Bases de dados

A migração de bases de dados está a mover dados para novos sistemas para um melhor desempenho, custos mais baixos ou modernização. Este guia explora todo o processo, incluindo diferentes tipos, estratégias, principais benefícios, riscos comuns e melhores práticas para uma transferência bem-sucedida.

O SAP HANA é uma plataforma revolucionária de bases de dados em memória que permite às empresas o processamento de dados em tempo real e uma análise avançada. A sua velocidade, escalabilidade e funcionalidades de integração tornam-no ideal para impulsionar a inovação e a transformação digital.

MySQL é um popular sistema de gestão de bases de dados relacionais open source que utiliza SQL (Structured Query Language) para gerir, manipular e recuperar dados. Conhecido pela sua velocidade, fiabilidade e facilidade de utilização, MySQL suporta várias aplicações, desde o desenvolvimento web até aos projetos de big data, tornando-o numa escolha versátil para programadores e empresas.

O MongoDB é uma base de dados NoSQL multiplataforma source-available, com esquemas opcionais. Destaca-se no armazenamento de grandes conjuntos de dados, suportando várias linguagens de programação e funcionalidades como consultas ad hoc, indexação e replicação. Ideal para Big Data, aplicações web e análises em tempo real, o MongoDB oferece escalabilidade, alto desempenho e um ambiente intuitivo para programadores.

Em geral, qualquer organização possui uma grande quantidade de dados que devem ser geridos de forma eficaz, quer os esteja a salvaguardar, a armazenar, a recuperar ou a atualizar. Ao introduzir um servidor de dados, passa a ter acesso à infraestrutura de back-end e a serviços orientados para o cliente de que necessita para, através de um único hub centralizado, gerir todos os seus dados de forma eficiente.

As bases de dados vetoriais armazenam e gerem dados como representações numéricas chamadas vetores, permitindo pesquisas de similaridade rápidas. Elas destacam-se com dados não estruturados como imagens e texto, alimentando aplicações de IA como sistemas de recomendação e pesquisa semântica, encontrando correspondências conceptuais em vez de exatas.

A regressão linear modela a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes ajustando uma equação linear aos dados observados. Esta técnica estatística fundamental é fundamental para compreender a relação entre as variáveis, permitindo prever e servindo de base para modelos de IA mais complexos.

As incorporações transformam dados discretos e de grandes dimensões, como palavras ou categorias, em vetores densos e de dimensões inferiores. Estas representações aprendidas capturam as relações semânticas, melhorando a eficiência e a compreensão dos modelos. Permitem às máquinas processar dados complexos, encontrando semelhanças e padrões de forma eficaz.

A integração de dados é o processo crucial para combinar dados de diversas fontes numa única visão unificada. Isto permite uma análise mais eficiente, uma melhor compreensão e uma tomada de decisões informada, transformando a informação fragmentada num bem valioso para as organizações que procuram informações.

Um catálogo de dados consiste num inventário detalhado dos recursos de dados de uma organização, funcionando como um ponto central de referência de dados. Fornece um contexto, tornando os dados detetáveis, compreensíveis e fiáveis para necessidades analíticas ou operacionais, colmatando a lacuna entre os recursos de dados e os utilizadores.

As bases de dados cloud estão a redefinir a gestão dos dados na era da cloud. Oferecem escalabilidade, eficiência de custos e agilidade, permitindo às empresas explorar todo o potencial dos seus dados.

Descubra o mundo das bases de dados com o nosso manual conciso. Aprenda quando utilizar as bases de dados relacionais em prol da integridade dos dados estruturados e as bases de dados não relacionais para ter flexibilidade no tratamento de big data. Ideal para programadores e gestores informáticos.

Compare MySQL e PostgreSQL, duas principais bases de dados relacionais open source. O MySQL, muito utilizado para as aplicações web, é um acelerador de velocidade e de facilidade de utilização. PostgreSQL concentra-se na estrita conformidade com os padrões SQL, na integridade dos dados e no tratamento de consultas complexas, frequentemente preferidas para tarefas analíticas exigentes.

O SQL é uma linguagem potente concebida para a interação com bases de dados relacionais. Essencial tanto para a análise de dados como para o suporte de sistemas backend, permite aos utilizadores executarem uma série de tarefas, desde uma gestão de dados básica até consultas complexas. Com a sua adoção alargada e evolução contínua, o SQL permanece uma competência fundamental nos domínios orientados para dados.

Uma base de dados relacional é uma estrutura que utiliza o SQL e que oferece acesso a pontos de dados, na qual as informações são interligadas através de tabelas.

Uma base de dados não relacional armazena os dados de forma flexível e não estruturada, ao contrário das bases de dados relacionais. Adequa-se a dados não homogéneos e escaláveis, como os dados semiestruturados ou não estruturados, oferecendo uma flexibilidade superior para o seu armazenamento e recuperação.

Um Sistema de Gestão de Bases de Dados (SGBD) é um software que permite gerir dados numa base de dados, oferecendo funcionalidades como o armazenamento, a recuperação e a manipulação de dados. Faz a ponte entre os utilizadores e a base de dados, garantindo a integridade, a segurança e a acessibilidade dos dados, e lida sistematicamente com vastos conjuntos de dados.

O DBaaS é um modelo de cloud computing que elimina a necessidade de uma gestão de bases de dados no local. Oferece escalabilidade, eficácia de custos e uma redução dos custos com a gestão. O DBaaS é utilizado em várias aplicações, tais como o desenvolvimento web, IoT, gaming ou IA.