Qual é a diferença entre data warehouse vs. base de dados?

Bancos de dados são, sem dúvida, uma necessidade para armazenar registros para a grande maioria das organizações. No entanto, nem todas as organizações têm data warehouses. Algumas empresas podem se perguntar por que precisam estabelecer data warehouses. Ainda assim, os data warehouses podem ser inestimáveis ​​para fins de análise de negócios.

UMA banco de dados padrão é uma coleção de registros de dados para fins de armazenamento, transações e recuperação. Por exemplo, as bibliotecas têm bancos de dados de livros para que a equipe e os clientes possam pesquisar e encontrar livros neles. Os clientes geralmente podem pesquisar livros inserindo consultas no banco de dados a partir de um PC da biblioteca.

Bancos de dados padrão são normalmente SQL relacional uns. Os bancos de dados relacionais são baseados em uma série de tabelas de dados vinculadas e inter-relacionadas. O design da tabela relacional elimina dados duplicados ou redundantes em bancos de dados.

Um data warehouse é um tipo de banco de dados totalmente diferente que agrupa dados em uma organização de várias fontes de banco de dados. É um sistema de gerenciamento de dados estabelecido principalmente para estatísticas análise de dados apresentados na forma de relatórios e gráficos.

Um data warehouse é mais como uma camada adicional aos bancos de dados padrão de uma empresa. As empresas com data warehouses podem analisar os dados históricos incluídos neles de muitas maneiras diferentes. Portanto, o data warehouse é um tipo de sistema de informações gerenciais.

Aqui estão as principais diferenças entre data warehouse e base de dados

Diferentes tipos de processamento

Os bancos de dados relacionais padrão são baseados em OLTP (Online Transactional Processing), que responde imediatamente às solicitações do usuário. Os bancos de dados da biblioteca são atualizados com frequência com OLTP para livros emprestados e devolvidos.

Um data warehouse tem processamento analítico on-line (OLAP) diferente que permite analisar grandes volumes de dados com muito mais eficiência do que bancos de dados OLTP. Isso permite que os usuários do data warehouse agrupem rapidamente os dados com vários cálculos aplicados.

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Design e organização de dados

Os bancos de dados relacionais são normalizados para eliminar, ou pelo menos reduzir, a redundância de dados, o que economiza espaço no disco rígido e reduz os tempos de resposta das transações. No entanto, os bancos de dados normalizados são muito mais lentos e complicados de consultar do que os data warehouses.

Os data warehouses têm designs desnormalizados com menos tabelas e mais dados duplicados. Seus designs desnormalizados garantem tempos de resposta analítica muito mais rápidos do que os bancos de dados relacionais. Assim, os armazéns de dados priorizam as operações de leitura.

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Flexibilidade de tempo de atividade

Os bancos de dados padrão precisam estar disponíveis quase todo o tempo para as organizações. Portanto, sua disponibilidade de tempo de atividade precisa estar próxima de 100 por cento. Por exemplo, uma biblioteca teria que fechar mais cedo se seu banco de dados caísse antes do horário de fechamento normal.

No entanto, os data warehouses têm maior flexibilidade de tempo de atividade, pois não estão vinculados às operações de front-end como os bancos de dados padrão. Os data warehouses das organizações podem ficar inativos quase uma vez por dia, se necessário, para atualizar os dados de suas fontes.

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Base de usuários simultâneos

Os bancos de dados padrão oferecem suporte a uma base de usuários simultâneos muito mais ampla do que os data warehouses, já que costumam estar vinculados a transações. Portanto, eles foram projetados para oferecer suporte a potencialmente milhares de usuários simultâneos.

Armazéns de dados não estão conectados com transações e geralmente são necessários para processar consultas muito mais detalhadas. Portanto, eles não podem oferecer suporte a tantos usuários simultâneos, pois suas consultas costumam ter muito mais recursos do sistema.

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Programas

A maioria dos usuários estará mais familiarizada com os aplicativos de banco de dados que geralmente fazem parte dos pacotes de escritório, como o MS Office e LibreOffice. Aplicativos como MS Access permitem que os usuários configurem bancos de dados relacionais com várias tabelas de dados vinculadas. No entanto, você não pode configurar data warehouses com software de banco de dados relacional.

Para configurar um data warehouse, você precisará de um software de data warehouse dedicado. Softwares como o Jet Analytics fornecem aos usuários data warehouses pré-construídos que incorporam modelos de biblioteca de relatórios abrangentes para a exibição de dados.

Essas são as cinco principais diferenças entre bancos de dados e data warehouses. Embora não sejam tão essenciais quanto os bancos de dados, os data warehouses são extensões inestimáveis ​​deles para organizações que precisam analisar seus dados com mais detalhes.