Banco de Dados

Banco de Dados: espaço reservado da memória para armazenar os dados/informações de maneira organizada. Alguns tipos de Banco de Dados: Banco de Dados Relacional; Banco de Dados Distribuído; Banco de Dados Warehouse; Banco de Dados Data Marts; Banco de Dados Data Mining

O que é um banco de dados?

Definições Preliminares [Chu, 1985] Um banco de dados é um conjunto de arquivos relacionados entre si [Date, 2000] Um banco de dados é uma coleção de dados operacionais armazenados usados pelas aplicações de uma determinada organização

Outra Definição de Banco de Dados [Elmasri & Navathe, 2000] Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados Representando algum aspecto do mundo real (mini-mundo ou universo de discurso) Logicamente coerente, com algum significado Projetado, construído e gerado (“povoado”) para uma aplicação específica

Sistema de Gerência de Banco de Dados Um sistema de gerência de banco de dados (SGBD) é um conjunto de programas que permite a criar e manter um banco de dados Um banco de dados juntamente com o SGBD que o gerência constitui um sistema de banco de dados

Consultas/Programas SGBD Banco de Dados Usuários/Programadores Catálogo (Meta-Dados) Sistema de Banco de Dados

Exemplo de um Banco de Dados Mini-mundo: parte de uma universidade Algumas entidades: Alunos Disciplinas Departamentos Alguns relacionamentos: Disciplinas são oferecidas por Departamentos Alunos estão matriculados em Disciplinas

Exemplo de um Banco de Dados

Características da Abordagem de BD Auto-descrição dos dados Isolamento entre programas e dados: abstração de dados Suporte a múltiplas visões dos dados Compartilhamento de dados e processamento de transações concorrentes

Vantagens da Utilização de um SGBD Controle de redundância dos dados Controle de acesso (segurança) Armazenamento persistente dos dados Existência de múltiplas interfaces para os usuários Representação de relacionamentos complexos entre os dados Manutenção de restrições de integridade Recuperação de falhas

Implicações da Abordagem de BD Adoção/imposição de padrões Redução do tempo de desenvolvimento das aplicações Flexibilidade Atualidade da informação disponível Economia de escala

Classificação dos SGBDs Quanto ao modelo de dados adotado: Relacionais De rede Hierárquicos Orientados a objetos Objeto-relacionais Quanto ao número de usuários suportados: Mono-usuários Multi-usuários Quanto à localização dos dados: Centralizados Distribuídos

Exemplo de um BD Relacional NumEmpNomeEmpSalárioDept 032J Silva M Reis C Melo R Silva R Pinto V Simão J Neves64028 NumDeptNomeDeptRamal 21Pessoal142 25Financeiro143 28Técnico144 Empregado Departamento

Exemplo de um BD de Rede 21Pessoal142 25Financeiro143 28Técnico J Silva R Pinto V Simão J Neves R Silva C Melo M Reis400 Departamento Empregado

Exemplo de um BD Hierárquico 21Pessoal142 25Financeiro14328Técnico J Silva R Pinto V Simão J Neves R Silva C Melo M Reis400 Departamento Empregado

Aplicação exemplo Banco de Dados de uma companhia Organizada em departamentos que têm um nome e um número únicos e um empregado que gerencia o departamento. A data de quando o empregado começou a gerenciar o departamento deve ser registrada. Um departamento pode ter varias localizações Um departamento controla um número de projetos, cada qual com um nome e número únicos e uma única localização

Aplicação exemplo Banco de Dados de uma companhia Nós armazenamos para cada empregado seu nome, identidade, endereço, salário, sexo, e data de nascimento. Um empregado é assinalado a um departamento mas pode trabalhar em diversos projetos, os quais não são necessariamente controlados pelo mesmo departamento. Nos registramos o número de horas por semana que o empregado trabalha em cada projeto e o supervisor direto de cada empregado Nós mantemos registro para cada empregado, do numero de dependentes (para seguro) e para cada dependente o primeiro nome, sexo, data de nascimento e relacionamento com o empregado.

Banco de Dados Relacional Armazena os dados em formas de tabelas, as quais estão relacionadas Este banco de dados surgiu na década de 80 Vantagens: Banco de Dados conhecido e simples para desenvolver.

Banco de Dados Distribuídos Este tipo de Banco de Dados possibilita a utilização da base de dados em diferentes locais, graça ‘a utilização de recursos de telecomunicação. Vantagem: compartilhamento de Dados/Informação Desvantagem: segurança de informação.

Banco de Dados DataMarts Se preocupa com um setor específico da empresa. Corresponde a um agrupamento de BD transacionais aglutinados por algum critério, normalmente, “temas de negócios”. Vantagens: custo mais acessível Desvantagem: se torna limitado

Banco de Dados DataMarts

Banco de Dados Warehouse Este Banco de dados controla todas as informação/dados da empresa. Reúne todas essas informações e as apresentam em formato de consulta ou relatório de acordo com a necessidade. Vantagem: Maior número de informação para a tomada de decisão. Desvantagem: custo da implantação.

Banco de Dados Warehouse É a integração de diversos DMs, com isso, a organização passa a ter um Depósito de Informações integrado que poderá atender a uma demanda muito mais ampla de temas de negócios, uma vez que o cruzamento das informações entre dois DMs, ou mais, pode gerar a possibilidade de identificar novos temas.

Banco de Dados Warehouse As principais características são: Não volatilidade dos dados Historicidade Metadados Redundância de dados

Banco de Dados Data Mining Conhecido como Banco de Dados Inteligentes. Utiliza de recurso de mineração de dados e inteligência artificial para indicar a melhor solução. Propaganda de lojas virtuais para direcionar para clientes Vantagem: fidelizar os clientes, respostas automatizadas; Desvantagem: o custo de implatação

Banco de Dados Data Mining Corresponde ao ato de extrair informações do DW para identificar tendências, padrões de negócio e cenários. É possível realizar simulações e fazer testes de hipóteses. Para efetuar a mineração, é necessário um conjunto de ferramentas denomidadas On-Line Analytical Processing (OLAP)

Resumindo O BI representa as ações estratégicas apoiadas em TI, realizadas a fim de identificar novas oportunidades de aperfeiçoamento e de amplicação dos negócios. Um conjunto de ferramentas de SI permite a realização do BI, a exemplo dos DWs e das ferramentas OLAP. O DM é um BD não operacional que integra BDs operacionais, agrupados segundo um tema de negócio. O DW é uma coleção de DMs, tem a característica de ser não volátil, de abriar metadados e de aceitar redundancia de dados. É um grande repositório de dados da organização, abrigando dados históricos de fatos de negócio.

Resumo (cont.) O Data Mining, ou mineração de dados, são as ações de garimpagem de dados e de informações; para tanto, são necessárias ferramentas de softwares específicas para realizar projeções, simulações e testes de hipóteses a fim de identificar nos DWs ou nos DMs novas oportunidades de negócio.