Une base de données est un système de stockage qui stocke les données de manière organisée pour un accès et une gestion faciles.

Au cours des deux dernières années seulement, 90% des données mondiales a été créé, et le volume de données mondiales double tous les deux ans. Toutes ces données sont stockées dans des bases de données. Ainsi, que vous consultiez la météo sur votre téléphone, effectuiez un achat en ligne ou même lisiez ce blog, vous accédez à des données stockées dans une base de données, soulignant leur importance dans le monde moderne. gestion des données.

Voyons donc ce que sont les bases de données, leurs types et voyons comment elles améliorent les performances de l'entreprise.

Définition de la base de données

Une base de données est un ensemble structuré de données conçu pour stocker, gérer et récupérer des informations. Considérez-la comme « un ensemble structuré de données stockées dans un ordinateur, en particulier celles accessibles de différentes manières ». Dans une base de données, également appelée DB, les données sont normalement organisées dans des tableaux, définis par des lignes et des colonnes, comme une mise en page de feuille de calcul qui facilite l'organisation des données. La structure facilite l'interrogation des données, qui se fait principalement à l'aide du langage de requête structuré (SQL), le langage utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles. Vous avez besoin d'un système de gestion de base de données (SGBD), ou logiciel de base de données, pour interagir avec une base de données et gérer (accéder, modifier, mettre à jour ou supprimer) les données qu'elle contient.

Ces systèmes garantissent que vous pouvez interagir avec la base de données via une interface unifiée. Voici quelques exemples de SGBD :

• MongoDB
• Base de données Oracle
• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server

La fonctionnalité des bases de données s'étend à diverses opérations, telles que l'insertion de nouvelles données, la mise à jour des données existantes, la suppression d'anciennes données et l'interrogation de données en fonction de vos critères spécifiques. Par exemple, dans une base de données contenant des informations sur les clients, vous souhaiterez peut-être récupérer les données de tous les clients résidant dans une ville spécifique. Le critère dans ce cas serait « Ville égale New York ». Cela donnerait un ensemble de données de clients dont le champ de ville dans la base de données correspond à « New York ». Ce type de critères de récupération de données est connu sous le nom d'opération de « sélection » et constitue une fonction essentielle facilitée par SQL.

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Pourquoi les bases de données sont-elles importantes ?

Les entreprises utilisent des bases de données pour conserver de grands volumes de données de manière organisée, ce qui les rend facilement accessibles aux utilisateurs autorisés. Les bases de données sont essentielles à la croissance d'une entreprise de plusieurs manières :

• Ils permettent à une entreprise de prendre des décisions commerciales éclairées.
• Les bases de données stockent et récupèrent efficacement les informations connexes.
• Les utilisateurs peuvent collecter et stocker des données clients cruciales provenant de différentes applications dans une seule base de données.
• Une base de données permet d’agréger et d’analyser les données commerciales.
• Les bases de données alimentent des applications personnalisées et des analyses détaillées.
• L’accès immédiat aux données commerciales cruciales permet aux entreprises de comprendre les modèles de données et de prédire les tendances futures.
• Souvent, les données sont mappées via des bases de données hiérarchiques utilisées par les systèmes hérités vers des bases de données relationnelles utilisées dans le entrepôts de données.

Types de bases de données

Il existe différents types de bases de données. La bonne base de données pour votre organisation sera celle qui répond à ses besoins spécifiques, tels que gestion des données non structurées, prenant en charge de gros volumes de données, une récupération rapide des données ou une meilleure cartographie des relations entre les données. Voici quelques types de bases de données :

• Bases de données relationnelles (bases de données SQL)

Les bases de données relationnelles sont également appelées bases de données SQL. Comme leur nom l'indique, ces bases de données sont basées sur un modèle relationnel où les données sont organisées en tables (entités) avec des lignes (tuples) et des colonnes (attributs). Systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) utiliser SQL pour interroger et gérer les données. Quelques exemples de bases de données relationnelles incluent MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

Les bases de données relationnelles sont excellentes pour les applications qui nécessitent de solides intégrité des données, les requêtes et les transactions complexes, telles que les systèmes financiers, les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP).

