que os usuários não gostam:

"É para grandes empresas, então provavelmente não é para você se estiver procurando algo leve, por exemplo, para sites menores. Também leva alguma curva de aprendizado e é útil ter um administrador dedicado em ambientes de TI completos. No entanto, isso pode ser superado pela riqueza de informações disponíveis por aí devido à sua longevidade como produto."

- Revisão do Microsoft SQL, Jeremiah S.

5. DataGrip

DataGrip é um IDE inteligente e um cliente de banco de dados que atende aos requisitos únicos de desenvolvedores SQL. Desenvolvido pela JetBrains, ele fornece uma coleção de utilitários de banco de dados que operam no topo da Plataforma IntelliJ.

O que os usuários gostam:

"A melhor coisa sobre este software é que ele me permite gerenciar bancos de dados facilmente e tem suporte extensivo para lidar com diferentes mecanismos de banco de dados. É uma aplicação fácil de entender e torna a gestão de banco de dados uma tarefa muito mais suportável. Também possui excelentes funções e recursos para usar corretamente os dados que temos de acordo com nossas necessidades de estudo e produtividade."

- Revisão do DataGrip, Mrunmayi G.

O que os usuários não gostam:

"Ele consome muitos recursos no meu computador, o que torna meu PC mais lento e seu desempenho diminui drasticamente. Além disso, o fato de não ter muitas opções para consultar informações também é bastante negativo, pois não nos permite fazer consultas de uma maneira muito mais fácil sem ter que consultar o suporte técnico."

- Revisão do DataGrip, Emiro N.

Gestão de dados facilitada

Obter uma visão geral de seus dados é desafiador. Existem tantas maneiras de coletá-los, e se você não estiver fazendo isso corretamente, pode ser informação irrelevante ou, pior ainda, enganosa para você. Dados de maior qualidade só são alcançáveis com práticas de gestão de dados aprimoradas. A gestão de banco de dados é a espinha dorsal de todas as empresas modernas, que precisam armazenar grandes volumes de dados sujeitos a modificações.

A gestão de banco de dados fornece uma base para atividades de gestão de dados, tornando mais necessário do que nunca usar os bancos de dados de forma sábia e eficiente.

Backup e recuperação de dados é uma prática essencial para qualquer empresa. Use software de backup de banco de dados para proteger os dados organizacionais com cópias de reserva de banco de dados.