Base de donneesEnsemble de données organisées et structurées pour être interrogées par un logiciel en anglais database
Une base de donnees usuellement abrégée en BD ou BDD est un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d'informations afin d'en faciliter l'exploitation ' ajout, mise à jour, recherche de données ' .
Une base de données se traduit physiquement par un ensemble de fichiers sur disque.
Structure:
Le point le plus important pour pouvoir considérer un logiciel comme une base de données est son processus aux accès concurrent aux données/enregistrements. Ce point est primordial pour permettre le développement, durable, sécuritaire, répartie et efficace d'une base de données.
Définition Base de données clients
La base de données clients est un ensemble de données structurées et organisées relatives aux clients de l’entreprise.
La base de données comprend au minimum des informations signalétiques relatives à chaque client (ou prospect). Idéalement elle doit également comprendre des informations relatives à l’historique des d’achats et à l’historique des réactions passées aux actions marketing.
La base de données clients est souvent le pilier de l’action marketing en activation et fidélisation
clients. Elle permet de cibler les offres et de les personnaliser.
Bases de données hiérarchiques:
Voir aussi l'article Base de données hiérarchique.
Le premier système de base de données a été conçu pour la gestion des données du programme Apollo de la NASA. Les données étaient structurées dans des hiérarchies, comparables à l'organisation des répertoires sur un PC. Mais certains problèmes de stockage ont mené à utiliser (et donc à inventer) des bases de données de type réseaux. Les fichiers XML sont une réminiscence moderne des bases hiérarchiques et il existe donc des bases de données XML natives.
Bases de données réseaux:
Voir aussi l'article Base de données réseau.
Ce modèle de base de données a été inventé par Charles.W. Bachman. Pour son modèle, il reçut en 1973 le prix Turing.
Bases de données relationnelles:
Voir aussi l'article Base de données relationnelle.
En 1970, au moment où les systèmes reposant sur le modèle hiérarchique ou le modèle en réseau étaient en plein développement, Edgar Frank Codd publia un article où il proposait de stocker des données hétérogènes dans des tables, permettant d'établir des relations entre elles. De nos jours, ce modèle est extrêmement répandu, mais en 1970, cette idée était considérée comme une curiosité intellectuelle. On doutait alors que les tables puissent être jamais gérées de manière efficace par un ordinateur. Ce scepticisme n'a cependant pas empêché E.F. Codd de poursuivre ses recherches. Un premier prototype de Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) est construit dans les laboratoires d'IBM. Depuis les années 1980, cette technologie a mûri et a été adoptée par l'industrie. En 1987, le langage SQL, une extension de l'algèbre relationnelle, est standardisé. À l'heure actuelle, les SGBDR sont présents dans de nombreux logiciels, sont très répandus dans les bases de données et représentent une industrie de plusieurs milliards de dollars.
Bases de données orientées objet:
Voir aussi l'article Base de données orientée objet.
Les exemples les plus connus à l'heure actuelle de base de données orientées objets sont les annuaires, qui sont capables de stocker une multitude d'informations. Ils stockent l'information dans des objets, très souvent une fiche individuelle, une machine, une ressource... à laquelle on associe des valeurs, ses attributs.
Bases de données semi-structurées:
Bases de données multidimensionnelles:
Elles permettent de stocker différentes données numériques aux croisements des "n" axes correspondant aux "n" dimensions de la base.
Il est alors possible de naviguer dans cet espace, à différents niveaux d'agrégats (zooms, rotation d'axes, etc.) : ces bases de données sont appelées cubes ou hypercubes en informatique décisionnelle et sont souvent utilisés dans les métiers du contrôle de gestion.
Bases de données XML natives:
Voir aussi l'article Base XML native.
Ces bases de données s'appuient sur la structure offerte par le langage XML pour stocker les données et les repérer.
Elles représentent une évolution importante du concept de base de données permettant de stocker des volumes importants de données ou de documents, y compris multimédia.
L'organisation des données dans le langage XML reste cependant hiérarchique.
Bases de données multimédia:
Voir aussi l'article Base de données multimédia.
Bases de données décisionnelles:
Voir aussi l'article Informatique décisionnelle.
Les bases de données décisionnelles sont utilisées en lecture intensive, dans le cadre de l'aide à la décision. Leur contenu provient de l'ensemble des bases de données de production (RH, gestion des stocks, gestion commerciale, gestion de la production, marketing, etc.) par scripts et batchs, ou bien par des outils de type ETL, EAI ou ESB.
Les datawarehouse et datamart sont des exemples de bases relationnelles utilisées de manière décisionnelle.
Les bases de données multidimensionnelles (cubes multidimensionnels) sont généralement utilisées de manière décisionnelle.
Bases de données géographiques (SIG):
Voir aussi l'article Système d'information géographique (SIG).
Bases de données factuelles:
Base de données regroupant des données établies et attestées concernant un domaine comme la chimie, la physique, la médecine, etc. Une base de données factuelles peut intégrer des données non textuelles comme des graphiques, des schémas... Dans ce cas, certains auteurs préfèrent parler de "banque de données".
