Lucrare de Licent , a [616733]

Universitatea din Craiova
Facultatea de S ,tiint ,e
Departamentul de Informatic˘ a
Lucrare de Licent ,˘ a
Absolvent: [anonimizat] ,˘ a David Leonard
Coordonator S ,tiint ,ific
Asist.univ.dr. T ,icleanu Oana-Adriana
Craiova 2020

Universitatea din Craiova
Facultatea de S ,tiint ,e
Departamentul de Informatic˘ a
Sisteme de gestiune a datelor în mediul web
Absolvent: [anonimizat] ,˘ a David Leonard
Coordonator S ,tiint ,ific
Asist.univ.dr. T ,icleanu Oana-Adriana
Craiova 2020

Cuprins
I Introducere 1
1 Descriere Domeniului 2
1.1 Gestionarea datelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Sistemele de gestionare a datelor în prezent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3.1 Ce este Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3.2 Sistemele de gestionare pentru Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Probleme legate de gestionarea datelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5 Practici bune de gestionare a datelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 Istoric 7
2.1 Administrarea datelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Gestionarea datelor în mediul online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1 SQL (Structured Query Language) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.2 Gestionarea datelor mari in mediul online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
II Modele abordate 10
3 Instrumente s ,i tehnici de gestionare a datelor 11
3.1 Sisteme de gestionare a bazelor de date . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Sisteme relat ,ionale de gestionare a bazelor de date . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2.1 MS-SQL (Microsoft SQL-Server) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3 Sisteme NoSQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.1 MongoDB Atlas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.4 Baze de date cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 Software folosit pentru dezvoltarea aplicat ,iei 13
4.1 Visual Studio Enterprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.2 Microsoft SQL-Server Management Studio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.3 Tehnologii folosite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
ii

CUPRINS CUPRINS
4.3.1 ASP .NET Core . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.3.2 HTML, CSS, JavaScript . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.3.3 Ace Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5 Aplicat ,ie 14
5.1 Configurat ,ia init ,ial˘ a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.2 Autentificare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.3 Metode de protejare a datelor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.3.1 Protejare împotriva SQL-Injection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.3.2 Utilizarea funct ,iilor hash . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.4 Generare cookie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.5 Prelucrarea datelor din cookie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
6 Concluzionare 15
6.1 Concluzii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
6.2 Contribut ,ii proprii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
6.3 Pas ,ii urm˘ atori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Bibliografie 17
iii

Partea I
Introducere

Capitolul 1
Descriere Domeniului
1.1 Gestionarea datelor
Reprezint˘ a procesul de utilizare, colectare s ,i p˘ astrare a datelor în mod economic, sigur s ,i eficient. Obiec-
tivul gestion˘ arii datelor este de a ajuta oamenii, organizat ,iile s ,i procesele conexe s˘ a optimizeze utilizarea
datelor în limitele politicilor s ,i reglement˘ arilor, astfel încât s˘ a poat˘ a lua decizii s ,i m˘ asuri care s˘ a maximi-
zeze beneficiul pentru organizat ,ia care se ocup˘ a cu gestionarea de date. O strategie robust˘ a de gestionare
a datelor devine din ce în ce mai important˘ a, deoarece organizat ,iile care lucreaz˘ a cu date se bazeaz˘ a tot
mai mult pe active intangibile pentru a crea valoare.
Gestionarea datelor înseamn˘ a procesul de colectare, p˘ astrare s ,i utilizare a datelor în mod sigur, efi-
cient s ,i economic. Obiectivul gestion˘ arii datelor este de a ajuta oamenii, organizat ,iile s ,i procesele conexe
s˘ a optimizeze utilizarea datelor în limitele politicilor s ,i reglement˘ arilor, astfel încât s˘ a poat˘ a lua decizii
s,i m˘ asuri care s˘ a maximizeze beneficiul pentru organizat ,ie. O strategie robust˘ a de gestionare a datelor
devine din ce în ce mai important˘ a, deoarece organizat ,iile se bazeaz˘ a tot mai mult pe active intangibile
pentru a crea valoare.
• Crearea, accesarea s ,i actualizarea datelor la un nivel de date diferit
• Stocarea datelor în mai multe clouduri s ,i on-premises
• Nivel ridicat de disponibilitate s ,i recuperare în caz de dezastru
• Utilizarea datele într-o gam˘ a tot mai variat˘ a de aplicat ,ii, analize s ,i algoritmi
• Asigurarea confident ,ialit˘ at ,ii s ,i securit˘ at ,ii datelor
• Arhivarea s ,i distrugerea datelor conform programelor de p˘ astrare a datelor s ,i cerint ,elor de con-
formitate
O strategie oficial˘ a de gestionare a datelor abordeaz˘ a activitatea utilizatorilor s ,i a administratorilor,
capacit˘ at ,ile tehnologiilor de gestionare a datelor, cerint ,ele de reglementare s ,i nevoile organizat ,iei pentru

