Qual a diferença entre banco de dados e sistema gerenciador de banco de dados?

No mundo digital, há diversas formas de coletarmos dados. Informações pessoais como altura, peso, idade, por exemplo, são dados.

A mesma coisa ocorre com preços, endereços e distâncias.

Um banco de dados é um sistema que consegue coletar dados e, ao mesmo tempo, armazená-los e prover informações quando alguém precisar.

Claro, é bom lembrar: há diversos tipos de banco de dados. Há desde estruturas simples como um banco de dados de uma academia de bairro até sistemas mais complexos de big data.

Fique com a gente para entender os diferentes tipos de bancos de dados existentes e o que cada um pode oferecer.

• O que é um banco de dados?
• Conheça a estrutura e evolução dos Bancos de dados!
• SGBD (sistema de gerenciamento de bancos de dados): o que é e como funciona?
• Quais os 12 principais tipos de Bancos de Dados!
• Quais as vantagens de usar um Banco de dados?
• Quais os desafios e desvantagens de usar um Banco de dados?
• Qual a relação entre Bancos de dados e Big Data?
• Quais são as diferenças entre Big Data e Data Analytics?
• Os 6 principais bancos de dados mais usados!
• Quais as 5 principais aplicações dos Bancos de dados diariamente?
• Como criar um Banco de dados simples em SQL? 3 passos!
• 6 dicas de como gerenciar um Banco de dados!
• Como trabalhar com banco de dados?

Quer saber quais são eles e como funcionam? Então aproveite a leitura deste artigo!

O que é um banco de dados?

“Banco de dados” é um sitema capaz de coletar, armazenar e prover informações de consulta de dados.

No mundo digital, por exemplo, só está de pé porque nos bastidores da internet há inúmeros bancos de dados concectados capazes de processar e prover informações a todo momento.

Desde entrar em um site até fazer a compra de um produto em um e-commerce.

Tecnicamente…

… o Bando de Dados é um servidor físico que permite registrar diversas informações, como dados pessoais de clientes, tais como nome completo, endereço, data de nascimento, CPF e RG, entre outros itens que são utilizados para acompanhar a nossa base.

Quais as diferenças entre dados e informações?

Os dados são informação bruta. Isso quer dizer que se tratam de um conjunto de elementos ainda não tratados. Um dado pode ser um conjunto de valores numéricos, estatísticos, entre outros. De modo isolado, um dado não possui um significado nítido.

Por outro lado, informações são dados compilados e analisados. Desse modo, os elementos que compõem uma informação possuem significados objetivos. Assim, podem ser utilizados como fonte de conhecimento e ajudar na tomada de decisão.

O que são metadados?

Metadados são dados que definem outros conjuntos de dados. Toda informação que pode ser classificada e armazenada pode ser considerada um metadado. Esses tipos de dados são muito comuns no mundo digital, pois auxiliam softwares e hardwares a entenderem o relacionamento entre as informações.

Para compreendermos melhor o que são os metadados, vamos a um exemplo. Sempre que uma foto é feita utilizando a câmera de um smartphone, são gerados metadados. Nesse caso, o dado principal, a foto, será composta por outros dados, que apresentarão informações sobre o dispositivo utilizado, qual tipo de imagem foi gerada, sua data de criação, tamanho, entre outros.

Os metadados podem ser classificados em três categorias:

• Estruturado: que se liga a uma estrutura predefinida, como é o caso do exemplo da foto citado acima;
• Não estruturado: em que não há padronização, como um arquivo de texto, onde qualquer tipo de informação pode ser adicionada;
• Semiestruturado: um meio termo entre os dois anteriores. Uma estrutura pode ser definida, mas ainda assim podem ser recebidas informações diversas, como é o caso de um arquivo XML.

Conheça a estrutura e evolução dos Bancos de Dados!

Bancos de dados são conjuntos de dados organizados e estruturados, em sua maioria dispostos em tabelas, que possuem linhas e colunas. Comumente, para controlar esses dados, é utilizado um sistema gerenciador de banco de dados. Além disso, para a consulta, criação e modificação das tabelas do banco, é utilizado o SQL, uma linguagem de consulta estruturada. 

