4.5. Estendendo as capacidades do banco de dados para novas aplicações

O sucesso dos sistemas de banco de dados nas aplicações tradicionais encorajou os desenvolvedores de outros tipos de aplicações a tentarem utilizá-los. Essas aplicações tradicionalmente usavam suas próprias estruturas especializadas de arquivo e dados. Os sistemas de banco de dados agora oferecem extrações para dar melhor suporte às necessidades para algumas dessas aplicações. Veja alguns exemplos dessas aplicações.

Logo ficou aparente que os sistemas relacionais básicos não eram muito adequados para muitas dessas aplicações, em geral por um ou mais dos seguintes motivos:

Estruturas de dados mais complexas eram necessárias para modelar a aplicação do que a representação relacional simples.
Novos tipos de dados eram necessários além dos tipos básicos numéricos e alfanuméricos.
Novas operações e construtores de linguagem de consulta eram necessários para manipular os novos tipos de dados.
Novas estruturas de armazenamento e extração eram necessárias para a pesquisa eficiente sobre os novos tipos de dados.

Isso levou os desenvolvedores de SGBD a acrescentarem funcionalidades a seus sistemas.

Muitas organizações de grande porte utilizam vários pacotes de aplicação de software que trabalham intimamente com o banco de dados de back-ends. O banco de dados do back-end representa um ou mais bancos de dados, possivelmente de diferentes fornecedores e usando diferentes modelos de dados, que mantêm dados manipulados por esses pacotes para dar suporte a transações, gerar relatórios e responder a consultas ocasionais.

Um dos sistemas mais utilizados inclui o ERP (Enterprise Resource Planning, planejamento de recursos empresariais) e o CRM (Customer Relationship Management, gerenciamento do relacionamento com o cliente). Essas aplicações são habilitadas para Web porque usuários internos e externos recebem uma série de interfaces de portal Web para interagir com os bancos de dados de back-end.

exemplos

A seguir alguns exemplos dessas aplicações:

Aplicações científicas que armazenam grande quantidade de dados resultantes de experimentos em áreas como a física, o mapeamento do genoma humano e a descoberta de estruturas de proteínas.
Armazenamento e de imagens, incluindo notícias escaneadas e fotografias sociais, imagens fotográficas de satélite e imagens de procedimentos médicos, como raios X e IRMs (imagens por ressonância magnética).
Armazenamento e recuperação de vídeos, como filmes, e clipes de vídeo de notícias ou de câmeras digitais pessoais.
Aplicações de mineração de dados (data mining) que analisam grande quantidade de dados procurando as ocorrências de padrões ou relacionamentos específicos, e identificação de padrões incomuns em áreas, como uso de cartão de crédito.
Aplicações espaciais, que armazenam a localização espacial de dados, como informações de clima, mapas usados em sistemas de informação geográficos e em sistemas de navegação de automóveis.
Aplicações de séries temporais, que armazenam informações como dados econômicos em pontos regulares no tempo, como vendas diárias e valores mensais do Produto Interno Bruto (PIB).

Funcionalidades

Algumas funcionalidades eram de uso geral, como a incorporação de conceitos dos bancos de dados orientados a objeto aos sistemas relacionais. Outras eram de uso especial, na forma de módulos opcionais que poderiam ser usadas para aplicações específicas. Por exemplo, os usuários poderiam comprar um módulo de séries temporal para usar com seu SGBD relacional para aplicações de séries temporais.

ERP

O ERP - Enterprise Resource Planning, planejamento de recursos empresariais, serve para consolidar diversas áreas funcionais dentro de uma organização, incluindo produção, vendas, distribuição, marketing, finanças, recursos humanos, e assim por diante.

CRM

O CRM - Customer Relationship Management, gerenciamento do relacionamento com o cliente, compreende funções de processamento de pedido, bem como marketing e suporte ao cliente.