CAPITOLUL 1. DESCRIERE DOMENIULUI 3
a obt ,ine valoare din datele sale.
1.2 Sistemele de gestionare a datelor în prezent
Companiile, organizat ,iile actuale au nevoie de o solut ,ie de gestionare a datelor care s˘ a ofere o moda-
litate eficient˘ a de gestionare a datelor în cadrul unui nivel de date diverse, dar unificate. Sistemele de
gestionare a datelor sunt construite pe platformele de gestionare a datelor s ,i pot include baze de date,
lacuri de date s ,i depozite de date, sisteme de gestionare a Big Data, analize de date s ,i multe altele.
Toate aceste componente lucreaz˘ a împreun˘ a ca un “utilitar de date” pentru a furniza capacitatea de
gestionare a datelor de care o organizat ,ie are nevoie pentru aplicat ,iile sale, precum s ,i pentru analizele s ,i
algoritmii care utilizeaz˘ a datele generate de aceste aplicat ,ii. Des ,i instrumentele actuale ajut˘ a administra-
torii de baze de date (DBA) s˘ a automatizeze multe dintre sarcinile de gestionare tradit ,ionale, intervent ,ia
manual˘ a este deseori necesar˘ a datorit˘ a m˘ arimii s ,i complexit˘ at ,ii asociate cu implementarea unei baze de
date. Ori de câte ori este necesar˘ a intervent ,ia manual˘ a, s ,ansele de erori cresc. Reducerea nevoii de
gestionare manual˘ a a datelor este un obiectiv cheie al unei noi tehnologii de gestionare a datelor.
1.3 Big Data
1.3.1 Ce este Big Data
Pur s ,i simplu, datele mari sunt seturi de date mai mari, mai complexe, în special din surse noi de date.
Aceste seturi de date sunt atât de voluminoase încât software-ul tradit ,ional de prelucrare a datelor pur
s,i simplu nu le poate gestiona. Dar aceste volume masive de date pot fi utilizate pentru a rezolva
problemele de afaceri pe care nu le-ai fi putut rezolva pân˘ a acum.
Ast˘ azi, datele mari au devenit capital. Gândit ,i-v˘ a la unele dintre cele mai mari companii tehnologice
din lume. O mare parte din valoarea pe care o ofer˘ a provin din datele lor, pe care le analizeaz˘ a constant
pentru a produce mai mult˘ a eficient ,˘ a s,i a dezvolta produse noi.
Descoperirile tehnologice recente au redus exponent ,ial costurile de stocare s ,i calculare a datelor,
f˘ acând mai us ,oar˘ a s ,i mai put ,in costisitoare stocarea mai multor date decât pân˘ a acum. Cu un volum
crescut de date mari acum mai ieftine s ,i mai accesibile, putet ,i lua decizii de afaceri mai precise.
G˘ asirea valorii în datele mari nu înseamn˘ a doar analizarea acesteia (care este un alt beneficiu). Este
un întreg proces de descoperire care necesit˘ a analis ,ti atent ,i, utilizatori de afaceri s ,i directori care pun
întreb˘ ari corecte, recunosc tiparele, fac presupuneri în cunos ,tint ,˘ a de cauz˘ a s ,i prezic comportamentul.
1.3.2 Sistemele de gestionare pentru Big Data
În anumite privint ,e, Big Data este exact ceea ce pare — o mare mult ,ime de date. Îns˘ a Big Data se
prezint˘ a, de asemenea, într-o varietate mai mare de forme decât datele tradit ,ionale s ,i sunt colectate cu
vitez˘ a mai mare. Gândit ,i-v˘ a la toate datele care apar în fiecare zi sau în fiecare minut dintr-o surs˘ a a
1.2. SISTEMELE DE GESTIONARE A DATELOR ÎN PREZENT