O primeiro banco de dados foi lançado no início dos anos 1960. Na época, suas funcionalidades eram simples, porém inflexíveis, como é o caso do banco de dados hierárquico, que permitia apenas um relacionamento um-para-muitos. Nos anos 80, ganharam popularidade os bancos de dados relacionais, como resposta para a inflexibilidade dos primeiros modelos. 

Já nos anos 90, chegam os bancos orientados a objetos. Pouco tempo depois, surgem os bancos NoSQL, adaptados ao crescimento da internet e a necessidade de velocidade de processamento. Atualmente, o armazenamento na nuvem e os bancos de dados autônomos estão trazendo uma nova forma de armazenar, coletar e manipular dados.

SGBD(sistema de gerenciamento de bancos de dados): o que é e como funciona?

O SGBD ou sistema de gerenciamento de bancos de dados é um recurso utilizado para realizar o controle e manipulação de dados no banco de dados. O SGBD permite que a pessoa usuária, por meio de uma linguagem de consulta, como o SQL, possa realizar a criação de tabelas, remoção de dados, alterações de campos, relacionamentos, entre outros.

Além de auxiliar a pessoa usuária, o SGBD também é responsável por abstrair os dados, para que eles fiquem compreensíveis, e por subdividir o controle dos dados em três níveis: visão, lógico e físico. Abaixo, veremos mais detalhes sobre esses itens.

O que é a abstração de dados?

O sistema de gerenciamento de bancos de dados possui uma série de informações interligadas, desde os próprios dados a descrições sobre como as informações estão organizadas e armazenadas. 

Dessa forma, seria um desastre se qualquer pessoa usuária do sistema possuísse acesso a todos esses itens, uma vez que uma modificação incorreta poderia comprometer a estrutura do banco. 

Sendo assim, os SGBDs utilizam a abstração de dados. Isso significa que o sistema oculta determinados detalhes de suas informações, principalmente aquelas que impactam diretamente no funcionamento do sistema. A abstração de dados pode ser dividida em três níveis: o nível de visão, o lógico e o nível físico. Confira, a seguir, mais detalhes sobre essa divisão realizada pelos SGBDs. 

Nível de visão do usuário

Nesse nível, parte do banco de dados real pode ser visualizado. Essa camada existe para facilitar a compreensão do banco pelas pessoas usuárias. Nesse caso, como os dados são armazenados não é algo relevante, bastando apenas que a pessoa usuária possa ver as informações e interagir com elas.

Nível conceitual 

O nível conceitual é usado pelos sistemas gerenciadores de bancos de dados. Nessa camada, estão dispostas informações sobre como os dados estão relacionados. Trata-se de um nível intermediário.

Nível físico

Esse é o nível de abstração mais baixo. No nível físico, ficam os detalhes mais complexos sobre como os dados são de fato armazenados e sobre como estão estruturados.

Quais os 12 principais tipos de Bancos de Dados!

Antes de mais nada, para trabalhar com um banco de dados é necessário entender qual é o tipo de demanda do seu negócio, para assim identificar aquele que esteja mais relacionado à sua empresa.

Além de existirem diversos tipos de bancos disponíveis no mercado, eles também podem ser divididos em duas categorias, que são:

1. Bancos de dados relacionais

Hoje os bancos de dados relacionais são os mais comuns no mercado, como em sistemas ERP e CRM, por exemplo. Tal popularidade é conquistada pela facilidade da armazenagem e pela confiabilidade das informações.

Ele funciona da seguinte maneira: os dados são armazenados em formatos tubulares, ou seja, o dado fica na coluna, enquanto a descrição fica em linhas e atributos. A importância dos bancos de dados relacionais é constituída a partir dos pilares ACID, que é a sigla referente a atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 

1.1. Qual a importância do SQL para os Bancos de Dados não relacionais?

Por fim, uma outra característica importante é sua linguagem, que é baseada no SQL (Structured Query Language). É justamente por isso que a categoria relacional é considerada fácil, pois a inserção dos dados é fácil e recuperável. Vale ressaltar que a maioria dos tipos de banco de dados usam o SQL. 

