Jaký je rozdíl mezi datovým skladem a databáze?

Databáze jsou nepochybně nutností k ukládání záznamů pro drtivou většinu organizací. Ne všechny organizace však mají datové sklady. Některé podniky by se mohly divit, proč potřebují zřídit datové sklady. Přesto mohou být datové sklady pro účely obchodní analýzy neocenitelné.

A standardní databáze je soubor datových záznamů pro účely ukládání, transakcí a vyhledávání. Například knihovny mají databáze knih, takže zaměstnanci i zákazníci v nich mohou hledat a najít knihy. Zákazníci mohou knihy obvykle vyhledávat zadáním dotazů do databáze z počítače v knihovně.

Standardní databáze jsou obvykle Relační SQL ty. Relační databáze jsou založeny na řadě propojených a vzájemně propojených datových tabulek. Návrh relační tabulky eliminuje duplicitní nebo nadbytečná data v databázích.

Datový sklad je zcela odlišná databáze, která sdružuje data v organizaci z více zdrojů databáze. Jedná se o systém správy dat primárně zřízený pro statistiku analýza dat prezentovány ve formě zpráv a grafů.

Datový sklad je spíše jako další vrstva ke standardním databázím společnosti. Společnosti s datovými sklady mohou analyzovat historická data v nich obsažená mnoha různými způsoby. Datový sklad je tedy typem informačního systému pro správu.

Zde jsou hlavní rozdíly mezi datovým skladem vs. databáze

Různé typy zpracování

Standardní relační databáze jsou založeny na online transakčním zpracování (OLTP), které okamžitě reaguje na požadavky uživatelů. Databáze knihoven se u knih zapůjčených a vrácených často aktualizují pomocí OLTP.

Datový sklad má jiné analytické zpracování online (OLAP), které mu umožňuje analyzovat velké objemy dat mnohem efektivněji než databáze OLTP. To umožňuje uživatelům datového skladu rychle porovnávat data s různými použitými výpočty.

---

Design a organizace dat

Relační databáze se normalizují, aby se odstranila nebo alespoň snížila redundance dat, což šetří místo na pevném disku a zkracuje dobu odezvy transakce. Normalizované databáze jsou však mnohem pomalejší a těžkopádnější než datové sklady.

Datové sklady mají denormalizované vzory s menším počtem tabulek a více duplicitních dat. Jejich denormalizované návrhy zajišťují mnohem rychlejší doby analytické odezvy než relační databáze. Datové sklady tedy upřednostňují operace čtení.

---

Flexibilita provozu

Standardní databáze musí být organizacím k dispozici téměř neustále. Jejich dostupnost v provozu tedy musí být téměř 100 procent. Například knihovna by se musela zavřít dříve, pokud by její databáze selhala před obvyklou zavírací dobou.

Datové sklady však mají větší flexibilitu provozuschopnosti, protože nejsou spojeny s front-endovými operacemi, jako jsou standardní databáze. V případě potřeby mohou datové sklady organizací selhat téměř jednou denně, aby obnovily data ze svých zdrojů.

---

Souběžná uživatelská základna

Standardní databáze podporují mnohem širší souběžnou uživatelskou základnu než datové sklady, protože jsou často spojeny s transakcemi. Jsou tedy navrženy tak, aby podporovaly potenciálně tisíce souběžných uživatelů.

Datové sklady nesouvisejí s transakcemi a jsou obvykle vyžadovány pro zpracování mnohem podrobnějších dotazů. Proto nemohou podporovat tolik souběžných uživatelů, protože jejich dotazy jsou obvykle mnohem náročnější na systémové prostředky.

---

Software

Většina uživatelů bude více obeznámena s databázovými aplikacemi, které jsou obvykle součástí kancelářských balíků, jako jsou MS Office a LibreOffice. Aplikace jako MS Access umožnit uživatelům nastavit relační databáze s více propojenými datovými tabulkami. Datové sklady však nelze nastavit pomocí softwaru relační databáze.

K nastavení datového skladu budete potřebovat vyhrazený software pro datový sklad. Software jako Jet Analytics poskytuje uživatelům předem připravené datové sklady, které obsahují rozsáhlé šablony šablon zpráv pro zobrazení dat.

To je pět hlavních rozdílů mezi databázemi a datovými sklady. I když to není tak důležité jako databáze, datové sklady jsou jejich neocenitelným rozšířením pro organizace, které potřebují podrobněji analyzovat svá data.