Aplicação e gerenciamento de banco de dados

Em plena era da informação, com tecnologias como o Big Data despontando, o gerenciamento de banco de dados assume um posicionamento estratégico para as empresas. Ele envolve não apenas a tecnologia da informação, mas áreas como o marketing e a gestão estratégica do negócio.

A partir da análise de dados, é possível promover uma experiência do cliente personalizada, levando a relação entre marca e consumidor a outro nível. Consequentemente, com decisões também embasadas em dados, uma companhia pode se destacar no mercado cada vez mais competitivo.

Se você ainda não está convencido da importância do gerenciamento de banco de dados para uma empresa, não deixe de ler este post. Nele, você vai entender os benefícios dessa prática e aprender a aplicá-la.

Qual é a importância do gerenciamento de banco de dados?

Um dos maiores ativos de um negócio são suas informações — especialmente nesse mercado atual, em que o dinamismo e as respostas rápidas fazem toda a diferença.

Todo o funcionamento de uma empresa — suas estratégias e decisões de negócio — é pautado pela análise dessas informações. Daí a importância do gerenciamento de banco de dados.

Um banco de dados consiste em um conjunto de arquivos que se comunicam, de forma a armazenar uma grande quantidade de informações. Com volumes cada vez maiores, realizar a gestão desses bancos tornou-se primordial para as companhias.

De acordo com pesquisas, 88% dos profissionais de TI indicam o banco de dados como o principal problema ou desafio no desempenho dos aplicativos empresariais — o que reforça a importância do gerenciamento.

Por menor que seja o negócio (desde que conte com um software, seja de gestão financeira ou de cadastro de clientes), há uma base de dados. Ela armazena, processa e dispõe informações para os gestores, ainda que de maneira simplificada e automatizada.

No entanto, de nada adianta dispor de informações de qualidade se o banco de dados não for bem administrado. Um bom gerenciamento é essencial para permitir aos gestores uma análise de qualidade acerca dos rumos que a empresa está seguindo, indicando onde é preciso focar e quais são os pontos de melhoria e correção.

Nesse sentido, toda espécie de dados pode ser analisada — desde a qualidade do atendimento e o desempenho de ações de marketing à produtividade da equipe e crescimento das vendas.

Além disso, o cliente também sai ganhando! A partir dos dados coletados, suas necessidades são reconhecidas, possibilitando à empresa proporcionar uma experiência de compra aprimorada.

No mercado atual, a experiência do cliente é o grande diferencial competitivo de uma marca. E é justamente o bloco de informações a serviço da empresa que permite oferecer um atendimento personalizado, levando à satisfação e fidelização.

Quais são os principais tipos de bancos de dados?

Existem diversos tipos de bancos de dados que diferem em alguns aspectos, como a interação entre os objetos e a modelagem da base de dados. Entre os modelos, temos:

Hierárquico

Trata-se do primeiro modelo de SGBD. Nele, os dados são classificados hierarquicamente, em um esquema de árvore descendente. Apontadores são utilizados entre os diversos registros.

Modelo de rede

A organização se assemelha à dos bancos hierárquicos, porém, cada registro pode ser ligado a mais de um registro superior. Assim, criam-se conexões complexas, por isso são utilizados em sistemas para computadores de grande porte — mainframe.

Relacional

Os dados são guardados em tabelas, e sua definição se baseia na lógica dos predicados e na teoria dos conjuntos. Esse modelo é adequado para ser subjacente de um SGBD.

Dimensional

Usada para data warehouses, é uma técnica de projeto lógico. Contrasta com a modelagem entidade-relacionamento, que deve ser usada para a fase de administração da construção de um data warehouse, mas evitada no sistema para o usuário final. Nesse caso, a modelagem dimensional é a única técnica viável.

Modelo relacionado a objetos

Nesse modelo, os dados são armazenados como objetos, estruturas chamadas classes que contêm dados membros. Os campos são instâncias dessas classes.

Desses, o modelo mais utilizado é o relacional, sendo a base para os principais softwares. É a modelagem que define a linguagem e a estrutura do banco de dados.

Como criar bancos de dados eficientes?

Com a evolução tecnológica, os softwares estão cada vez mais preparados para interpretar um grande volume de dados, sendo capazes de identificar padrões ou divergências — mineração de dados ou data mining.

Nesse sentido, a análise de dados para prever tendências tem cada vez mais importância para as empresas. Ela serve de base para o desenvolvimento de produtos ou serviços e a criação de campanhas de marketing, além de auxiliar a tomada de decisões de negócio por parte dos gestores.

No entanto, para que a análise de dados atinja esses objetivos, é preciso seguir alguns passos. Veja abaixo.

Traçar uma estratégia

De nada adianta examinar dados em vão, por isso é crucial que toda análise responda a uma pergunta. Ou seja, é preciso uma estratégia por trás da avaliação, com foco bem-definido.

Trace um objetivo relevante e claro, além de mensurável. Pense de que forma essa análise será útil, converse com os líderes de equipe, mapeie os problemas, as demandas e as metas de longo prazo.

Estabelecer indicadores

Outro passo importante é a definição das métricas. A análise de dados é capaz de assumir diferentes abordagens de acordo com o tema e o objetivo em questão. A utilização de indicadores garante a qualidade dos insights.

Categorizar dados

A análise de dados pode ser quantitativa ou qualitativa. A primeira é essencialmente numérica, enquanto a segunda envolve características mais específicas do objeto de estudo.

Assim como os resultados quantitativos precisam ser tabulados, os dados qualitativos devem ser uniformizados em categorias e organizados com as respectivas frequências e porcentagens. Essa etapa é tão importante quanto a leitura das informações.

É preciso escolher a melhor metodologia de gerenciamento de bancos de dados para conseguir transformar a massa de dados em informação estratégica. Esse tipo de informação processada é o maior ativo empresarial de um negócio, em plena era da experiência.

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