2. Bancos de dados não-relacionais

Utilizamos o não-relacional toda vez que precisamos trabalhar com dados que não podem ser inseridos em formato tabela, como imagens, vídeos e gráficos. Ele tem uma alta performance e por essa razão é muito valorizado no mercado, todos os registros são feitos em um mesmo lugar.

Em decorrência disso, os bancos de dados não-relacionais dispensam a utilização de um sistema de relacionamento, diferentemente de um banco de dado relacional. Sua linguagem oficial é a NoSQL (do inglês, Not Only SQL — Não Apenas SQL).

Por ser um sistema que absorve alguns conteúdos de maior complexidade, o não-relacional demanda um sistema de aprovação, que permite identificar qual tipo de informação é mais relevante para o negócio. 

Tendo isso em mente, vejamos agora quais os tipos de banco de dados existentes e para quais casos são mais adequados:

 3. Bancos de dados orientados a objetos

Nesse tipo de banco, é utilizada a estrutura orientada a objetos. Isso quer dizer que as informações são organizadas em blocos de informações com identificadores. Nesse modelo não há uma lógica preestabelecida, o que o diferencia do banco de dados relacional, em que há uma tabela com linhas e colunas. 

Para exemplificar, vamos supor que desejamos armazenar informações sobre empresas. Então, criamos um identificador chamado “empresa” e para ele passamos atributos com os respectivos valores, como por exemplo, ao criarmos um atributo chamado “nome_fantasia”, poderíamos então passar o valor referente ao nome fantasia da empresa que desejamos armazenar. 

4. Bancos de dados autônomos

Esse é um tipo de banco de dados gerenciado por machine learning, na nuvem. Desse modo, os backups, segurança, consultas e demais tarefas rotineiras ficam sob responsabilidade da inteligência artificial. 

Esse tipo de banco é ideal para situações em que há um alto fluxo de dados e as pessoas envolvidas podem facilmente se perder ao realizar as tarefas manualmente. Dessa forma, delegar à IA essas funcionalidades significa um ganho de tempo e velocidade.

Qual a relação entre os Bancos de dados autônomos e machine learning?

Bancos de dados autônomos e machine learning estão diretamente relacionados. O machine learning, ou aprendizado de máquina, se trata de uma inteligência artificial treinada para realizar determinadas tarefas. Desse modo, o banco autônomo faz uso desse recurso para lidar com suas tarefas costumeiras, como rotinas de backup, por exemplo.

5. Bancos de dados OLTP

O Banco de dados OLTP realiza o processamento de dados em transações online. Esse tipo de armazenamento é ideal para lidar com informações de organizações, como pagamentos e gerenciamento de pedidos. 

Isso se dá em virtude da necessidade dessas organizações de realizarem procedimentos atômicos e consistentes. Isso quer dizer que toda transação deve ter êxito ou falha. Em caso de falha, todas as etapas decorridas devem ser desfeitas.

6. Bancos de dados distribuídos

Um banco de dados distribuído é composto por uma rede de nós, em que cada nó é um computador em um local diferente. Para se comunicarem, as máquinas conectadas ao sistema utilizam a rede.

O principal diferencial desse tipo de banco de dados é a distribuição de suas informações. Enquanto os modelos centralizados detêm toda a sua base em um único local e ficam vulneráveis a ataques e perdas irreversíveis, em um banco distribuído as informações podem ser recuperadas por outro nó.

7. Banco de dados JSON

Trata-se de uma base de dados que armazena e realiza consultas a documentos JSON. O JSON é um elemento textual, mas também pode receber outros valores, como um BLOB, usado para armazenar imagens. Para gerenciar e manipular esse banco podem ser usadas tabelas. A escolha da tabela é motivada pelo tamanho do JSON. 

8. Data warehouses

Data warehouses permitem a integração de dados de diferentes fontes. Além de manter os dados atuais, também é possível consultar um histórico. Geralmente, o Data warehouse é indicado para criação de relatórios de análise.

Com esse tipo de sistema, é possível compilar grandes quantidades de dados. Além disso, devido a sua flexibilidade, é possível nomear colunas e modificar o relacionamento entre tabelas de modo que o relatório a ser gerado fique o mais personalizado possível para a pessoa que vai analisá-lo. 