CAPITOLUL 1. DESCRIERE DOMENIULUI 4
unui canal de socializare, cum ar fi Facebook. Cantitatea, varietatea s ,i viteza acestor date le confer˘ a
valoarea pe care o au pentru întreprinderi, îns˘ a totodat˘ a gestionarea lor este foarte complex˘ a.
Dat fiind c˘ a tot mai multe date sunt colectate din surse diferite, cum ar fi camerele video, canalele de
socializare, înregistr˘ arile audio s ,i dispozitivele Internet of Things (IoT), au ap˘ arut sisteme de gestionare
a Big Data. Aceste sisteme se specializeaz˘ a în trei domenii generale.
•Integrarea Big Data aduce diverse tipuri de date — de la loturi la streaming — s ,i le transform˘ a
astfel încât s˘ a poat˘ a fi consumate.
•Gestionarea Big Data stocheaz˘ a s ,i proceseaz˘ a date într-un lac de date sau într-un depozit de date
în mod eficient, sigur s ,i fiabil, adesea prin utilizarea stoc˘ arii obiectelor.
•Analiza Big Data dezv˘ aluie noi informat ,ii prin analiz˘ a s ,i utilizeaz˘ a înv˘ at ,area asistat˘ a de computer
s,i vizualizarea AI pentru a construi modele.
1.4 Probleme legate de gestionarea datelor
Marea majoritate a problemelor legate de gestionarea a datelor din ziua de ast˘ azi sunt generate de ritmul
mai accelerat al afacerilor s ,i de cres ,terea prolifer˘ arii datelor. Volumul, viteza s ,i varietatea tot mai mare de
date disponibile organizat ,iilor le determin˘ a pe acestea s˘ a caute instrumente de gestionare mai eficiente
pentru a nu r˘ amâne în urm˘ a. Anumite probleme dintre cele principale cu care se confrunt˘ a organizat ,iile
sunt urm˘ atoarele:
•Nu s ,tiu ce date det ,in. Sunt colectate s ,i stocate date dintr-un num˘ ar tot mai mare de diverse surse,
cum ar fi senzori, dispozitive inteligente, canale de socializare s ,i camere video. Dar aceste date nu
sunt utile dac˘ a organizat ,ia nu s ,tie ce date det ,ine, unde se afl˘ a s ,i cum s˘ a le foloseasc˘ a.
•Organizat ,iile trebuie s˘ a ment ,in˘ a nivelurile de performant ,˘ a pe m˘ asur˘ a ce nivelul de date cres ,te.
Acestea capteaz˘ a, stocheaz˘ a s ,i utilizeaz˘ a mai multe date tot timpul. Pentru a ment ,ine timpii ma-
ximi de r˘ aspuns în cadrul acestui nivel aflat în curs de extindere, organizat ,iile trebuie s˘ a monito-
rizeze în permanent ,˘ a tipul de întreb˘ ari la care r˘ aspunde baza de date s ,i s˘ a schimbe indexurile pe
m˘ asur˘ a ce interog˘ arile se schimb˘ a, f˘ ar˘ a a afecta performant ,a.
•Trebuie s˘ a respecte cerint ,ele de conformitate aflate în continu˘ a schimbare . Regulile de conformi-
tate sunt complexe, se aplic˘ a în mai multe jurisdict ,ii s ,i se schimb˘ a constant. Organizat ,iile trebuie
s˘ a poat˘ a revizui cu us ,urint ,˘ a datele s ,i s˘ a identifice orice aspect care face obiectul unor cerint ,e noi
sau modificate. În special, informat ,iile de identificare personal˘ a (PII) trebuie s˘ a fie detectate, ur-
m˘ arite s ,i monitorizate pentru a se respecta reglement˘ arile tot mai stricte privind confident ,ialitatea
la nivel mondial.
•Nu s ,tiu cum s˘ a reutilizeze datele pentru a le valorifica în scopuri noi . Prin colectarea s ,i identifi-
carea datelor nu se asigur˘ a valoare — organizat ,ia trebuie s˘ a le proceseze. Dac˘ a este nevoie de mult
1.4. PROBLEME LEGATE DE GESTIONAREA DATELOR

