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Nos dias de hoje, os dados são considerados um dos ativos mais valiosos para qualquer organização, o que faz da escolha do banco de dados uma decisão fundamental para o sucesso corporativo.
Em suma, os bancos de dados servem para armazenar, organizar, gerenciar e recuperar dados de maneira eficiente e segura. São essenciais para apoiar operações de negócios na tomada de decisões, facilitar o processamento de transações e fornecer análises que ajudem as empresas a entender melhor seus clientes, operações e mercados.
Com isso, à medida que a quantidade de dados que geramos continua a crescer exponencialmente, torna-se essencial entender os diferentes tipos de bancos de dados e como cada um pode ser melhor utilizado. Um deles é o relacional .
Acompanhe a leitura até o final e descubra!
O que é um banco de dados relacional?
Banco de dados relacional , como a própria nomenclatura indica, é um tipo de banco de dados que armazena e fornece acesso a dados que estão relacionados entre si. Esses dados são organizados em tabelas, que consistem em linhas e colunas.
Cada tabela representa um tipo de entidade e as colunas dentro das tabelas representam os atributos dessa entidade. As linhas, por outro lado, representam os registros individuais que apresentam valores específicos para esses atributos.
A base dos bancos de dados relacionais é o "modelo relacional" (conforme veremos a seguir), um método que permite identificar e acessar dados em relação a outros dados no banco de dados. Isso é conseguido por meio de chaves primárias e estrangeiras, que são usadas para estabelecer e interagir relacionamentos entre as tabelas.
Invenção do Modelo Relacional por Edgar F. Codd
Em 1970, Edgar F. Codd publicou um artigo seminal intitulado "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" na revista "Communications of the ACM". Este artigo revolucionou a maneira como os dados eram organizados e manipulados em sistemas de banco de dados.
Antes do modelo relacional, os bancos de dados eram predominantemente hierárquicos ou baseados em rede . Esses modelos eram eficazes para certos usos, mas tinham limitações significativas em termos de eficiência , especialmente quando os sistemas e os requisitos de dados se tornavam mais complexos.
Características fundamentais do modelo relacional
Codd defende que todos os dados devem ser armazenados em tabelas, que ele chamou de "relações", onde cada tabela seria composta de linhas (registros) e colunas (atributos). Ele divulgou conceitos fundamentais que se tornariam a base dos modernos sistemas de bancos de dados relacionais , como:
- Chaves primárias: para identificar de forma única cada linha em uma tabela.
- Chaves estrangeiras: para estabelecer e manter relações entre as tabelas.
- Normalização: para minimizar a redundância e dependência dos dados.
- Operações relacionais: como seleção, projeção e desvio, permitindo manipulações complexas de dados sem depender da organização física dos dados.
Impacto e legado
O modelo de Codd foi inicialmente recebido com ceticismo, principalmente porque muitos duvidavam da sua performance prática em comparação com os sistemas existentes. No entanto, com o avanço da tecnologia e a melhoria do hardware, o modelo de confiabilidade relacional será extremamente eficiente e superior em termos de escalabilidade e simplicidade de manutenção.
Na década de 1980, o modelo relacional começou a ganhar adoção generalizada com o surgimento de sistemas de banco de dados comerciais como Oracle, IBM DB2 e Microsoft SQL Server . Desde então, ele se tornou o padrão de fato para sistemas de gestão de bancos de dados em empresas ao redor do mundo.
Características principais de um banco de dados relacional
- Estrutura tabular: os dados são armazenados em tabelas (também chamadas de relações), facilitando a organização e a manipulação dos dados.
- Manipulação de dados: os bancos de dados relacionais usam uma linguagem padrão para consulta chamada SQL (Structured Query Language), que permite aos usuários executar operações complexas de consulta, inserção, atualização e exclusão de dados de maneira eficiente.
- Integridade de dados: oferecem mecanismos robustos para garantir a precisão e integridade dos dados, incluindo restrições de integridade, transação e controle de concorrência.
- Normalização: os dados são normalmente organizados de forma a minimizar a redundância (repetição) e dependência, o que ajuda a manter a integridade dos dados ao longo do tempo.