9. Bancos de dados gráficos

Os bancos de dados gráficos armazenam estruturas de dados complexas, que seriam incompatíveis em uma base tradicional. Esse tipo de sistema é geralmente usado em redes sociais, pois é ideal para lidar com dados altamente interconectados. Desse modo, nesse tipo de base de dados, as informações estão interligadas por gráficos de conexão, onde a informação importa mais que a estrutura.

10. Bancos de dados de código aberto

Esse tipo de banco se trata de qualquer base de dados que pode ser distribuída e reutilizada. Essa característica fornece às pessoas desenvolvedoras as condições necessárias para a criação de novas tecnologias, que utilizam o código aberto do sistema como molde. 

Os bancos de dados de código aberto podem ser classificados em relacionais e não relacionais. Alguns exemplos que se enquadram nesse tipo de banco são o MySQL, PostgreSQL e MongoDB.

11. Bancos de dados em nuvem

Um banco de dados na nuvem é uma base de dados que pode ser acessada por meio de uma plataforma na internet. Isso significa que as informações não são armazenadas em um servidor local, mas sim em servidores remotos. 

Todo o sistema funciona como um serviço. Desse modo, a pessoa contratante pode pagar taxas por uso ou obter um plano que disponibiliza determinada quantidade de armazenamento, velocidade de tráfego, entre outras funcionalidades

Além disso, quem gerencia e manipula os dados armazenados é o provedor, ou seja, a plataforma contratada. Em geral, esse tipo de serviço reduz custos significativos com hardware e manutenção.

12. Banco de dados multi modelo 

O banco de dados multi modelo realiza uma combinação de uma variedade de bancos de dados em um único back-end. O que o torna extremamente flexível em relação aos dados que podem ser armazenados e as estruturas que podem ser montadas.

Quais as vantagens de usar um Banco de dados?

As principais vantagens que um banco de dados oferece são a organização e a agilidade. A implementação de um sistema de armazenamento de dados evita o acúmulo de papéis em setores de arquivamento, que além de requererem espaço físico, dificultam a consulta a informações. 

Nesse quesito, podemos falar da agilidade. Um banco de dados permite a inserção e busca de dados em questão de segundos. Diferentemente dos antigos formulários preenchidos a mão e as extensas consultas em pastas e mais pastas de documentos. 

Outro ponto positivo é a possibilidade de atestar a veracidade de uma informação. Enquanto papéis podem ser perdidos ou danificados, as informações em um banco podem ser checadas, validadas e até rastreadas.

Quais os desafios e desvantagens de usar um Banco de dados?

O uso de bancos de dados requer o suporte a um alto volume de consultas complexas e com uma velocidade de resposta instantânea. Dessa forma, vejamos adiante as principais barreiras que as bases de dados enfrentam atualmente:

• Absorção de dados: a grande quantidade de informação disparada por sistemas e hardwares pode fazer com que as pessoas encarregadas da administração de bancos de dados fiquem sobrecarregadas, tentando entender qual a melhor forma de lidar com o gerenciamento.
• Segurança: nenhum sistema está a salvo de invasões. Portanto, esta é mais uma preocupação que os sistemas de bancos de dados precisam lidar.
• Demanda e manutenção: conforme a complexidade de consultas e o volume de dados cresce, as empresas precisam investir recursos para manter a base de dados funcional em relação à demanda exigida.  
• Escalabilidade: prever a capacidade de um banco de dados enquanto a empresa cresce ainda é um desafio.

Qual a relação entre Bancos de dados e Big data?

O Big Data é um banco de dados avançado. Nele, chegam uma variedade de dados complexos e em grandes volumes, em que um sistema de armazenamento tradicional não conseguiria gerenciar.

Com Big Data, é possível armazenar dados provenientes de mídias sociais, como vídeos e áudios. Além de haver a possibilidade de aplicar machine learning aos dados coletados, permitindo mineração e gerenciamento e análise autônoma das informações.

Quais são as diferenças entre Big data e Data Analytics?

