هوش تجاری

پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟

تعریف، انواع و اجزای اصلی پایگاه داده و مفهوم مدیریت پایگاه داده

بهتر است در ابتدای امر تعریف کلی از داده داشته باشیم. به عبارتی ساده، داده‌ها می‌توانند واقعیت‌های مربوط به هر شئ در نظر گرفته شده باشند. به عنوان مثال، نام، سن، قد، وزن و غیره برخی از داده‌های مربوط به شما هستند. یک تصویر، فایل، پی دی اف و غیره را نیز می‌توان داده در نظر گرفت.

پایگاه داده چیست؟

پایگاه داده مجموعه‌ای منظم از داده‌ها است. آنها از ذخیره‌سازی الکترونیکی و تغییرات داده‌ها پشتیبانی می‌کنند. پایگاه‌های داده مدیریت داده‌ها را نیز آسان می‌کنند. به طور مثال یک دایرکتوری تلفن آنلاین از یک پایگاه داده برای ذخیره اطلاعات افراد، شماره تلفن‌ها و سایر جزئیات تماس استفاده می‌کند. ارائه دهنده خدمات برق شما از یک پایگاه داده برای مدیریت صورتحساب، مسائل مربوط به مشتری، رسیدگی به اطلاعات خطا و غیره استفاده می‌کند.

اجازه دهید فیس‌بوک را نیز در نظر بگیریم. فیس‌بوک نیاز به ذخیره، دستکاری و ارائه داده‌های مربوط به اعضا، دوستان آنها، فعالیت‌های اعضا، پیام‌ها، تبلیغات و موارد دیگر دارد. ما می‌توانیم تعداد بیشماری از مثال‌ها را برای استفاده از پایگاه داده ارائه دهیم.

انواع پایگاه داده‌ها

  • پایگاه‌های داده توزیع شده:

پایگاه داده توزیع شده نوعی پایگاه داده است که از پایگاه داده مشترک و اطلاعات گرفته شده توسط رایانه‌های محلی کمک می‌گیرد. در این نوع سیستم پایگاه داده، داده‌ها در یک مکان نیستند و در سازمان‌های مختلف توزیع می‌شوند.

  • پایگاه‌های داده رابطه‌ای:

این نوع پایگاه داده روابط پایگاه داده را به صورت جداول تعریف می‌کند. به عنوان مثال این پایگاه داده در سیستم RDBMS شامل MySQL، Oracle و پایگاه داده Microsoft SQL Server وجود دارد.

  • پایگاه‌های داده شیءگرا:

این نوع پایگاه داده رایانه‌ای از ذخیره انواع داده‌ها پشتیبانی می‌کند. داده‌ها به صورت اشیا ذخیره می‌شوند. اشیایی که باید در پایگاه داده نگهداری شوند دارای ویژگی‌ها و روش‌هایی هستند که مشخص می‌کند با داده‌ها چه کاری انجام شود. PostgreSQL مثالی از این نوع پایگاه داده است.

  • پایگاه داده متمرکز:

این پایگاه داده یک مکان متمرکز است و کاربران از پس زمینه‌های مختلف می‌توانند به این داده‌ها دسترسی پیدا کنند. برای مثال پایگاه داده‌های رایانه، روش‌های کاربردی را ذخیره می‌کنند که به کاربران کمک می‌کند حتی از یک مکان از راه دور به داده‌ها دسترسی پیدا کنند.

  • پایگاه داده‌های منبع باز:

این نوع پایگاه داده اطلاعات مربوط به عملیات را ذخیره می‌کند. این مهم عمدتا در زمینه بازاریابی، روابط کارمندان و خدمات به مشتری مورد استفاده قرار می‌گیرد.

  • پایگاه‌های داده ابری:

یک پایگاه داده ابری برای محیط مجازی بهینه‌سازی یا ساخته شده است. بسیاری از مزایای یک پایگاه داده ابر وجود دارد که برخی از آنها می‌توانند هزینه ذخیره‌سازی و پهنای باند را پرداخت کنند. همچنین مقیاس پذیری بر اساس تقاضا، همراه با قابلیت دسترسی بالا را ارائه می‌دهد.