- Relacionamentos: as relações entre as tabelas são definidas por chaves primárias (um identificador único para cada linha de uma tabela) e chaves estrangeiras (um campo que identifica um registro em outra tabela), permitindo que o banco de dados mantenha a consistência e a lógica de relacionamento.
Arquitetura de banco de dados relacional
Os bancos de dados relacionais geralmente seguem uma arquitetura cliente-servidor , onde o servidor faz o gerenciamento de banco de dados (SGBD) e os dados, enquanto os terminais (clientes) executam aplicativos que se comunicam com o servidor para acessar e manipular os dados . Essa arquitetura permite que múltiplos usuários acessem simultaneamente o banco de dados de maneira eficiente.
Exemplos de sistemas de bancos de dados relacionais
- MySQL: muito usado em aplicações web e faz parte da popular pilha LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl).
- PostgreSQL: conhecido por sua robustez e suporte a uma grande quantidade de extensão, é frequentemente usado em ambientes que definem conformidade com padrões e extensibilidade.
- Oracle Database: amplo uso em aplicações empresariais, oferece um conjunto completo de soluções de banco de dados e middleware.
- Microsoft SQL Server: popular em ambientes que usam outras tecnologias da Microsoft, como .NET.
Benefícios dos bancos de dados relacionais
Os bancos de dados relacionais oferecem uma série de benefícios que os tornam uma escolha popular para muitas aplicações empresariais e sistemas de gerenciamento de dados. Aqui estão alguns dos principais benefícios:
- Integridade e precisão dos dados: os bancos de dados relacionais são recomendados para garantir a integridade dos dados por meio de restrições, regras de validação, chaves estrangeiras e outras funcionalidades que ajudam a manter a precisão e a consistência dos dados. Essas características são essenciais para aplicações críticas onde a precisão dos dados é fundamental.
- Facilidade de uso com SQL: a linguagem de consulta SQL (Structured Query Language) é um padrão da indústria para manipulação de dados em bancos de dados relacionais. SQL é poderoso, relativamente fácil de aprender e suportado pela maioria dos sistemas de banco de dados relacionais, o que facilita a formação de profissionais e a migração entre diferentes sistemas.
- Flexibilidade nas consultas: os bancos de dados relacionais permitem aos usuários realizar consultas complexas e dinâmicas que podem juntar muitas tabelas e executar uma ampla variedade de operações analíticas sobre os dados. Essa flexibilidade é crucial para relatórios detalhados e análises profundas.
- Segurança de dados: oferecem funcionalidades de segurança robustas que incluem controle de acesso, auditoria de operações, criptografia de dados e muito mais. Esses recursos ajudam a proteger os dados contra acessos não autorizados e garantem a conformidade com normas de segurança de dados como GDPR, HIPAA, entre outras.
- Gerenciamento de transação: os bancos de dados relacionais suportam transação, que são sequências de operações realizadas como uma única unidade lógica de trabalho. Se uma transação falhar, o estado do banco de dados pode ser revertido para o estado anterior (rollback), garantindo que os dados não sejam deixados em um estado inconsistente.
- Escalabilidade: embora os bancos de dados relacionais tradicionalmente escalem melhor verticalmente (aumentando os recursos do servidor único), os avanços recentes em tecnologia e técnicas de particionamento e replicação também permitem a escalabilidade horizontal, suportando assim grandes volumes de dados e tráfego elevado.
- Manutenção: com ferramentas de gerenciamento e diagnóstico completas disponíveis, a manutenção de um banco de dados relacional pode ser sistemática e previsível. Essas ferramentas trabalham na otimização de desempenho, no planejamento de capacidade e na resolução de problemas.
- Maturidade: os sistemas de banco de dados relacionais foram desenvolvidos, testados e aprimorados ao longo de várias décadas. Isso resulta em sistemas altamente maduros e estáveis com amplo suporte de fornecedores e uma vasta comunidade de usuários.
Estes benefícios tornam os bancos de dados relacionais uma escolha sólida para muitas pessoas que precisam de um sistema confiável e comprovado para gerenciar suas informações essenciais.
Então o Excel também é um banco de dados relacional?
O Excel, embora comumente usado para organizar dados em um formato que se assemelha visualmente a tabelas de um banco de dados relacional , não é um exemplo desse sistema.