Data Analytics, assim como o Big data, é um banco de dados que recebe grande quantidade de informações complexas. Entretanto, no Data Analytics, esses dados são utilizados como objeto de análise em um foco específico. 

Desse modo, no mercado de trabalho, uma pessoa analista de dados pode utilizar o Data Analytics para obter respostas sobre um problema específico, como a relação entre horários de produção e o volume produzido em uma empresa, por exemplo.

Os 6 principais bancos de dados mais usados!

O momento de escolher o melhor tipo de banco de dados é extremamente importante, afinal, ele será responsável por armazenar os dados da própria organização, bem como dos clientes. Para isso, ele precisa estar alinhado com as necessidades existentes.

Confira quais são os tipos mais comuns, hoje no mercado.

1 – Oracle

Esse tipo de SGBD é, sem dúvidas, um dos tipos de bancos de dados mais utilizados no mercado. Criado entre os anos 70 e 80, o Oracle tem como sua linguagem principal o PS/SQL. É repleto de funcionalidades, além de ser extremamente flexível, rodando em diferentes plataformas como Windows e Linux.

Umas das características mais marcantes do Oracle é sua alta escalabilidade, ou seja, de acordo com o crescimento da demanda, sua capacidade também aumenta. Por esse motivo, ele é responsável por controlar um grande volume de dados. Para que ele funcione no máximo da sua capacidade, é necessário contar com um bom hardware.

2 – SQL Server

O SQL Server foi criado pela Microsoft em 1989 e conquistou rápida popularidade no mercado, sendo comumente utilizado em instituições governamentais, lojas online, bancos, indústrias e outros tipos de comércios. A linguagem por ele utilizada é o T-SQL.

Seus dados são criptografados, o que aumenta os níveis de segurança quando comparamos com os demais do mercado, já que os dados podem ser administrados e manipulados por pessoas específicas.

Por ser um produto da Microsoft, ele tem alta compatibilidade com programas da empresa, como Excel.

3 – MySQL

O MySQL é um SGBD da categoria relacional e também faz parte do grupo da Oracle. Sua principal característica é ser open source, ou seja, ele contém um código aberto para a modificação de programação e desenvolvimento de aplicativos.

Em decorrência do seu foco online, conquistou popularidade e está presente em grandes plataformas como Facebook e Instagram. O sistema de linguagem PHP roda em sistemas como Windows, Linux, MacOS, Solaris etc.

4 – PostgreSQL

Assim como o modelo anterior, PostgreSQL também é open source e é considerado um dos bancos de dados relacionais mais utilizados no mundo, como Apple e Skype. Lançado em 1986, está em sua 12ª versão e tem como foco plataformas online. 

Uma das maiores vantagens está ligada a não exigir um sistema hardware avançado, além de recursos avançados como consultas complexas, facilidade de acesso, chaves estrangeiras, entre outras. 

5 – MongoDB

Lançado em 2009, o MongoDB é um dos bancos de dados não-relacionais mais comuns do mercado. Ele tem como linguagem C++ e utiliza o Java Script para facilitar os recursos de pesquisas. 

Ele também é open source e orientado por documentos (document database) em formato JSON. Por ser não relacional, não demanda a utilização de tabelas com colunas e linhas para fazer a armazenagem de dados. O MongoDB funciona em Windows, Linux e OSX. 

6 – NoSQL

O banco de dados não-relacional de código aberto foi criado em 1998. Graças a popularidade dos dispositivos móveis e as redes sociais, o NoSQL ganhou bastante utilização no mercado. O armazenamento de dados com o objetivo de utilizá-los em ferramentas analíticas passou a acarretar em maiores custos.

Quais as 5 principais aplicações dos Bancos de dados diariamente?

O armazenamento de dados se tornou uma rotina onipresente em nosso dia a dia. Vejamos, a seguir, quais as 5 principais aplicações dos bancos de dados em nossa rotina diária.

Transações financeiras

Diariamente, diversas operações entre bancos e pessoas usuárias de sistemas financeiros trocam informações sobre pagamentos, empréstimos, consultas a extratos bancários, realização de depósitos, saques, entre outros. Todos esses dados ficam registrados em uma base de dados. 

