Qual è la differenza tra data warehouse vs. Banca dati?

Banche dati sono senza dubbio una necessità per archiviare i record per la stragrande maggioranza delle organizzazioni. Tuttavia, non tutte le organizzazioni dispongono di data warehouse. Alcune aziende potrebbero chiedersi perché hanno bisogno di creare data warehouse. Tuttavia, i data warehouse possono essere preziosi per scopi di analisi aziendale.

UN banca dati standard è una raccolta di record di dati ai fini dell'archiviazione, delle transazioni e del recupero. Ad esempio, le biblioteche dispongono di database di libri in modo che sia il personale che i clienti possano cercare e trovare libri al loro interno. I clienti di solito possono cercare libri inserendo query nel database da un PC della biblioteca.

I database standard sono in genere SQL relazionale quelli. I database relazionali si basano su una serie di tabelle di dati collegate e interconnesse. Il design della tabella relazionale elimina i dati duplicati o ridondanti nei database.

Un data warehouse è una razza di database completamente diversa che raggruppa i dati all'interno di un'organizzazione da più origini di database. È un sistema di gestione dei dati stabilito principalmente per scopi statistici analisi dei dati presentati sotto forma di report e grafici.

Un data warehouse è più simile a un livello aggiuntivo rispetto ai database standard di un'azienda. Le aziende con data warehouse possono analizzare i dati storici inclusi al loro interno in molti modi diversi. Quindi, il data warehouse è un tipo di sistema informativo gestionale.

Ecco le principali differenze tra data warehouse vs. Banca dati

Diversi tipi di lavorazione

I database relazionali standard si basano sull'elaborazione transazionale online (OLTP) che risponde immediatamente alle richieste degli utenti. I database delle biblioteche vengono aggiornati frequentemente con OLTP per i libri prestati e restituiti.

Un data warehouse dispone di diverse OnLine Analytical Processing (OLAP) che gli consentono di analizzare grandi volumi di dati in modo molto più efficiente rispetto ai database OLTP. Ciò consente agli utenti del data warehouse di confrontare rapidamente i dati con vari calcoli applicati.

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Progettazione e organizzazione dei dati

I database relazionali sono normalizzati per eliminare, o almeno ridurre, la ridondanza dei dati, che consente di risparmiare spazio sul disco rigido e riduce i tempi di risposta delle transazioni. Tuttavia, i database normalizzati sono molto più lenti e complicati da interrogare rispetto ai data warehouse.

I data warehouse hanno design denormalizzati con meno tabelle e più dati duplicati. I loro progetti denormalizzati garantiscono tempi di risposta analitica molto più rapidi rispetto ai database relazionali. Pertanto, i data warehouse danno la priorità alle operazioni di lettura.

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Flessibilità di uptime

I database standard devono essere disponibili quasi sempre per le organizzazioni. Quindi, la loro disponibilità di uptime deve essere vicina al 100%. Ad esempio, una biblioteca dovrebbe chiudere anticipatamente se il suo database si interrompesse prima del consueto orario di chiusura.

Tuttavia, i data warehouse hanno una maggiore flessibilità di uptime in quanto non sono collegati alle operazioni front-end come lo sono i database standard. I data warehouse delle organizzazioni possono chiudersi quasi una volta al giorno, se necessario, per aggiornare i dati dalle loro origini.

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Base utenti simultanea

I database standard supportano una base di utenti simultanei molto più ampia rispetto ai data warehouse poiché sono spesso collegati alle transazioni. Quindi, sono progettati per supportare potenzialmente migliaia di utenti simultanei.

I data warehouse non sono collegati alle transazioni e di solito sono necessari per elaborare query molto più dettagliate. Pertanto, non possono supportare tanti utenti simultanei poiché le loro query sono in genere molto più pesanti per le risorse di sistema.

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Software

La maggior parte degli utenti avrà più familiarità con le applicazioni di database che di solito fanno parte delle suite per ufficio, come MS Office e LibreOffice. Applicazioni come MS Access consentire agli utenti di impostare database relazionali con più tabelle di dati collegati. Tuttavia, non è possibile configurare data warehouse con software di database relazionale.

Per configurare un data warehouse, avrai bisogno di un software di data warehouse dedicato. Software come Jet Analytics fornisce agli utenti data warehouse predefiniti che incorporano modelli di librerie di report estesi per la visualizzazione dei dati.

Queste sono le cinque principali differenze tra database e data warehouse. Sebbene non siano essenziali come i database, i data warehouse ne sono estensioni inestimabili per le organizzazioni che hanno bisogno di analizzare i propri dati in modo più dettagliato.