• Bases de données non relationnelles (bases de données NoSQL)

Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL, également appelées bases de données non relationnelles, ne nécessitent pas de schéma fixe. Ces bases de données conviennent à la gestion données semi-structurées ou non structurées. Les types de bases de données NoSQL incluent les magasins de documents tels que MongoDB, les magasins de valeurs-clés tels que Redis et les magasins de familles de colonnes tels que Cassandra.

Ces bases de données sont idéales pour les applications Big Data, les applications Web en temps réel et les systèmes distribués. Certains cas d'utilisation courants incluent la gestion des réseaux sociaux et la gestion de contenu.

• Bases de données hiérarchiques

Le modèle de base de données hiérarchique organise les données dans une structure arborescente avec des relations parent-enfant. Chaque type d'enregistrement, à l'exception de la racine, possède un parent. Il est utilisé pour les relations un-à-plusieurs, mais est moins stable en raison de la redondance des données, d'une indépendance limitée, de problèmes d'interrogation et de problèmes d'évolutivité.

Ce modèle est principalement utilisé dans les applications où les données sont naturellement organisées de manière hiérarchique, comme la gestion de données XML. Les bases de données hiérarchiques trouvent leur utilisation dans des scénarios nécessitant une navigation et une interrogation rapides et prévisibles de relations de données structurées et arborescentes. Par exemple, les systèmes de fichiers informatiques, dans lesquels les dossiers et sous-dossiers forment une structure arborescente naturelle, les organigrammes au sein des entreprises et les nomenclatures (BOM) utilisées dans la fabrication peuvent être représentés et interrogés efficacement à l'aide de bases de données hiérarchiques en raison de leur nature hiérarchique inhérente.

• Bases de données réseau

Il s'agit d'un type de modèle de base de données dans lequel les données sont organisées à l'aide d'une structure de type réseau. Dans une base de données réseau, les enregistrements peuvent avoir plusieurs enregistrements parent et enfant, permettant ainsi des relations plusieurs-à-plusieurs. Les bases de données réseau offrent une plus grande flexibilité par rapport à leurs homologues hiérarchiques.

Les bases de données réseau conviennent parfaitement aux applications complexes, telles que les télécommunications, les réseaux de transport et les systèmes d'inventaire avancés.

• Bases de données orientées documents

Une base de données orientée document stocke les données dans des documents flexibles et sans schéma dans des formats tels que JSON ou BSON. L'accent est mis sur le stockage et l'interrogation des documents. Les documents peuvent varier en structure au sein d'une même collection, permettant un stockage facile de données non structurées ou semi-structurées.

Ces bases de données sont idéales pour les systèmes de gestion, tels que les applications de commerce électronique, et les scénarios nécessitant le stockage de structures de données complexes et imbriquées pour des mises à jour faciles et rapides.

• Bases de données orientées objet

Les bases de données basées sur les objets sont conçues pour fonctionner avec des langages de programmation orientés objet et stocker directement les objets. Dans ce modèle de base de données, l'accent est mis sur le stockage et la gestion des objets en référence à leurs méthodes et fonctions. Ces bases de données prennent généralement en charge des fonctionnalités telles que l'héritage, le polymorphisme et l'encapsulation et conviennent parfaitement aux applications telles que la conception assistée par ordinateur (CAO), les projets et applications multimédias, le développement de logiciels, les médias numériques et les jeux.

• Bases de données distribuées

Les bases de données distribuées sont devenues la solution incontournable pour les organisations gérant des ensembles de données volumineux ou nécessitant une haute disponibilité et évolutivité. Contrairement aux bases de données traditionnelles confinées à un seul serveur, ces bases de données fragmentent les données sur plusieurs ordinateurs interconnectés. La fragmentation leur permet de répartir la charge de travail de traitement et de stockage des informations, offrant plusieurs avantages clés : une évolutivité, une disponibilité, une résilience et une tolérance aux pannes améliorées.

• Entrepôts de données

Entrepôts de données sont un type spécialisé de base de données conçu pour un objectif spécifique : à grande échelle l'analyse des données. Alors que les bases de données traditionnelles excellent dans le stockage et la gestion des données opérationnelles pour les transactions quotidiennes, les entrepôts de données se concentrent sur les données historiques et agrégées provenant de diverses sources au sein d'une organisation. Un entrepôt de données exploite les principaux atouts des bases de données (stockage, organisation et récupération des données) et les adapte spécifiquement pour soutenir les efforts d'analyse des données et de veille stratégique (BI).