Compras

Seja online ou presencialmente, as operações de compra são outra tarefa rotineira que geram dados. É necessário registrar o produto adquirido, qual o comprador, consultar estoques, armazenar informações sobre como o pagamento será efetuado, qual será a quantidade, entre outras questões.

Redes sociais

As redes sociais são grandes fontes de dados minuto a minuto. Milhares de pessoas usuárias trocam informações diariamente, sejam imagens, vídeos, áudios, mensagens de texto, entre outros. Há ainda a participação de inteligências artificiais que analisam os perfis e os dados que circulam na rede, para filtrar o que seria mais interessante para cada conta logada.

Buscas na internet

A internet é um mar de informação e dados. Desse modo, ao se consultar por um termo em um navegador de busca, estamos acessando uma rede de armazenamento enorme. Além disso, quando navegamos na internet ou publicamos um vídeo no YouTube ou um post em um blog, também estamos gerando novos dados.

Serviços de streaming

Os serviços de streaming se tornaram extremamente populares. Seja áudio ou vídeo, as plataformas que fornecem esses serviços não só disponibilizam diversos conteúdos às pessoas usuárias, mas também geram dados sobre quais itens estão chamando mais atenção e quais não.

Como criar um Banco de dados simples em SQL? 3 passos!

Agora vamos criar o seu primeiro banco de dados. Para isso vamos utilizar o MySQL, um sistema de gerenciamento de banco de dados gratuito.

1. Instalando o MySQL e suas dependências

O primeiro passo é instalar o MySQL. Para isso, acesse o site oficial da plataforma e na aba “downloads” clique em “MySQL Community (GPL) Downloads”. Então clique em “MySQL Community Server”. Nessa página, selecione o instalador adequado ao seu sistema operacional e faça download. 

Agora, siga com o passo a passo de instalação sugerido pelo programa do MySQL e clique na opção “Developer Default”. E então clique em “Next”. 

Caso você não possua as dependências necessárias para a instalação, o próprio programa vai listar quais são elas. Clicando no botão “Execute”, elas serão instaladas automaticamente. Finalizando esse processo, clique em “Next”. Na tela seguinte, clique em “Execute”, para que os programas do MySQL sejam de fato instalados.

Finalizando a instalação, clique em “Next” nas próximas duas telas. Então o MySQL solicitará um método de autenticação. Selecione a primeira opção, para adicionar uma senha e clique em “Next”. Na próxima tela, crie uma senha forte e clique em “Next” nessa tela e nas próximas. 

Então, na tela abaixo clique em “Execute”, para que as últimas atualizações sejam aplicadas. Finalizado as instalações, o MySQL Workbench será iniciado, juntamente com seu servidor. Nesse programa ocorrerá todo o gerenciamento do banco de dados.

1. Criando um banco de dados simples

Agora, com o MySQL Workbench aberto, vamos clicar em “Local Instance” e informar a senha criada. Então, o painel de comandos irá se abrir. Você terá uma tela como a exibida abaixo.

Agora, para criar um banco, vamos usar o comando “create database”, seguido do nome do banco que desejamos criar. Então, na linha seguinte, informaremos o comando “use”, seguido do nome do banco criado, para que a plataforma saiba qual banco está em uso. Por fim, para executar os comandos informados, basta clicar no ícone de raio na lista de botões logo acima do terminal. 

Na aba de “output”, logo abaixo do terminal, é possível consultar logs de sucesso e erros ocorridos no processo. Agora você já possui seu primeiro banco de dados criado. 

1. Criando uma tabela, inserindo dados e visualizando o resultado

Vejamos então como criar uma tabela, inserir um registro e visualizar o dado criado. Para criar a tabela, usamos o comando “create table”, seguido do nome da tabela. Nesse exemplo, criaremos uma tabela com informações sobre clientes. 

Então, abrimos parênteses e adicionamos as colunas que desejamos. A primeira coluna será o id, usado para identificar o registro. Em seguida, criaremos uma coluna que conterá o nome do cliente. Com a tabela criada, clique no ícone de raio para executar o comando. Seu código deverá ser como o apresentado abaixo.