Trata-se de um programa de planilha que oferece algumas funcionalidades para manipular e analisar dados, mas possui características e limitações distintas em relação aos bancos de dados relacionais . Aqui estão algumas diferenças-chave:
Estrutura e funcionalidade
- Armazenamento de dados: no Excel, os dados são armazenados em células dentro de uma planilha, e enquanto as planilhas podem ser organizadas de maneira que se pareçam com tabelas de um banco de dados relacional, elas não oferecem as mesmas funcionalidades de gerenciamento de dados.
- Relacionamento entre dados: o Excel permite criar links ou referências entre células e pode ser usado para fazer análises e operações básicas de divisão de dados por meio de funções. No entanto, ele não suporta nativamente o conceito de chaves estrangeiras ou a integridade referencial que define um banco de dados relacional.
Escalabilidade: o Excel não é ideal para gerenciar grandes volumes de dados (milhões de registros), pois o desempenho pode se degradar significativamente à medida que o tamanho da planilha cresce, ao contrário de um banco de dados relacional projetado para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente.
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Não há dúvida que as planilhas Excel desempenham um papel crucial em diversas atividades cotidianas de empresas de todos os portes e setores.
Essa ferramenta versátil da Microsoft é amplamente utilizada para uma variedade de tarefas, desde a simples organização de dados até análises complexas, gerenciamento de projetos, planejamento de recursos, entre outros.
Contudo, apesar de suas muitas vantagens e aplicabilidades, o uso de planilhas Excel para o armazenamento e gestão de dados pode apresentar desafios significativos, especialmente à medida que as necessidades de dados da organização crescem em complexidade e escala.
A seguir, detalhamos algumas dessas desvantagens e exploramos como elas podem impactar a eficiência e a segurança das operações empresariais.
1. Segurança limitada
O Excel por si só não consegue garantir a segurança completa dos dados em suas planilhas.
Enquanto ele oferece algumas funcionalidades básicas de segurança, como a proteção por senha e a possibilidade de criptografar arquivos, essas medidas podem não ser suficientes para enfrentar todas as formas de ameaças cibernéticas avançadas ou para cumprir com certos padrões rigorosos de segurança e privacidade de dados exigidos no mercado pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
A segurança dos dados nas planilhas Excel pode ser comprometida por vários fatores, incluindo ataques de phishing, malware, acesso não autorizado por falhas de segurança em redes ou sistemas, entre outros.
Para garantir uma segurança de dados mais robusta, é aconselhável utilizar soluções complementares de segurança da informação, práticas recomendadas de gerenciamento de acesso e, quando possível, integrar o Excel com sistemas que ofereçam níveis superiores de proteção de dados.
2. Falhas humanas
As falhas humanas também representam uma desvantagem significativa no uso de planilhas Excel, especialmente em ambientes onde os dados são críticos para a tomada de decisão empresarial.
A natureza manual de inserção, atualização e manipulação de dados no Excel aumenta a probabilidade de erros, que podem variar desde simples equívocos de digitação até mesmo exclusão dos dados.
Esses erros podem resultar em muitas consequências, incluindo a produção de relatórios financeiros imprecisos e a perdas de dados que até então podem ser cruciais para a empresa.
Dependência de habilidades individuais
Além do mais, a forte dependência de habilidades individuais e a inconsistência nos métodos de entrada e gerenciamento de dados também contribuem para o risco de falhas humanas.
Sem padrões consistentes e validação de dados automatizada, as planilhas Excel ficam sujeitas a variações na qualidade e na precisão das informações inseridas.
3. Dificuldade na análise de dados
Existe, sim, uma maior dificuldade de análise de dados em planilhas Excel, especialmente à medida que o volume e a complexidade dos dados aumentam.
O Excel é uma ferramenta incrivelmente poderosa para análise de dados em pequena e média escala, oferecendo uma ampla gama de funções e capacidades de visualização. No entanto, quando se trata de gerenciar grandes conjuntos de dados ou realizar análises avançadas e complexas, algumas limitações se tornam aparentes:
- Desempenho e escalabilidade: planilhas muito grandes podem se tornar lentas, afetando o desempenho e a usabilidade.