Ce sont quelques-unes des bases de données les plus courantes. Aujourd'hui, le cloud computing, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) repoussent les limites des bases de données. Les bases de données modernes incluent les bases de données NewSQL, les bases de données cloud, les bases de données autonomes (également appelées bases de données autonomes), les bases de données blockchain et les bases de données multimodèles.

En savoir plus sur différents types de bases de données.

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Quels sont les avantages d’utiliser une base de données ?

Les bases de données prennent en charge les services numériques utilisés quotidiennement par des millions d'utilisateurs finaux et apportent de nombreux avantages qui améliorent le fonctionnement de ces services. Les organisations exploitent les bases de données pour plusieurs cas d'utilisation, tels que la business intelligence (BI), la gestion de la relation client (CRM) et la gestion des stocks. Voici différentes manières dont les bases de données profitent aux organisations :

Les bases de données contrôlent la redondance des données

Une base de données sert de central référentiel de données, ce qui permet d'économiser de l'espace de stockage et de réduire la redondance grâce à intégration de données. Des techniques telles que la normalisation, les clés primaires et étrangères et les index empêchent la duplication des données. Au lieu de stocker les mêmes informations de manière répétée, chaque élément est placé efficacement dans la structure de la base de données. Cela permet de récupérer les données de diverses tables en cas de besoin, sur la base des relations établies.

Par exemple, si vous gérez une base de données de bibliothèque, vous ne stockez les détails des membres qu'une seule fois au lieu de les répéter pour chaque livre emprunté. Chaque transaction est liée à l'identifiant unique du membre, afin que vous puissiez accéder à ses informations sans stockage redondant.

Les bases de données fournissent des informations améliorées sur les données

L'intégration de données dans un référentiel unique vous permet d'obtenir plus d'informations à partir du même ensemble de données. La méthode de stockage centralisé remplace les anciens systèmes basés sur des fichiers dans lesquels les données étaient dispersées dans plusieurs fichiers, ce qui rendait la récupération plus lente et plus complexe.

Par exemple, étant donné que les systèmes basés sur des fichiers vous obligent à séparer les données d'inventaire et de vente, le service d'inventaire peut ne pas connaître vos best-sellers. Cependant, grâce à une base de données, les deux départements peuvent accéder à tout à partir d'un seul emplacement, améliorant ainsi la collaboration entre les équipes et la productivité, ce qui conduit à une meilleure prise de décision et aux stratégies commerciales.

Une base de données sécurise les informations sensibles grâce à des contrôles d'accès

L'utilisation d'un système de gestion de base de données (SGBD) moderne améliore la sécurité des données en limitant l'accès aux utilisateurs non autorisés via divers contrôles d'accès. Le système détermine le rôle d'un utilisateur au sein de l'organisation et ses droits pour diverses opérations telles que la récupération, l'insertion, la mise à jour et la suppression de données.

Par exemple, les administrateurs de bases de données ont le privilège d'accéder à toutes les données de toutes les bases de données d'une organisation. Cependant, l'accès aux informations d'un directeur de succursale est limité à sa succursale spécifique.

L'utilisation de contrôles d'accès garantit que les données sensibles restent protégées et disponibles uniquement pour le personnel autorisé, minimisant ainsi les risques de violation de données et améliorant la sécurité globale des données.

Les bases de données offrent une évolutivité dans la gestion de données toujours croissantes

Les bases de données offrent un moyen de gérer les volumes croissants de données et de garantir que les applications restent réactives et disponibles à mesure qu'elles évoluent. Les bases de données s'adaptent aux volumes croissants de données grâce à deux approches communes.

• Mise à l'échelle verticale (mise à l'échelle)

Cette approche implique l'ajout de ressources matérielles supplémentaires à un serveur de base de données existant pour gérer une charge accrue. Même s'il existe une limite à la mise à l'échelle d'un seul serveur, le matériel moderne peut prendre en charge une croissance significative. Par exemple, les serveurs d'entreprise peuvent être équipés de téraoctets de RAM et de plusieurs processeurs, offrant une puissance de traitement substantielle pour les opérations de base de données.

• Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle)

Avec la mise à l'échelle horizontale, les données sont distribuées sur plusieurs machines en ajoutant des nœuds (un cluster) pour gérer davantage de données et d'opérations de lecture/écriture qui ne seraient pas possibles sur un seul serveur. La mise à l'échelle horizontale est pratiquement illimitée, en fonction de l'architecture de la base de données. Par exemple, certaines opérations à grande échelle dans une entreprise peuvent gérer des pétaoctets de données sur des milliers de serveurs.

Au-delà de ces deux approches, la technique de sharding est également utilisée dans les bases de données relationnelles et NoSQL pour mettre à l'échelle les données. Le partage consiste à diviser les données en parties plus petites (fragments) réparties sur plusieurs serveurs afin d'améliorer la vitesse de traitement des grands ensembles de données. Par exemple, Bigtable de Google et DynamoDB d'Amazon utilisent des techniques de partitionnement pour gérer leurs énormes bases de données.

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Principaux composants d'une base de données

Les bases de données sont au cœur de la gestion moderne de l’information, mais quels sont les éléments qui font d’une base de données une base de données ? Voici les principaux composants qui définissent sa structure :

Date

Les données sont l'élément le plus important de toute base de données. Il s'agit des informations stockées avec lesquelles les systèmes d'une organisation interagissent et gèrent. Les données d'une base de données sont organisées de manière à permettre un accès, une manipulation et une analyse faciles, prenant en charge diverses opérations commerciales et processus décisionnels.

Moteur de base de données

Un moteur de base de données est le logiciel sous-jacent qui permet à la base de données de fonctionner efficacement et de remplir les fonctions prévues. Voici quelques exemples de moteurs de base de données :

• MongoDB (pour les bases de données NoSQL)
• Amazon Aurora
• Google Cloud Spanner

Les organisations utilisent également des moteurs de bases de données intégrés et des moteurs de bases de données en mémoire pour améliorer les performances des applications.

Schéma de base de données

A schéma de base de données définit la structure et les contraintes de votre base de données. En termes de bases de données relationnelles, il spécifie les tables, les champs de chaque table et les relations entre eux. C'est un modèle de l'apparence de vos données. Le schéma ne contient aucune donnée lui-même ; ça facilite simplement conception de base de données selon les besoins de votre organisation.

Langue d'accès à la base de données

Il fait référence au langage que vous pouvez utiliser pour écrire des requêtes et des commandes permettant d'interagir avec des bases de données. SQL est le langage le plus répandu, mais des variantes comme MySQL et Presto existent également.

Processeur de requêtes

Comme son nom l'indique, un processeur de requêtes traite vos requêtes de base de données sous forme exécutable.

Métadonnées

Métadonnées sert de manuel d'instructions pour votre base de données, fournissant des détails essentiels sur son contenu et sa structure. Stockées dans des dictionnaires de données, ces « données sur les données » aident le logiciel de base de données à comprendre comment interagir avec les informations qui y sont stockées.

Composants matériels

Les composants matériels sont les composants physiques d'un système sur lequel une base de données s'exécute. Ceux-ci sont nécessaires pour stocker les données, exécuter le logiciel et assurer le bon fonctionnement de la base de données. Les composants matériels d'une base de données comprennent :

Périphériques de stockage: ce sont des appareils qui contiennent toutes les données gérées par une base de données ; il peut s'agir de disques durs (HDD) ou de disques SSD (SSD). Le choix entre les disques durs et les SSD peut affecter la vitesse et l'efficacité de la récupération des données.

Mémoire (RAM): Il contient temporairement les données activement utilisées ou traitées, ce qui accélère les opérations de récupération de données.

Processeur (CPU): L'unité centrale de traitement, CPU, effectue le informatique opérations, telles que l’exécution de commandes, le traitement des requêtes et les transactions.

Composants réseau : Ce sont les communicateurs de la base de données. Les composants réseau comprennent des cartes réseau et des routeurs qui connectent le serveur de base de données au réseau plus large, lui permettant d'envoyer et de recevoir des données d'autres systèmes et utilisateurs.

Défis liés aux bases de données

Bien que les bases de données offrent de nombreux avantages, elles présentent leurs propres défis. Voici quelques défis liés aux bases de données dont il faut être conscient :

Travailler avec des bases de données peut coûter cher

Travailler avec des bases de données, qu'elles soient basées sur le cloud ou sur site, peut s'avérer coûteux. Les solutions basées sur le cloud, bien qu'initialement moins coûteuses pour le stockage et la gestion des données, utilisent souvent des modèles de tarification basés sur la consommation, ce qui entraîne des coûts imprévisibles associés à leur utilisation, leur stockage et leur traitement.