Agora vamos inserir um registro, para isso, usaremos o comando “insert into”, seguido do nome da tabela. Então passaremos os valores que desejamos inserir. Como o campo de id possui o atributo “auto increment”, isso significa que esse valor será atribuído automaticamente, então iremos preencher apenas o campo de nome, como na imagem a seguir.

Por fim, para visualizarmos a tabela com o dado inserido, usaremos o comando “select * from”, seguido do nome da tabela. Esse comando, por conter o símbolo “*”, trará todos os dados existentes na tabela.

O resultado desse comando será a tabela estrutura com linhas e colunas, contendo o dado inserido, como exibido abaixo.

6 dicas de como gerenciar um Banco de dados!

Gerenciar adequadamente um banco de dados é uma tarefa essencial para manter o sistema funcionando como esperado. Desse modo, confira 6 dicas sobre como realizar esse procedimento:

• Infraestrutura: verifique se a infraestrutura atual atende às necessidades;
• Metodologia: a metodologia utilizada deve permitir que as informações estejam organizadas e sejam fáceis de se encontrar;
• Acesso aos dados: as consultas aos dados devem ser práticas e devem ter por objetivo facilitar o trabalho diário;
• Automatização: quando a metodologia utilizada no sistema estiver totalmente definida, será possível automatizar o banco de dados;
• Backups: ainda falando sobre automatização, o backup do sistema deve ser o primeiro da lista. Backups automáticos evitam problemas que podem ocorrer justamente por se ter esquecido de realizar essa rotina manualmente;
• Monitoramento: acompanhe de perto o fluxo de dados e faça ajustes sempre que necessário.

Como trabalhar com banco de dados?

Falaremos agora sobre aspectos que envolvem carreira, salário e atuação disponíveis dentro da área de banco de dados.

Quais as principais áreas para trabalhar com banco de dados?

Banco de dados é uma área versátil, que possui diversas frentes. Desse modo, vejamos algumas delas:

• Administrador de banco de dados (DBA): a principal função dessa área é manter o banco funcional e atualizado;
• Analista de dados: nessa área, os dados serão coletados, analisados e interpretados, para oferecer respostas para inúmeros problemas;
• Pessoa desenvolvedora SQL: essa é a área que cria novos scripts de consulta e gerenciamento de bases de dados, como a criação de um banco de dados para usar elasticsearch;
• Analista de sistemas e suporte: essa função tem por finalidade analisar as demandas de cada negócio e oferecer a modelagem de dados mais adequada;
• Analista de Business Intelligence (BI): essa pessoa irá realizar a modelagem de novos negócios e dar suporte a tomada de decisões após análise de dados;
• Cientista de dados: aqui o foco é coletar dados e estudar a melhor resposta para o problema levantado.

Quais as principais habilidades necessárias para trabalhar com bancos de dados?

Soft skills

Soft skills são habilidades relacionadas à personalidade de cada pessoa. Desse modo, não podem ser adquiridas em um simples curso, mas podem ser aprimoradas ao longo da vida. Vejamos as habilidades pessoais requisitadas para a área de banco de dados.

Comunicação

Saber se comunicar, seja de modo verbal ou escrito, é extremamente importante para a área. Isso se torna ainda mais relevante quando se trata de um cargo voltado para a análise de dados, em que relatórios e apresentações terão que ser elaborados.

Negociação

A negociação é uma habilidade importante não só por facilitar o alinhamento de ideias, mas também por abrir espaço para a implementação de novas tecnologias. Além disso, saber negociar também trará resultados positivos quando se trabalha diretamente com clientes.

Assertividade

Dados podem ser interpretados de inúmeras maneiras. Dessa forma, saber se expor corretamente, a fim de saber apresentar exatamente o que os dados querem transmitir, gerando informação de qualidade, irá exigir assertividade. 

Proatividade

A habilidade de conseguir antecipar determinados cenários e propor novas soluções é extremamente válida para alguém da área de dados. Afinal, enxergar que a demanda por armazenamento de uma empresa pode crescer repentinamente e propor uma solução antes que o cenário se concretize, representa uma economia de recursos significativa.