- Complexidade na manipulação de dados: realizar operações avançadas pode ser menos intuitivo e mais propenso a erros no Excel em comparação com ferramentas especializadas de análise de dados.
- Colaboração e compartilhamento: a análise de dados colaborativa em tempo real pode ser desafiadora com o Excel, especialmente quando comparada a soluções baseadas na nuvem projetadas para trabalho em equipe e compartilhamento de insights.
- Automatização e integração: embora o Excel permita uma certa automatização através de macros e VBA, ele pode não se integrar facilmente com outras plataformas de dados ou sistemas empresariais, limitando a automatização de fluxos de trabalho de análise de dados.
Para superar essas dificuldades, muitas organizações complementam ou substituem o uso de planilhas Excel por ferramentas especializadas em análise de dados, como softwares de Business Intelligence (BI), sistemas de gestão de banco de dados (DBMS) e plataformas de análise de dados.
Essas ferramentas oferecem melhores soluções para manipulação, análise e visualização de dados em larga escala, além de promover a colaboração e automatização de processos.
4. Recuperação de dados
Em casos de arquivos corrompidos ou perdidos, a recuperação de dados no Excel pode ser complexa ou até impossível. Isso representa um risco significativo para empresas que dependem de dados críticos armazenados em planilhas.
Mais uma vez, mesmo que a plataforma ofereça algumas funcionalidades de recuperação e backup automático, sua eficácia pode ser limitada dependendo da situação.
Aqui estão alguns pontos importantes sobre a recuperação de dados em planilhas Excel:
- Corrupção de arquivos: arquivos Excel podem se tornar corrompidos devido a falhas de software, problemas durante o salvamento, infecções por vírus ou problemas no hardware.
- Exclusão acidental: se um arquivo Excel, ou mesmo alguns dados, for acidentalmente excluído e não foi previamente armazenado em um sistema de backup ou na nuvem, a recuperação pode depender de ferramentas de recuperação de dados de terceiros, o que nem sempre garante sucesso.
- Falhas no sistema: falhas no sistema operacional ou no hardware que levam à perda de arquivos Excel também podem complicar a recuperação dos dados.
5. Ameaça à escalabilidade
Diante das desvantagens apresentadas sobre a dependência de planilhas Excel, concluímos que ela pode se tornar um obstáculo significativo para a escalabilidade de uma empresa.
Isso destaca a importância de se investir em soluções tecnológicas avançadas e sistemas de gerenciamento de dados que possam atender às necessidades crescentes do negócio.
Tudo isso de modo a assegurar que a organização esteja bem equipada para escalar de maneira eficaz e manter a competitividade no mercado.
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- Escrito por Leandro Plastina
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Em um mundo digital onde a segurança da informação é essencial, o armazenamento de senhas se torna uma questão indispensável para usuários e empresas. Felizmente, existem vários métodos avançados para garantir a proteção desses dados sensíveis. Vamos à algumas formas seguras de armazenamento de senhas disponíveis hoje.
1. Gerenciadores de Senhas: Esses aplicativos oferecem a conveniência de armazenar todas as suas senhas em um único local seguro, protegido por uma senha mestra proporcionando mais segurança. Além disso, muitos gerenciadores de senhas oferecem recursos como geração de senhas complexas, simplificando ainda mais a gestão de suas credenciais online.
2. Autenticação de Dois Fatores (2FA): É um método de segurança que requer duas formas distintas de identificação para acessar uma conta. Além da senha usual, o usuário precisa fornecer uma segunda prova de identidade, como um código único enviado por mensagem de texto ou gerado por um aplicativo específico. Essa abordagem acrescenta uma camada adicional de proteção, impedindo o acesso não autorizado mesmo que a senha seja comprometida.
3. Criptografia de Ponta a Ponta: A criptografia de Ponta a Ponta é um método de segurança que garante que apenas remetente e destinatário possam acessar o conteúdo da mensagem. Isso significa que os dados são codificados no dispositivo do remetente e só podem ser decodificados no dispositivo do destinatário, impedindo a interceptação por terceiros. Essa técnica é amplamente utilizada em aplicativos de mensagens e serviços de armazenamento na nuvem para proteger a privacidade dos usuários.
