Aqui estão três tipos principais de aplicativos de banco de dados com exemplos:
1. Sistemas de processamento de transações (TPS) *
Definição: Esses sistemas lidam com um alto volume de transações curtas e simples que requerem processamento imediato. Eles se concentram na velocidade e precisão.
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Exemplo: *
Sistemas de ponto de venda (POS) em lojas de varejo: Eles registram cada venda, atualizam o inventário e gerenciam pagamentos em tempo real.
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Sistemas bancários online: Permita que os clientes transfiram fundos, paguem as contas e os saldos de verificação instantaneamente.
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Sistemas de reserva de companhia aérea: Ativar voos de reserva, verificar a disponibilidade e gerenciar dados de passageiros.
2. Sistemas de suporte à decisão (DSS) *
Definição: Esses sistemas se concentram na análise de dados para apoiar a tomada de decisões. Eles geralmente lidam com grandes volumes de dados de várias fontes e usam cálculos e modelos complexos.
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Exemplo: *
Sistemas de previsão de vendas: Analise os dados de vendas históricas para prever a demanda futura e otimizar o inventário.
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Ferramentas de análise financeira: Ajuda as empresas a entender o desempenho financeiro, identificar tendências e tomar decisões de investimento.
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Sistemas de análise de campanhas de marketing: Acompanhe o comportamento do cliente, a eficácia da campanha e identifique segmentos potenciais de clientes.
3. Data warehouses e aplicativos de mineração de dados *
Definição: Data Warehouses armazenam grandes quantidades de dados históricos de várias fontes. As ferramentas de mineração de dados analisam esses dados para descobrir padrões, tendências e insights.
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Exemplo: *
Sistemas de Gerenciamento de Relacionamento ao Cliente (CRM): Reúna e analise os dados do cliente para melhorar o marketing, as vendas e o atendimento ao cliente.
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Sistemas de detecção de fraude: Identifique padrões suspeitos em transações financeiras para evitar fraudes.
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Aplicações de pesquisa de mercado: Analise as tendências do mercado, o comportamento do consumidor e a atividade dos concorrentes para orientar a estratégia de negócios.
Diferenças -chave: *
Objetivo: O TPS se concentra no processamento de transações, no DSS na análise e nos data warehouses/mineração em armazenamento abrangente de dados e insights.
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Volume de dados: Os TPs normalmente lidam com dados transacionais menores. O DSS lida com volumes maiores e os data warehouses armazenam quantidades enormes de dados históricos.
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Complexidade dos dados: DSS e ferramentas de mineração de dados requerem cálculos e análises complexos, enquanto o TPS prioriza a velocidade e a precisão em transações simples.
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Sensibilidade do tempo: Os TPs requerem processamento imediato, o DSS pode exigir tempo para análise, e o data warehousing/mineração geralmente envolve análises de longo prazo.