CAPITOLUL 1. DESCRIERE DOMENIULUI 5
timp s ,i efort pentru a transforma datele în ceea ce este necesar pentru analiz˘ a, analiza respectiv˘ a
nu va avea loc. Prin urmare, valoarea potent ,ial˘ a a acelor date se pierde.
•Trebuie s˘ a t ,in˘ a pasul cu schimb˘ arile survenite în domeniul stoc˘ arii datelor . În noul univers al
gestion˘ arii datelor, organizat ,iile stocheaz˘ a date în mai multe sisteme, inclusiv în depozite de date
s,i lacuri de date nestructurate, care stocheaz˘ a orice date în orice format într-o singur˘ a colect ,ie.
Expert ,ii în date din cadrul unei organizat ,ii au nevoie de o modalitate de a transforma rapid s ,i
us,or datele din formatul lor original în forma, formatul sau modelul de care au nevoie pentru a le
exploata pentru o gam˘ a larg˘ a de analize.
1.5 Practici bune de gestionare a datelor
Pentru a aborda problemele legate de gestionarea datelor este nevoie de un set cuprinz˘ ator s ,i bine gândit
de cele mai bune practici. Des ,i cele mai bune practici variaz˘ a în funct ,ie de tipul de date implicate s ,i de
industrie, urm˘ atoarele cele mai bune practici abordeaz˘ a problemele majore de gestionare a datelor cu
care se confrunt˘ a organizat ,iile în prezent:
•Creat ,i un nivel de descoperire pentru a v˘ a identifica datele . Un nivel de descoperire peste nivelul
de date al organizat ,iei permite analis ,tilor s ,i expert ,ilor în date s˘ a caute seturi de date cu ajutorul
c˘ arora datele dvs. s˘ a devin˘ a utilizabile.
•Dezvoltat ,i un mediu de s ,tiint ,˘ a a datelor pentru a reutiliza eficient datele dvs. Un mediu de
s,tiint ,˘ a a datelor automatizeaz˘ a cât mai mult activitatea de transformare a datelor, simplificând
crearea s ,i evaluarea modelelor de date. Un set de instrumente ce elimin˘ a necesitatea de transfor-
mare manual˘ a a datelor poate accelera emiterea de ipoteze s ,i testarea noilor modele.
•Utilizat ,i o tehnologie autonom˘ a pentru a ment ,ine nivelurile de performant ,˘ a în cadrul întregu-
lui nivel de date aflat în extindere . Capacit˘ at ,ile autonome de date folosesc AI s ,i înv˘ at ,area asistat˘ a
de computer pentru a monitoriza în permanent ,˘ a interog˘ arile bazei de date s ,i pentru a optimiza
indexurile pe m˘ asur˘ a ce interog˘ arile se schimb˘ a. Datorit˘ a acestui lucru, baza de date poate s˘ a
ment ,in˘ a timpul rapid de r˘ aspuns, iar administratorii DBA s ,i expert ,ii în date nu vor mai avea de
efectuat sarcini manuale ce iau mult timp.
•Utilizat ,i descoperirea pentru a t ,ine pasul cu cerint ,ele de conformitate . Instrumentele noi utili-
zeaz˘ a descoperirea datelor pentru a examina datele s ,i a identifica lant ,urile de conexiuni ce trebuie
detectate, urm˘ arite s ,i monitorizate în vederea asigur˘ arii conformit˘ at ,ii la nivel de jurisdict ,ii multi-
ple. Întrucât cerint ,ele privind conformitatea cresc la nivel global, aceast˘ a capacitate va deveni tot
mai important˘ a pentru cei responsabili cu evaluarea riscurilor s ,i asigurarea securit˘ at ,ii.
•Utilizat ,i un nivel comun de interogare pentru a gestiona forme multiple s ,i diverse de stocare a
datelor . Cu ajutorul noile tehnologii colect ,iile de date pot s˘ a colaboreze, ceea ce duce la eliminarea
1.5. PRACTICI BUNE DE GESTIONARE A DATELOR

