Comme le nom le suggère, le but des systèmes de gestion de base de données est précisément de gérer un ensemble de données pour le convertir en les informations pertinentes pour l'organisation, soit au niveau opérationnel ou stratégique.
Il le fait à travers une série de routines logicielles qui permettent son utilisation en toute sécurité, simple et soigné. Il s'agit, en résumé, d'un ensemble de programmes qui effectuent des tâches de manière interdépendante pour aider le construction et manipulation de bases de données, implémentant la forme d'interface entre ces, les applications et les utilisateurs eux-mêmes.
Son utilisation permet aux administrateurs système d'avoir un meilleur contrôle et, d'autre part, en même temps obtenir de meilleurs résultats lors de demandes de renseignements qui aident l'administration des affaires en générant l'avantage concurrentiel tant souhaité.
Fonctions et fonctionnalités
Un système de SGBD est synonyme de indépendance, redondance minimale, cohérence des informations (Contrôle de la concurrence), abstraction de l'information sur son stockage physique, ainsi qu'un accès sécurisé et l'adoption des mesures indispensables pour garantir l'intégrité des données.
Ces particularités sont quelques-unes des caractéristiques déterminantes d'un SGBD, à qui processus essentiels sont la manipulation et la construction de bases de données, ainsi que sa définition. Ce sont des caractéristiques qui, en même temps, faciliter le respect d'une série de les fonctions liés à de nombreux aspects mentionnés, entre autres la définition des données, sa manipulation facile, administration rapide, être capable de représenter des relations complexes entre les données et d'autres aspects liés à la sécurité et à la validité des données.
Devant votre grande fonctionnalité, certains de ses inconvénients sont, d'autre part: l'investissement nécessaire à la mise en place d'un SGBD matériel, le logiciel et les connaissances nécessaires pour cela, vulnérabilité à la défaillance du fait de sa centralisation et de ses carences avec certains types de données (comme c'est le cas des données graphiques ou multimédia, entre autres.).
Les langages les plus utilisés dans un administrateur de base de données (SGBD)
Concernant les langages utilisés dans un SGBD, Notez le langage de manipulation de données (LMD) pour la consultation et la manipulation des données. En particulier le SQL (Langage de requêtes structurées), le DML le plus utilisé pour la gestion des données relationnelles, juste comme lui Langage de définition des données (LDD), utilisé pour déterminer les structures et les fonctions dans la requête.
Le Langage de contrôle des données (DCL), en conclusion, en même temps c'est un langage utilisé dans un SGBD par l'administrateur, esta vez para controlar el acceso a los datos en la base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.....
L'avenir de la gestion efficace des bases de données est ici: ça s'appelle l'IA
Chaque fois plus, les institutions se rendent compte que l'intelligence artificielle (IL) et l'apprentissage automatique appliqué à la gestion et à l'optimisation de vos bases de données font passer l'autoréparation et l'autoréglage au niveau supérieur. Ces solutions, provenant à la fois de fournisseurs de bases de données et de tiers, Permettre aux administrateurs de bases de données de passer moins de temps à rechercher les goulots d'étranglement et plus de temps à faire un travail plus productif et créatif à l'appui des objectifs commerciaux stratégiques.
Pour comprendre comment les nouvelles technologies permettent, il faut savoir ce qu'est l'intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé...:
- Intelligence artificielle: c'est tout ce qu'une machine réalise en imitant certaines fonctions humaines « cognitif » como el aprendizaje y la résolutionLa "résolution" fait référence à la capacité de prendre des décisions fermes et d’atteindre les objectifs fixés.. Dans des contextes personnels et professionnels, Il s’agit de définir des objectifs clairs et d’élaborer un plan d’action pour les atteindre. La résolution est essentielle à la croissance personnelle et à la réussite dans divers domaines de la vie, car cela vous permet de surmonter les obstacles et de rester concentré sur ce qui compte vraiment.... des problèmes. Il existe d'innombrables exemples, en tant que systèmes de négociation automatisés, véhicules autonomes ou systèmes de livraison d'itinéraires intelligents.
- Apprentissage automatique, qui en même temps est connu sous le nom de machine learning, est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui utilise des techniques statistiques pour permettre aux ordinateurs de modéliser et de prédire les résultats à l'aide d'ensembles de données. Filtres d'e-mails, les systèmes de détection des fraudes et les systèmes de notation pour stimuler le marketing en ligne sont quelques exemples.
- L'apprentissage profond est un type spécifique d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels, contrairement aux algorithmes d'apprentissage automatique orientés tâches. Cette technologie permet la vision par ordinateur, accréditation vocale et traitement du langage naturel.
Maintenant que nous savons à quoi servent ces avancées, nous pouvons nous concentrer sur comment ils bénéficient de l'administration de la base de données. Imaginez qu'un système de base de données (SGBD) est capable d'anticiper les problèmes opérationnels et de prendre des mesures prescriptives pour les éviter, allouer des ressources supplémentaires, ajout ou suppression d'index, ou en ajustant automatiquement les plans d'exécution des requêtes.
C'est ce que l'on appelle les bases de données autonomes alimentées par l'apprentissage automatique., qui peut prédire quand une nuisance peut survenir et avertir automatiquement le DBA ou prendre des mesures.
Ce type de système est capable de tirer parti des données collectées à partir des charges de travail précédentes pour en ajuster les nouvelles, utiliser l'apprentissage automatique pour créer des modèles qui capturent la façon dont le SGBD répond à différents paramètres. C'est une utilisation très appropriée pour de nouvelles applications, vous permettant de recommander des paramètres qui servent à augmenter la probabilité d'atteindre un objectif, comment réduire la latence ou améliorer les performances.
Le Les techniques d'apprentissage automatique et de régression statistique peuvent être appliquées simultanément à la gestion des bases de données pour identifier les goulots d'étranglement. et prédire les performances d'un ensemble donné de ressources. Un exemple de plus que l'innovation nous offre des moyens très différents d'augmenter l'efficacité, la performance et l'agilité de nos processus métiers.
