Bazy danych 2600-DSMdz/w3zegBZ

Wprowadzenie do baz danych obejmuje zakres oraz specyfikę ich zastosowań w różnych dziedzinach. Bazy danych stanowią fundament nowoczesnych systemów informacyjnych, umożliwiając przechowywanie, zarządzanie i przetwarzanie dużych ilości danych. Istnieje wiele typów baz danych oraz modeli baz danych, takich jak bazy relacyjne, obiektowe czy hierarchiczne, które różnią się strukturą przechowywanych danych oraz metodą ich organizacji.
Tworzenie tabel oraz definiowanie relacji między nimi jest podstawą budowy bazy danych. Każda tabela składa się z wierszy i kolumn, a relacje między tabelami umożliwiają przechowywanie i organizowanie danych w sposób logiczny. Modelowanie danych jest kluczowym etapem projektowania bazy, w którym stosuje się model związków encji (ER), który pozwala na wizualizację powiązań między różnymi elementami danych. Transformacja z modelu pojęciowego do modelu relacyjnego polega na przeniesieniu projektowanej struktury do formy zrozumiałej dla systemu zarządzania bazą danych, gdzie dane są przechowywane w tabelach.
Normalizacja schematu relacyjnej bazy danych jest procesem mającym na celu eliminację redundancji danych i zapewnienie spójności oraz efektywności przechowywania danych. Na etapie normalizacji dane są dzielone na mniejsze, logiczne jednostki, co pozwala na lepsze zarządzanie nimi i zmniejszenie ryzyka błędów. Podstawy języka SQL (Structured Query Language) obejmują składnię i zakres zastosowań, umożliwiając tworzenie, modyfikowanie oraz usuwanie danych w bazach. Język SQL zawiera funkcje numeryczne, znakowe oraz warunkowe, które pozwalają na operowanie na danych w sposób elastyczny i dynamiczny.
Zapytania kierowane do bazy danych, w tym instrukcja SELECT, umożliwiają pobieranie danych z tabel i tworzenie raportów. Dzięki SQL można również filtrować dane, sortować je czy łączyć różne tabele, co czyni go potężnym narzędziem w pracy z bazami danych. Systemy zarządzania relacyjną bazą danych, takie jak MySQL, są oprogramowaniem, które umożliwia przechowywanie, zarządzanie i przetwarzanie danych w bazach relacyjnych. MySQL jest popularnym systemem, który oferuje szerokie możliwości zarządzania bazami danych i integracji z aplikacjami.
Język XML (Extensible Markup Language) jest narzędziem opisu struktury danych, które pozwala na tworzenie plików zawierających dane w formie tekstowej, z zachowaniem odpowiedniej struktury. XML jest szczególnie użyteczny w wymianie danych między systemami oraz w integracji baz danych. W kontekście bezpieczeństwa baz danych, istotne jest stosowanie odpowiednich mechanizmów ochrony danych, takich jak szyfrowanie, kontrola dostępu czy kopie zapasowe, które zapewniają integralność i poufność danych.
Hurtownie danych stanowią rozbudowane systemy przechowujące duże zbiory danych, które mogą pochodzić z różnych źródeł. Zastosowanie hurtowni danych jest szerokie i obejmuje analizy biznesowe, raportowanie oraz wspomaganie decyzji w firmach. Podstawy projektowania hurtowni danych obejmują modelowanie na trzech poziomach: pojęciowym, logicznym oraz fizycznym. Każdy z tych etapów ma na celu zapewnienie efektywnego przechowywania i przetwarzania danych, które następnie mogą być wykorzystywane do analiz.
Hurtownia danych jest również kluczowym elementem Systemów Business Intelligence, które pozwalają na podejmowanie decyzji na podstawie analiz danych. Wśród podstawowych narzędzi analitycznych znajdują się OLAP (Online Analytical Processing), które umożliwia analizowanie danych w wielowymiarowy sposób, oraz mechanizmy eksploracji danych (Data Mining), które pozwalają na wykrywanie wzorców i zależności w dużych zbiorach danych.
Systemy bazodanowe pełnią istotną rolę w systemach Informacyjnych Wspomagających Zarządzanie, które wspierają procesy decyzyjne w organizacjach. Budowa i wykorzystanie prostej bazy danych na przykładzie MS Access 2019 umożliwia naukę podstawowych zasad projektowania baz danych i ich wykorzystania w praktyce. Program MS Access 2019 to narzędzie, które pozwala na tworzenie baz danych, tabel, zapytań oraz raportów, ułatwiając zarządzanie danymi w małych i średnich organizacjach.
Ważnym zagadnieniem jest także zjawisko Big Data, które odnosi się do zbiorów danych charakteryzujących się dużą objętością, różnorodnością, szybkim tempem generowania oraz potrzebą zapewnienia ich wiarygodności i wartości biznesowej. Pojęcie to zyskało na znaczeniu wraz z rozwojem technologii przetwarzania równoległego, takich jak Hadoop, oraz rozwiązań opartych na chmurze obliczeniowej. W odróżnieniu od tradycyjnych baz danych, Big Data umożliwia analizę danych niestrukturalnych i hybrydowych, przetwarzanie w czasie rzeczywistym oraz skalowanie do ogromnych rozmiarów (rzędu Petabajtów). Przesłanką do stosowania Big Data jest możliwość integracji danych z różnych źródeł w celu pozyskiwania cennych informacji, które wspierają podejmowanie decyzji. Zastosowania Big Data obejmują szeroki zakres dziedzin, od finansów i marketingu po medycynę i przemysł. Wdrażanie tej technologii wiąże się jednak z wyzwaniami, takimi jak problemy związane z przechowywaniem danych, ograniczenia infrastrukturalne, a także bariery organizacyjne i opór pracowników. W przyszłości kluczowe będą dalsze innowacje w zakresie analizy danych, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które zrewolucjonizują podejście do zarządzania informacjami.