"Uma Opção de Confiança: Descubra por que o KeePass é uma Escolha Segura"
Entre os diversos gerenciadores de senhas disponíveis, o KeePass se destaca como uma opção confiável. Este aplicativo oferece uma abordagem transparente para armazenamento de senhas, permitindo que você mantenha o controle total sobre seus dados. Com sua capacidade de criar senhas exclusivas e complexas para cada conta, o KeePass ajuda a fortalecer a segurança das suas credenciais online. O KeePass é compatível com Windows, macOS, Linux, Android e iOS. Isso significa que você pode acessar suas senhas de qualquer dispositivo, sem comprometer a segurança.
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- Escrito por Leandro Plastina
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No mundo digital de hoje, a segurança da informação é mais do que uma preocupação, é uma necessidade absoluta para empresas de todos os tamanhos. Com o aumento das ameaças cibernéticas, é fundamental que as empresas estejam preparadas para proteger seus dados e sistemas contra ataques maliciosos. Como parte de nosso compromisso contínuo com a segurança cibernética, a R2SIS está compartilhando hoje cinco dicas essenciais para ajudar a proteger sua empresa:
Leia mais: Fortifique seu negócio: 5 Passos para blindar sua empresa contra ameaças cibernéticas
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- Escrito por Sara Oliveira
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O Microsoft 365 é uma plataforma integrada que oferece diversos aplicativos e serviços para facilitar a colaboração, a comunicação e a produtividade das equipes. Entre esses recursos, há algumas ferramentas específicas para o gerenciamento de projetos, que permitem planejar, executar e monitorar as atividades de forma eficiente e transparente. Neste texto, vamos apresentar as principais ferramentas de gerenciamento de projetos do Microsoft 365 e como elas podem ajudar a manter as equipes organizadas.
O Microsoft Project destaca-se como uma das ferramentas mais abrangentes e poderosas para o gerenciamento de projetos. Permite a criação e edição de planos detalhados, abrangendo elementos como tarefas, durações, dependências, recursos, custos e riscos. Com recursos de agendamento dinâmico, ajusta automaticamente datas e recursos em resposta a alterações no projeto. Além disso, possibilita o acompanhamento do progresso e desempenho por meio de gráficos de Gantt, relatórios personalizados e painéis interativos com o Power BI. A integração com o Microsoft Teams, outra ferramenta de gerenciamento de projetos do Microsoft 365, amplia ainda mais suas capacidades.
O Microsoft Teams é uma plataforma de comunicação e colaboração que reúne chat, chamadas de vídeo, compartilhamento de arquivos e aplicativos em um só lugar. Ele permite criar equipes e canais para diferentes projetos ou áreas da organização, facilitando a troca de informações e o alinhamento entre os membros. O Microsoft Teams também permite integrar outros aplicativos do Microsoft 365 ou de terceiros, como o próprio Microsoft Project, o Planner, o SharePoint e o OneNote. Assim, é possível acessar diferentes ferramentas de gerenciamento de projetos sem sair do Teams.
O Microsoft Planner é uma ferramenta simples e intuitiva para organizar tarefas em equipe. Ele permite criar planos com quadros visuais (buckets), onde é possível adicionar tarefas com descrições, anexos, datas limite, responsáveis e etiquetas. O Planner também permite visualizar o andamento das tarefas por meio de gráficos circulares ou barras que mostram o status (não iniciado, em andamento ou concluído) ou a categoria (prioridade ou progresso) das tarefas. O Planner pode ser integrado ao Teams, ao SharePoint ou ao Outlook, facilitando a sincronização entre as ferramentas.
O Microsoft SharePoint é uma plataforma projetada para armazenar, compartilhar e gerenciar documentos e informações em equipe. Oferece a criação de sites e bibliotecas específicos para diversos projetos ou áreas da organização, nos quais é possível adicionar arquivos, listas, calendários, formulários e fluxos de trabalho. Além disso, o SharePoint possibilita o controle preciso de acesso e permissões dos usuários, permitindo o rastreamento do histórico e das versões dos documentos. Sua integração com o Teams, o Planner, o OneDrive e o Office Online facilita a edição de documentos online sem a necessidade de download.