CAPITOLUL 1. DESCRIERE DOMENIULUI 6
diferent ,elor dintre ele. Prin intermediul nivelului comun de interogare, ce acoper˘ a numeroase
tipuri de stocare a datelor, expert ,ii în date, analis ,tii s ,i aplicat ,iile pot s˘ a acceseze datele f˘ ar˘ a a fi
nevoie s˘ a s ,tie unde sunt stocate s ,i f˘ ar˘ a a fi nevoit ,i s˘ a le transforme manual într-un format utilizabil.
1.5. PRACTICI BUNE DE GESTIONARE A DATELOR

Capitolul 2
Istoric
2.1 Administrarea datelor
Gestionarea datelor reprezint˘ a organizarea datelor, pas ,ii folosit ,i pentru obt ,inerea eficient ,ei s ,i colectarea
de informat ,ii din aceste date. Gestionarea datelor , ca un concept, a început în anii 1960, ADAPSO
(Asociat ,ia Organizat ,iilor de Servicii de Prelucrare a Datelor) a transmis sfaturi de gestionare a datelor,
cu accent pe formarea profesional˘ a s ,i m˘ asurile de asigurare a calit˘ at ,ii.
Gestionarea datelor nu trebuie confundat˘ a cu guvernarea datelor s,i nici cu gestionarea bazelor
de date . Guvernarea datelor este un set de practici s ,i concepte care acord˘ a prioritate s ,i organizeaz˘ a
datele, precum s ,i aplicarea politicilor din jurul datelor, respectând în acelas ,i timp diverse reglement˘ ari
s,i reducând practicile slabe ale datelor.
Guvernarea datelor este în esent ,˘ a o parte a întregului ansamblu de gestionare a datelor. Gestionarea
bazelor de date, pe de alt˘ a parte, este concentrat˘ a pe instrumentele s ,i tehnologia utilizate pentru a crea
s,i modifica fundamentul datelor, mai degrab˘ a decât sistemul general utilizat pentru organizarea datelor.
Gestionarea bazelor de date este, de asemenea, o subdiviziune a Gestion˘ arii datelor.
Gestionarea datelor a devenit pentru prima dat˘ a o problem˘ a în anii ’50, când calculatoarele erau
lente, stângace s ,i au necesitat cantit˘ at ,i masive de fort ,˘ a de munc˘ a manual˘ a pentru a opera. Câteva com-
panii orientate pe computer au folosit podele întregi pentru a depozita s ,i „gestiona” doar cardurile
perforate care stocheaz˘ a datele. Aceeas ,i companii au folosit alte etaje pentru a ment ,ine sortatoarele, ta-
bulatoarele s ,i b˘ ancile de perforatoare pentru carduri. Programele vremii au fost configurate într-o form˘ a
binar˘ a sau zecimal˘ a s ,i au fost citite de la comutatoarele de pornire / oprire în partea din fat ,˘ a a compu-
terului, sau de pe banda magnetic˘ a, sau chiar de pe cardurile perforate. Aceast˘ a form˘ a de programare a
fost init ,ial numit˘ a Absolute Machine Language .