Adaptar-se a mudanças

Tecnologias mudam constantemente. Quando tratamos de banco de dados não é diferente. Continuamente novas abordagens surgem para lidar com a demanda crescente por consulta e armazenamento de informação. Desse modo, acompanhar as inovações é preciso.

Hard skills

As hard skills, ou habilidades técnicas, se referem ao conhecimento individual que pode ser adquirido a partir de cursos e experiências de trabalhos anteriores. Por isso, vejamos as habilidades técnicas necessárias para a área de banco de dados.

Linguagem de banco de dados (SQL)

O SQL é a linguagem utilizada para fazer consultas e demais operações em sistemas de banco de dados, como deleção, criação e atualização de tabelas. Dessa forma, conhecer o funcionamento da linguagem e seus principais fundamentos é o primeiro passo para ingressar na área.

Lógica de programação

Como qualquer outra área da tecnologia da informação, para se trabalhar com banco de dados a lógica de programação também é necessária. Uma pessoa que atua na área terá que enfrentar desafios sobre como relacionar dados e decidir sobre quais serão os melhores métodos para gerenciar o sistema e analisar as informações geradas.

Segurança da informação

O banco de dados irá conter diversas informações de caráter sigiloso e extremamente importante para as pessoas usuárias. Por isso, aprender sobre como mitigar falhas de segurança e evitar vazamentos é um requisito essencial. 

Sistemas de gerenciamento de bancos de dados

Existem diversos tipos de sistemas de gerenciamento, como MySQL e PostgreSQL. O sistema de gerenciamento será o principal programa que irá intermediar a comunicação entre a pessoa usuária e os dados armazenados. Por isso, é importante estar por dentro sobre as características de cada um e o que eles podem oferecer.

Estrutura de dados

A estrutura de dados é a área que trata sobre como organizar e realizar consultas a dados de modo mais rápido. Desse modo, para montar bancos de dados estruturados de modo eficiente é interessante garantir um tempo para aprender sobre o assunto.

Como está o mercado de trabalho para bancos de dados?

Os bancos de dados têm evoluído continuamente desde que suas primeiras versões surgiram em 1960. Atualmente, o avanço da internet e o uso contínuo de aplicativos faz com que a quantidade de dados circulando e sendo requisitada seja cada vez maior. Por isso, a necessidade de novas tecnologias faz da área um ambiente em constante evolução. 

Desse modo, pessoas especializadas não só em gerenciar bases de dados, mas também por lidar com novas tecnologias, como automação e machine learning, são cada vez mais necessárias. Além disso, há também os cargos de analista de dados e cientista de dados, com foco em analisar dados e obter respostas para os mais diferenciados problemas.

Qual a média salarial de quem trabalha com banco de dados?

Uma pessoa da área de banco de dados pode ter a faixa salarial determinada pelo nível de experiência, área de atuação e empresa para qual trabalha. Segundo o site de empregos Vagas, uma pessoa analista de banco de dados pode ganhar entre R$ 3700 a R$ 6000. 

Já alguém que trabalha com administração de banco de dados, pode ter a faixa salarial variando de R$ 7 mil a R$ 10 mil. Temos ainda o cargo de cientista de dados, no qual os salários podem variar de R$ 3800 a R$ 11 mil.

Neste artigo, você pode acompanhar mais sobre o que é um banco de dados, quais são seus tipos, como são estruturados, como criar um banco de dados simples e quais são as áreas de atuação disponíveis para se trabalhar nessa área.

Além disso, podemos ver que o armazenamento de dados é algo em constante evolução. Quanto mais processamento de informação é requisitado, mais tecnologia é necessária. Nesse ponto, já podemos ver a atuação de inteligências artificiais, que aceleram o processo de análise de realização de rotinas comuns. 

Caso você tenha curiosidade em se aprofundar mais sobre o assunto, leia este artigo da Trybe sobre comandos SQL. 

Qual é a diferença de banco de dados e sistema gerenciador de banco de dados?

O que é um sistema gerenciador de banco de dados?

Quais as diferenças entre BD SGBD e sistemas de BD?

O que é um SGBD ou sistema gerenciador de bancos de dados e qual é a sua melhoria em relação ao armazenamento de dados em arquivos?