Dados estruturados: são informações organizadas de forma clara, como em tabelas ou planilhas, facilitando a análise
Dados não estruturados: não têm uma organização fixa, como vídeos, fotos ou textos livres.
Comparação: os dados estruturados são mais fáceis de serem processados e analisados, enquanto os não estruturados exigem mais esforço para serem interpretados.
Arquitetura de Dados Estruturados: Banco de Dados Relacionais e os Princípios da Linguagem SQL
Bancos de dados relacionais: Sistemas que organizam informações em tabelas inter-relacionadas.
SGBD: Sistema de Gerenciamento de Dados - é um software que permite a criação, gerenciamento e manipulação de bancos de dados
DQL: Linguagem de consultas de dados - é um subconjunto da linguagem SQL utilizado para consultar e recuperar dados em um banco de dados relacional. A principal função do DQL é permitir que os usuários façam consultas para obter informações específicas a partir das tabelas existentes.
DML: Linguagem de Manipulação de Dados - é um subconjunto da linguagem SQL usado para manipular dados em um banco de dados. Esse conjunto de comandos permite que os usuários realizem operações de inserção, atualização, exclusão e recuperação de dados nas tabelas.
DDL: Linguagem de Definição de Dados - é um subconjunto da linguagem SQL utilizado para definir e modificar a estrutura dos objetos de um banco de dados, como tabelas, índices e esquemas. Os comandos DDL permitem criar, alterar e excluir essas estruturas, mas não manipulam os dados contidos nelas.
SGD: Sistema Gerenciador de Dados - termo que pode ser usado para se referir genericamente a qualquer sistema que gerencia dados, mas comumente se refere a sistemas que utilizam bancos de dados para armazenar e manipular informações. É uma forma menos comum de se referir a um SGBD.
DCL: Linguagem de controle de dados - é um subconjunto da linguagem SQL utilizado para controlar o acesso e as permissões sobre os dados em um banco de dados. Os comandos DCL são fundamentais para a segurança e gerenciamento de acesso aos dados, permitindo que administradores definam quem pode realizar determinadas operações em tabelas e objetos do banco de dados.
Arquitetura de Dados não Estruturados: Business Intelligence e os Princípios da Linguagem NoSQL
Data mining: Mineração de dados - é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, tendências e informações valiosas que podem não ser imediatamente óbvias. Este processo utiliza técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina e análise preditiva para extrair conhecimento a partir dos dados.
Data warehouse: Armazém de dados - é um sistema de armazenamento de dados projetado para facilitar a análise e a tomada de decisões. Ele reúne dados de diversas fontes, organiza-os de forma estruturada e os disponibiliza para consultas e relatórios. O objetivo principal de um data warehouse é oferecer uma visão unificada e histórica dos dados que podem ser utilizados para análises complexas.
Big Data: Conjuntos de dados que são tão grandes, complexos e variados que se torna difícil ou impossível de serem processados e analisados usando métodos tradicionais de processamento de dados. O conceito de Big Data se refere ao volume, à velocidade e variedade dos dados. Acréscimo: Valor e Veracidade.