CAPITOLUL 2. ISTORIC 8
2.2 Gestionarea datelor în mediul online
Sistemele online de gestionare a datelor, cum ar fi rezerv˘ arile de c˘ al˘ atorie s ,i tranzact ,ionarea piet ,elor
bursiere, trebuie s˘ a coordoneze s ,i s˘ a gestioneze datele rapid s ,i eficient. La sfârs ,itul anilor 1950, mai
multe industrii au început s˘ a experimenteze tranzact ,iile online. În prezent, sistemele de gestionare a
datelor online pot prelucra informat ,ii medicale (gândit ,i eficient ,a) sau pot m˘ asura, stoca s ,i analiza cât
mai mult de 7,5 milioane de sesiuni de sudur˘ a pe zi (gândit ,i productivitatea). Aceste sisteme permit
unui program s˘ a citeasc˘ a fis ,iere sau înregistr˘ ari, s˘ a le actualizeze s ,i s˘ a trimit˘ a informat ,iile actualizate
înapoi utilizatorului online.
2.2.1 SQL (Structured Query Language)
SQL (Structured Query Language) a fost dezvoltat de Edgar F. Codd în anii ’70, s ,i s-a concentrat pe baze
de date relat ,ionale, oferind prelucrarea constant˘ a a datelor s ,i reducerea cantit˘ at ,ii de date duplicate. Pro-
gramul este, de asemenea, destul de us ,or de înv˘ at ,at, deoarece r˘ aspunde la comenzi în englez˘ a. Modelul
relat ,ional permite cantit˘ at ,i mari de date s˘ a fie procesate rapid s ,i eficient. Limba a devenit standardizat˘ a
în 1985.
Modelele relat ,ionale reprezint˘ a atât relat ,iile, cât s ,i subiectul într-un mod uniform. O caracteristic˘ a a
modelelor relat ,ionale de date este utilizarea lor într-un limbaj unificat în timp ce navigheaz˘ a, manipu-
leaz˘ a s ,i defines ,te date, în loc s˘ a foloseasc˘ a limbi separate pentru fiecare sarcin˘ a. „Algebra” relat ,ional˘ a
este utilizat˘ a pentru procesarea seturilor de înregistr˘ ari ca grup, „operatorii” fiind aplicat ,i seturilor de
înregistr˘ ari întregi. Modelele relat ,ionale de date, combinate cu operatorii, ofer˘ a programe mai scurte s ,i
mai simple.
Modelul relat ,ional a prezentat câteva avantaje neas ,teptate. S-a dovedit a fi foarte potrivit pentru
procesarea paralel˘ a, calculul client-server s ,i GUI (interfet ,e grafice de utilizator). În plus, un sistem de
model relat ,ional de baze de date (RDBMS) permite mai multor utilizatori s˘ a acceseze simultan aceeas ,i
baz˘ a de date.
2.2.2 Gestionarea datelor mari in mediul online
Des ,i conceptul de date mari în sine este relativ nou, originile seturilor de date mari se întorc în anii
’60 -’70, când lumea datelor tocmai începea cu primele centre de date s ,i cu dezvoltarea bazei de date
relat ,ionale.
În jurul anului 2005, oamenii au început s˘ a cons ,tientizeze cât de mult au generat utilizatorii de date
prin Facebook, YouTube s ,i alte servicii online. Hadoop (un cadru open-source creat special pentru
stocarea s ,i analizarea seturilor de date mari) a fost dezvoltat în acelas ,i an. De asemenea, NoSQL a
început s˘ a câs ,tige popularitate în aceast˘ a perioad˘ a.
Dezvoltarea cadrelor open-source, cum ar fi Hadoop (s ,i mai recent, Spark) a fost esent ,ial˘ a pentru
cres ,terea datelor mari, deoarece acestea fac mai us ,or de lucrat cu datele mari s ,i mai us ,or de stocat.
2.2. GESTIONAREA DATELOR ÎN MEDIUL ONLINE