  • انبارهای داده:

انبار داده ترجمه عبارت Data Warehouse است که به منظور تسهیل تصمیم‌گیری و پیش‌بینی بر اساس داده‌ها برای یک شرکت طراحی می‌شود. به بیان واضح‌تر انبار داده یک سیستم اطلاعاتی است که شامل داده‌های تاریخی و مبادله‌ای از منابع منفرد یا چندگانه است. مفهوم انبار داده روند گزارشگری و تجزیه و تحلیل سازمان را ساده می‌کند.

  • نواس‌کیوال (NoSQL)

پایگاه داده نواس‌کیوال برای مجموعه گسترده‌ای از داده‌های توزیع شده استفاده می‌شود. زمانی که چند مشکل عملکرد داده‌های بزرگ وجود دارد که به طور موثر توسط پایگاه‌های داده رابطه‌ای برطرف می‌شوند، از این پایگاه داده استفاده می‌شود. این نوع از پایگاه داده برای رایانه‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار در ابعاد بزرگ بسیار کارآمد است.

  • پایگاه داده نموداری

یک پایگاه داده نمودارگرا از تئوری نمودار برای ذخیره، نقشه‌برداری و روابط پرس و جو استفاده می‌کند. این نوع از پایگاه داده‌های رایانه بیشتر برای تجزیه و تحلیل اتصالات استفاده می‌شود. به عنوان مثال، یک سازمان می‌تواند از یک بانک اطلاعاتی نمودار برای استخراج اطلاعات مربوط به مشتریان از رسانه‌های اجتماعی استفاده کند.

  • پردازش معاملات آنلاین (OLTP)

پردازش معاملات آنلاین نوع دیگری از انبار داده است که قادر به پردازش سریع پرس و جو و حفظ یکپارچگی داده‌ها در محیط‌های چند دسترسی است. این مهم تنها برای استفاده در معاملات کوچک مانند خریدهای روزانه یا استفاده از خودپردازها طراحی شده است.

  • پایگاه داده شخصی:

از یک پایگاه داده شخصی برای ذخیره داده‌ها در رایانه‌های شخصی استفاده می‌شود که کوچکتر و به راحتی قابل کنترل هستند. داده‌ها بیشتر توسط همان بخش شرکت استفاده می‌شود و گروه کوچکی از افراد به آنها دسترسی دارند.

  • پایگاه داده چند مدلی:

پایگاه داده چند مدلی نوعی سیستم عامل پردازش داده است که از چندین مدل داده پشتیبانی می‌کند که نحوه دانش و اطلاعات خاصی را در یک پایگاه داده باید سازماندهی و ترتیب دهد.

  • پایگاه داده مدارک یا جیسون (JSON)

این پایگاه از عبارت JavaScript Object Notation گرفته شده است. در یک پایگاه داده مدارک مدار، داده‌ها در مجموعه اسناد نگهداری می‌شوند، معمولاً با استفاده از قالب‌های XML ، JSON ، BSON  یک رکورد می‌تواند به همان اندازه که می‌خواهید داده را در هر نوع داده (یا انواع) دلخواه ذخیره کنید.

  • پایگاه داده سلسله مراتبی:

این نوع پایگاه داده از رابطه “والدین و فرزندان” برای ذخیره اطلاعات استفاده می‌کند. ساختار آن مانند درختی است که گره‌هایی نشان دهنده سوابق و شاخه‌های نمایانگر زمینه‌ها هستند. رجیستری ویندوز ( که در ویندوز XP استفاده می‌شود) یک مثال پایگاه داده سلسله مراتبی است.

  • پایگاه داده شبکه:

این نوع پایگاه از روابط بسیاری پشتیبانی می‌کند. معمولاً منجر به ساختارهای پیچیده پایگاه داده می‌شود. RDM Server نمونه‌ای از سیستم مدیریت پایگاه داده است که مدل شبکه را پیاده سازی می‌کند.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
حتما بخوانید:  انبار داده چیست؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن