- Data Warehouses können für Unternehmensanwender von unschätzbarem Wert sein.
- In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Hauptunterschiede zwischen relationalen Datenbanken und Data Warehouses.
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Datenbanken sind zweifellos eine Notwendigkeit, um Aufzeichnungen für die überwiegende Mehrheit der Organisationen zu speichern. Allerdings verfügen nicht alle Organisationen über Data Warehouses. Einige Unternehmen fragen sich vielleicht, warum sie Data Warehouses einrichten müssen. Dennoch können Data Warehouses für Geschäftsanalysezwecke von unschätzbarem Wert sein.
EIN Standarddatenbank ist eine Sammlung von Datensätzen zum Zwecke der Speicherung, Transaktion und des Abrufs. Bibliotheken verfügen beispielsweise über Buchdatenbanken, in denen sowohl Mitarbeiter als auch Kunden Bücher suchen und finden können. Kunden können in der Regel nach Büchern suchen, indem sie von einem Bibliotheks-PC aus Anfragen in die Datenbank eingeben.
Standarddatenbanken sind typischerweise SQL relational Einsen. Relationale Datenbanken basieren auf einer Reihe verknüpfter und miteinander verbundener Datentabellen. Das relationale Tabellendesign eliminiert doppelte oder redundante Daten in Datenbanken.
Ein Data Warehouse ist eine völlig andere Datenbankart, die Daten innerhalb einer Organisation aus mehreren Datenbankquellen zusammenfasst. Es ist ein Datenverwaltungssystem, das hauptsächlich für statistische Datenanalyse in Form von Berichten und Grafiken präsentiert.
Ein Data Warehouse ist eher eine zusätzliche Schicht zu den Standarddatenbanken eines Unternehmens. Unternehmen mit Data Warehouses können die darin enthaltenen historischen Daten auf viele verschiedene Arten analysieren. Das Data Warehouse ist also eine Art Management-Informationssystem.
Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse vs. Datenbank
Verschiedene Verarbeitungsarten
Standardmäßige relationale Datenbanken basieren auf Online Transactional Processing (OLTP), das sofort auf Benutzeranfragen reagiert. Bibliotheksdatenbanken werden regelmäßig mit OLTP für ausgeliehene und zurückgegebene Bücher aktualisiert.
Ein Data Warehouse verfügt über verschiedene OnLine Analytical Processing (OLAP), die es ihm ermöglichen, große Datenmengen viel effizienter zu analysieren als OLTP-Datenbanken. Auf diese Weise können Data Warehouse-Benutzer Daten mit verschiedenen angewendeten Berechnungen schnell zusammenstellen.
Design und Datenorganisation
Relationale Datenbanken werden normalisiert, um Datenredundanz zu eliminieren oder zumindest zu reduzieren, wodurch Festplattenspeicher gespart und Transaktionsantwortzeiten verkürzt werden. Normalisierte Datenbanken sind jedoch viel langsamer und umständlicher in der Abfrage als Data Warehouses.
Data Warehouses haben denormalisierte Designs mit weniger Tabellen und mehr duplizierten Daten. Ihre denormalisierten Designs gewährleisten viel schnellere analytische Antwortzeiten als relationale Datenbanken. Daher priorisieren Data Warehouses Lesevorgänge.
Verfügbarkeitsflexibilität
Standarddatenbanken müssen für Unternehmen fast ständig verfügbar sein. Daher muss ihre Verfügbarkeit in der Nähe von 100 Prozent liegen. Beispielsweise müsste eine Bibliothek vorzeitig schließen, wenn ihre Datenbank vor der üblichen Schließzeit ausfällt.
Data Warehouses haben jedoch eine größere Verfügbarkeitsflexibilität, da sie nicht wie Standarddatenbanken mit Front-End-Operationen verbunden sind. Die Data Warehouses von Unternehmen können bei Bedarf fast einmal am Tag ausfallen, um Daten aus ihren Quellen zu aktualisieren.
Gleichzeitige Benutzerbasis
Standarddatenbanken unterstützen eine viel breitere Basis gleichzeitiger Benutzer als Data Warehouses, da sie oft mit Transaktionen verknüpft sind. Sie sind also darauf ausgelegt, potenziell Tausende von gleichzeitigen Benutzern zu unterstützen.
Data Warehouses sind nicht mit Transaktionen verbunden und müssen in der Regel viel detailliertere Abfragen verarbeiten. Daher können sie nicht so viele gleichzeitige Benutzer unterstützen, da ihre Abfragen normalerweise viel systemressourcenlastiger sind.
Software
Die meisten Benutzer werden besser mit Datenbankanwendungen vertraut sein, die normalerweise Teil von Office-Suiten sind, wie MS Office und MS LibreOffice. Bewerbungen wie MS-Zugriff ermöglichen es Benutzern, relationale Datenbanken mit mehreren verknüpften Datentabellen einzurichten. Sie können jedoch keine Data Warehouses mit relationaler Datenbanksoftware einrichten.
Um ein Data Warehouse einzurichten, benötigen Sie eine dedizierte Data Warehouse-Software. Software wie Jet Analytics bietet Benutzern vorgefertigte Data Warehouses, die umfangreiche Berichtsbibliotheksvorlagen zur Anzeige von Daten enthalten.
Dies sind die fünf Hauptunterschiede zwischen Datenbanken und Data Warehouses. Obwohl sie nicht so wichtig sind wie Datenbanken, sind Data Warehouses unschätzbare Erweiterungen für Unternehmen, die ihre Daten detaillierter analysieren müssen.