CAPITOLUL 2. ISTORIC 9
În anii de atunci, volumul de date mari a crescut treptat. Utilizatorii genereaz˘ a în continuare cantit˘ at ,i
urias ,e de date, dar nu numai oamenii care o fac.
Odat˘ a cu aparit ,iaInternet of Things (IoT) , mai multe obiecte s ,i dispozitive sunt conectate la internet,
adunând date despre modelele de utilizare ale client ,ilor s ,i performant ,a produsului. Aparit ,ia înv˘ at ,˘ arii
automate a produs date tot mai multe.
În timp ce datele mari au ajuns departe, utilitatea ei este abia la început. Cloud computing a extins
posibilit˘ at ,ile mari de date s ,i mai mult. Cloud-ul ofer˘ a scalabilitate cu adev˘ arat elastic˘ a, în care dezvol-
tatorii pot contura pur s ,i simplu clustere ad-hoc pentru a testa un subset de date.
2.2. GESTIONAREA DATELOR ÎN MEDIUL ONLINE

Partea II
Modele abordate

Capitolul 3
Instrumente s ,i tehnici de gestionare a
datelor
3.1 Sisteme de gestionare a bazelor de date
Gestionarea corect˘ a a datelor este crucial˘ a pentru succesul s ,i reproductibilitatea analizei. Selectarea
instrumentelor adecvate s ,i utilizarea eficient˘ a a acestor instrumente poate economisi cercet˘ atorul nume-
roase ore s ,i permite altor cercet˘ atori s˘ a utilizeze produse ale muncii lor. În plus, pe m˘ asur˘ a ce dimensiu-
nea bazelor de date în transport continu˘ a s˘ a creasc˘ a, este din ce în ce mai important s˘ a investim resurse
în gestionarea acestor date.
Exist˘ a o serie de etape auxiliare care trebuie efectuate atât înainte cât s ,i dup˘ a analiza statistic˘ a a
datelor. De exemplu, o baz˘ a de date compus˘ a din diferite fluxuri de date trebuie adaptat˘ a s ,i integrat˘ a
într-o singur˘ a baz˘ a de date pentru a fi analizat˘ a. În plus, în unele cazuri, datele trebuie transformate
în formatul electronic preferat pentru o varietate de pachete statistice. Uneori, datele obt ,inute trebuie
cur˘ at ,ate s ,i inspectate pentru intrare, erori de m˘ asurare s ,i reformatate.
Foarte multe tehnici, instrumente s ,i tehnologii pot fi folosite ca parte a procesului de a administra
datele. Aceasta include urm˘ atoarele opt ,iuni disponibile pentru diferite aspecte ale administr˘ arii datelor.
•Sisteme relat ,ionale de gestionare a bazelor de date . Cel mai r˘ aspândit tip de SGBD este sistemul
relat ,ional de gestionare a bazelor de date. Bazele de date relat ,ionale organizeaz˘ a date în tabele cu
rânduri s ,i coloane care cont ,in înregistr˘ ari ale bazei de date; înregistr˘ arile conexe din diferite tabele
pot fi conectate prin utilizarea cheilor primare s ,i str˘ aine, evitând necesitatea cre˘ arii de intr˘ ari de
date duplicate.
•Administrarea datelor mari . Bazele de date NoSQL sunt deseori utilizate în implement˘ arile de
date mari datorit˘ a capacit˘ at ,ii lor de a stoca s ,i gestiona diferite tipuri de date.
•Depozite de date s ,i lacuri de date . Dou˘ a depozite alternative pentru gestionarea datelor analitice