Les bases de données sur site nécessitent de lourds investissements en matériel et en logiciels, ainsi que des dépenses de maintenance supplémentaires. Dans les deux cas, il faut faire appel à des experts spécialisés en bases de données et à des professionnels de l'informatique pour gérer et entretenir ces systèmes, ce qui augmente également les coûts. De plus, les temps d'arrêt inattendus dus à des pannes matérielles ou logicielles peuvent encore faire grimper les coûts.

La migration de données entre bases de données est une entreprise complexe

Lorsque vous êtes déplacement de données entre les bases de données, vous lisez de l’une et écrivez dans une autre en même temps. Au cours de cette transition, déterminer quelle base de données contient les données réelles et à jour peut s'avérer difficile en raison des mises à jour asynchrones et des problèmes de latence. Si les bases de données source et de destination sont utilisées activement pendant la migration, les nouvelles données ajoutées au système source peuvent ne pas être immédiatement répercutées dans le système de destination. Cette divergence peut entraîner des incohérences, ce qui rend difficile la détermination du système qui contient les données les plus récentes.

Gestion des mises à jour de base de données en direct

L'exécution de mises à jour de bases de données en direct présente plusieurs risques, allant des problèmes d'intégrité des données à la dégradation des performances et aux temps d'arrêt potentiels. Les problèmes de concurrence et les transactions incomplètes entraînent une corruption des données. Les modifications structurelles consomment des ressources considérables, ce qui a un impact sur les performances du système et provoque blocage. Dans ces scénarios, garantir la haute disponibilité devient difficile, car certaines mises à jour nécessitent de mettre la base de données hors ligne.

Par exemple, la suppression ou la réparation de nœuds peut avoir un impact temporaire sur les performances du système dans une base de données telle que Cassandra. De même, dans une ancienne version de MySQL antérieure à la 5.6, l'ajout d'une colonne à une table verrouillerait la table entière.

Risque de perte de données en raison d'une défaillance de la base de données

Les bases de données sont des systèmes complexes et, malgré tous les efforts, elles sont sujettes à divers types de pannes qui ne peuvent pas toujours être évitées. Des problèmes tels que des bogues logiciels peuvent interagir avec la base de données et corrompre ou supprimer accidentellement les données. De même, des problèmes physiques tels que des pannes matérielles, des interruptions de réseau et des surcharges systémiques dues à une demande soudaine et élevée, également connus sous le nom d’effet troupeau, peuvent aggraver ces risques.

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Comment choisir la bonne base de données

Une bonne base de données peut améliorer considérablement la capacité d’une organisation à gérer efficacement ses données. Cependant, il existe différents types de bases de données et choisir la bonne peut s’avérer délicat. Lorsque vous choisissez une base de données, commencez par comprendre vos besoins en données. Identifiez si vos besoins en données seront mieux satisfaits avec une base de données SQL ou NoSQL.

Besoins en données

• Structure des données : analysez le type de données que l'organisation doit stocker : structurées, semi-structurées ou non structurées. Les bases de données relationnelles excellent avec les données structurées, tandis que les options NoSQL s'adressent à des modèles de données plus flexibles.
• Volume et croissance des données : tenez compte de la taille actuelle des données et de la croissance prévue. Choisissez une base de données capable de gérer des volumes de données croissants sans compromettre les performances.

Exigences de performance

• Charge de travail de lecture ou d'écriture : comment l'organisation utilisera-t-elle ses données ? Par exemple, extraire fréquemment des informations sur les clients pour des rapports et des analyses est un scénario exigeant en lecture. D’un autre côté, si l’entreprise implique de nombreuses mises à jour en temps réel, comme le traitement de transactions en ligne ou la gestion des stocks en temps réel. Ces scénarios privilégient les bases de données optimisées pour les écritures fréquentes.
• Complexité des requêtes : pensez à la complexité des requêtes que les utilisateurs finaux exécuteront. Les bases de données relationnelles sont idéales pour les requêtes complexes avec des jointures sur plusieurs tables, tandis que les bases de données NoSQL pourraient être mieux adaptées aux requêtes plus simples.