Une base de donnees usuellement abrégée en BD ou BDD est un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d'informations afin d'en faciliter l'exploitation ' ajout, mise à jour, recherche de données ' .
Une base de données se traduit physiquement par un ensemble de fichiers sur disque.
Structure:
Le point le plus important pour pouvoir considérer un logiciel comme une base de données est son processus aux accès concurrent aux données/enregistrements. Ce point est primordial pour permettre le développement, durable, sécuritaire, répartie et efficace d'une base de données.
Définition Base de données clients
La base de données clients est un ensemble de données structurées et organisées relatives aux clients de l’entreprise.
La base de données comprend au minimum des informations signalétiques relatives à chaque client (ou prospect). Idéalement elle doit également comprendre des informations relatives à l’historique des d’achats et à l’historique des réactions passées aux actions marketing.
La base de données clients est souvent le pilier de l’action marketing en activation et fidélisation
clients. Elle permet de cibler les offres et de les personnaliser.
Bases de données hiérarchiques:
Voir aussi l'article Base de données hiérarchique.
Le premier système de base de données a été conçu pour la gestion des données du programme Apollo de la NASA. Les données étaient structurées dans des hiérarchies, comparables à l'organisation des répertoires sur un PC. Mais certains problèmes de stockage ont mené à utiliser (et donc à inventer) des bases de données de type réseaux. Les fichiers XML sont une réminiscence moderne des bases hiérarchiques et il existe donc des bases de données XML natives.
Bases de données réseaux:
Voir aussi l'article Base de données réseau.
Ce modèle de base de données a été inventé par Charles.W. Bachman. Pour son modèle, il reçut en 1973 le prix Turing.
Bases de données relationnelles:
Voir aussi l'article Base de données relationnelle.
En 1970, au moment où les systèmes reposant sur le modèle hiérarchique ou le modèle en réseau étaient en plein développement, Edgar Frank Codd publia un article où il proposait de stocker des données hétérogènes dans des tables, permettant d'établir des relations entre elles. De nos jours, ce modèle est extrêmement répandu, mais en 1970, cette idée était considérée comme une curiosité intellectuelle. On doutait alors que les tables puissent être jamais gérées de manière efficace par un ordinateur. Ce scepticisme n'a cependant pas empêché E.F. Codd de poursuivre ses recherches. Un premier prototype de Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) est construit dans les laboratoires d'IBM. Depuis les années 1980, cette technologie a mûri et a été adoptée par l'industrie. En 1987, le langage SQL, une extension de l'algèbre relationnelle, est standardisé. À l'heure actuelle, les SGBDR sont présents dans de nombreux logiciels, sont très répandus dans les bases de données et représentent une industrie de plusieurs milliards de dollars.
Bases de données orientées objet:
Voir aussi l'article Base de données orientée objet.
Les exemples les plus connus à l'heure actuelle de base de données orientées objets sont les annuaires, qui sont capables de stocker une multitude d'informations. Ils stockent l'information dans des objets, très souvent une fiche individuelle, une machine, une ressource... à laquelle on associe des valeurs, ses attributs.
Bases de données semi-structurées:
Bases de données multidimensionnelles:
Elles permettent de stocker différentes données numériques aux croisements des "n" axes correspondant aux "n" dimensions de la base.
Il est alors possible de naviguer dans cet espace, à différents niveaux d'agrégats (zooms, rotation d'axes, etc.) : ces bases de données sont appelées cubes ou hypercubes en informatique décisionnelle et sont souvent utilisés dans les métiers du contrôle de gestion.
Bases de données XML natives:
Voir aussi l'article Base XML native.
Ces bases de données s'appuient sur la structure offerte par le langage XML pour stocker les données et les repérer.
Elles représentent une évolution importante du concept de base de données permettant de stocker des volumes importants de données ou de documents, y compris multimédia.
L'organisation des données dans le langage XML reste cependant hiérarchique.
Bases de données multimédia:
Voir aussi l'article Base de données multimédia.
Bases de données décisionnelles:
Voir aussi l'article Informatique décisionnelle.
Les bases de données décisionnelles sont utilisées en lecture intensive, dans le cadre de l'aide à la décision. Leur contenu provient de l'ensemble des bases de données de production (RH, gestion des stocks, gestion commerciale, gestion de la production, marketing, etc.) par scripts et batchs, ou bien par des outils de type ETL, EAI ou ESB.
Les datawarehouse et datamart sont des exemples de bases relationnelles utilisées de manière décisionnelle.
Les bases de données multidimensionnelles (cubes multidimensionnels) sont généralement utilisées de manière décisionnelle.
Bases de données géographiques (SIG):
Voir aussi l'article Système d'information géographique (SIG).
Bases de données factuelles:
Base de données regroupant des données établies et attestées concernant un domaine comme la chimie, la physique, la médecine, etc. Une base de données factuelles peut intégrer des données non textuelles comme des graphiques, des schémas... Dans ce cas, certains auteurs préfèrent parler de "banque de données".