CAPITOLUL 3. INSTRUMENTE S ,I TEHNICI DE GESTIONARE A DATELOR 12
sunt depozitele de date s ,i lacurile de date. Depozitarea datelor este metoda mai tradit ,ional˘ a – un
depozit de date se bazeaz˘ a, de obicei, pe o baz˘ a de date relat ,ional˘ a sau columnar˘ a, s ,i stocheaz˘ a
date structurate trase împreun˘ a de diferite sisteme operat ,ionale s ,i preg˘ atite pentru analiz˘ a. Cazu-
rile principale de utilizare a depozitului de date sunt interogarea BI s ,i raportarea întreprinderilor,
care permit analistilor s ,i directorilor de afaceri s˘ a analizeze vânz˘ arile, gestionarea stocurilor s ,i alt ,i
indicatori de performant ,˘ a cheie.
•Integrarea datelor . Cea mai utilizat˘ a tehnic˘ a de integrare a datelor este extragerea, transformarea
s,i înc˘ arcarea (ETL), care extrage date din sistemele surs˘ a, o transform˘ a într-un format consistent s ,i
apoi încarc˘ a datele integrate într-un depozit de date sau un alt sistem t ,int˘ a.
•Guvernarea datelor, calitatea datelor s ,i MDM . Guvernarea datelor este în principal un proces
organizat ,ional; sunt disponibile produse software care pot ajuta la gestionarea programelor de
guvernare a datelor, dar sunt un element opt ,ional. În timp ce programele de guvernare pot fi
gestionate de profesionis ,ti în gestionarea datelor, acestea includ de obicei un consiliu de guvernare
a datelor format din directori de afaceri care iau în mod colectiv decizii privind definit ,iile comune
de date s ,i standardele corporative pentru crearea, formatarea s ,i utilizarea datelor.
•Modelarea datelor . Modelatoarele de date creeaz˘ a o serie de modele de date conceptuale, logice
s,i fizice care documenteaz˘ a seturile de date s ,i fluxurile de lucru într-o form˘ a vizual˘ a s ,i le asigur˘ a
cerint ,ele de bussiness pentru procesarea tranzact ,iilor s ,i analitice. Tehnicile obis ,nuite de modelare
a datelor includ dezvoltarea diagramelor relat ,ie-entitate, map˘ ari de date s ,i scheme
3.2 Sisteme relat,ionale de gestionare a bazelor de date
3.2.1 MS-SQL (Microsoft SQL-Server)
3.3 Sisteme NoSQL
3.3.1 MongoDB Atlas
3.4 Baze de date cloud
3.2. SISTEME RELAT ,IONALE DE GESTIONARE A BAZELOR DE DATE

Capitolul 4
Software folosit pentru dezvoltarea
aplicat ,iei
4.1 Visual Studio Enterprise
4.2 Microsoft SQL-Server Management Studio
4.3 Tehnologii folosite
4.3.1 ASP .NET Core
4.3.2 HTML, CSS, JavaScript
4.3.3 Ace Editor

Capitolul 5
Aplicat ,ie
5.1 Configurat,ia init,ial˘ a
5.2 Autentificare
5.3 Metode de protejare a datelor
5.3.1 Protejare împotriva SQL-Injection
5.3.2 Utilizarea funct ,iilor hash
5.4 Generare cookie
5.5 Prelucrarea datelor din cookie

Capitolul 6
Concluzionare
6.1 Concluzii
6.2 Contribut,ii proprii
6.3 Pas,ii urm˘ atori

Bibliografie

Bibliografie