Expertise technique

• Compétences internes : les organisations doivent évaluer l'expertise de leur équipe dans la gestion de différents types de bases de données. Certaines bases de données nécessitent des compétences spécialisées en matière d'administration et de maintenance.
• Besoins d'intégration : réfléchissez à la manière dont la base de données s'intégrera aux systèmes et applications existants, tels que outils d'analyse de donnéesChoisissez une base de données qui propose des outils compatibles et Apis pour une intégration transparente.

Considérations de coût

• Explorez les modèles de licence pour différentes solutions de bases de données. Envisagez des options open source parallèlement aux produits sous licence commerciale.

Fonctions de sécurité

• Évaluez les fonctionnalités de sécurité de la base de données, notamment les capacités de contrôle d'accès, de cryptage des données et de reprise après sinistre. Ceux-ci sont cruciaux pour protéger les données commerciales sensibles.

Considérations futures

• Évolutivité : pensez à la croissance future. Choisissez une base de données qui peut évoluer horizontalement (en ajoutant plus de serveurs) ou verticalement (en ajoutant de la puissance de traitement) à mesure que les besoins en données de l'organisation évoluent.
• Flexibilité : Tenez compte du potentiel de changements futurs dans les structures de données ou les modèles de requêtes. Choisissez une base de données qui offre la flexibilité de s’adapter à l’évolution des exigences.

Il est également important d'évaluer d'autres facteurs importants tels que la latence et le débit.

Conseils et bonnes pratiques pour maintenir les bases de données

Voici quelques conseils clés et bonnes pratiques pour gérer les bases de données :

Sauvegardes régulières

Des sauvegardes régulières fournissent un filet de sécurité en cas de suppression accidentelle de données, de panne matérielle ou de cyberattaques. C'est toujours une bonne idée d'établir un calendrier de sauvegarde en fonction de la fréquence de mise à jour de vos données et de choisir une méthode de sauvegarde fiable (sauvegardes complètes ou sauvegardes incrémentielles) pour garantir un point de récupération complet.

Automatisez les tâches manuelles de gestion de bases de données lorsque cela est possible

À mesure que les entreprises se développent, leurs bases de données deviennent plus complexes, ce qui peut ralentir les mises à jour. Une enquête a révélé que 41% de la base de données Les gestionnaires ont besoin de plus d'une semaine pour approuver les changements en raison de nombreuses demandes simultanées. L'utilisation d'outils automatisés pour gérer les tâches manuelles de base de données peut vous aider à suivre, gérer et automatiser les modifications du schéma de base de données sur tous les systèmes. Grâce à ces outils automatisés, vous pouvez également identifier les goulots d'étranglement potentiels dans la gestion des données, accélérant ainsi la prise de décision et la mise en œuvre.

Défragmentez votre base de données

Les données fragmentées signifient que les points de données associés sont répartis sur le stockage, ce qui ralentit les vitesses de lecture et d'écriture. En défragmentant les données, vous consolidez ces fragments, permettant un accès et un traitement plus rapides ainsi que des temps de réponse plus rapides pour les requêtes de données.

La défragmentation d'une base de données conduit également à une utilisation plus efficace des ressources et à des performances globales améliorées des applications, ce qui a un impact direct sur vos opérations commerciales et la satisfaction des utilisateurs.

Maintenir la documentation

Une documentation appropriée aide à maintenir une base de données saine. Documentez le schéma de la base de données, les contrôles d'accès des utilisateurs, les procédures de sauvegarde et toutes les étapes de dépannage mises en œuvre. Cela facilite le transfert de connaissances au sein des équipes de données et garantit le bon fonctionnement, même en cas de changements de personnel.

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Conclusion

Les bases de données sont complexes et le choix de la base de données adaptée à votre entreprise implique un examen attentif de facteurs tels que le type de données que vous manipulez (structurées ou non structurées), les besoins d'évolutivité et les fonctionnalités spécifiques requises pour atteindre vos objectifs commerciaux. Au-delà du simple choix entre des bases de données SQL ou NoSQL, votre organisation a également besoin d'une solution moderne. solution de gestion de données pour gérer efficacement les données selon les besoins de l'entreprise.

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