Data Warehouse vs. Datenbank - Wofür sollten Sie sich entscheiden?

Data Warehouse vs. Datenbank - sollten Sie sich für das eine oder das andere entscheiden - oder brauchen Sie in manchen Fällen sogar beides? Beide haben einen Zweck und einen Wert für Ihr Unternehmen. Beide können einfach oder komplex sein; beide unterstützen organisatorische Entscheidungen. Im Allgemeinen sind sie komplementär. Es stellt sich die Frage, welche von beiden ich brauche, je nachdem, welches Ergebnis die Organisation mit einem bestimmten Prozess oder Projekt erreichen will. Die Kenntnis des Unterschieds kann helfen, Fehler zu vermeiden, die den Erfolg des Einsatzes einer der beiden Technologien zur Unterstützung der Geschäftsanforderungen gefährden könnten. Achten Sie darauf, den Wert der beiden Ansätze nicht zu verwechseln und den falschen Ansatz für die von Ihnen erwartete Geschäftsabwicklung zu wählen.

Was ist eine Datenbank?

In einer Datenbank werden Daten und Informationen in einer logischen Beziehung zu anderen Daten und Informationen gespeichert. In der Regel hat eine Datenbank einen bestimmten Schwerpunkt in Bezug auf einen bestimmten Teil eines Unternehmens und enthält Daten, die sich auf einen bestimmten Vorgang oder eine bestimmte Geschäftsfunktion beziehen und im Laufe der Ausführung dieses bestimmten Vorgangs oder dieser Funktion gesammelt werden. Der Zweck der Datenbank besteht darin, alle relevanten Informationen zu diesem bestimmten Vorgang zu speichern, z. B. eine Reihe von Kunden-, Mitarbeiter- oder Bürgerdatensätzen oder die Stücklisten aller Komponenten für alle von einem Unternehmen hergestellten Produkte - beides wären großartige Zielanwendungsfälle für eine Datenbank. Unternehmen können mehrere Datenbanken haben, die von verschiedenen Datenbanksystemen oder demselben DB-System unterstützt werden. Datenbanken können auf jede Weise getrennt werden, die das Unternehmen für sinnvoll hält. Die Trennung kann aus Gründen der Leistung, der Sicherheit oder aus einem anderen berechtigten geschäftlichen oder technischen Grund erfolgen. Eine Datenbank kann von mehreren Personen in verschiedenen Rollen im Unternehmen genutzt werden, wobei jeder von ihnen einen Nutzen daraus zieht, einschließlich der Möglichkeit, mit anderen Abteilungen zusammenzuarbeiten. Datenbanken können auf die Verarbeitung bestimmter Datentypen oder bestimmter Datenoperationen spezialisiert werden. Eine Datenbank, die von mehreren Nutzern gleichzeitig verwendet wird, muss beispielsweise sicherstellen, dass ein bestimmter Datensatz oder ein Element dieses Satzes zu einem bestimmten Zeitpunkt nur von einem einzigen Nutzer beschrieben wird, um Datenbeschädigungen zu vermeiden. Datenbanken, die diese Anforderung erfüllen, gelten als ACID-konform (Atomic, Consistent, Isolated, Durable) und werden für die meisten Online-Transaktionsverarbeitungsvorgänge (OLTP) verwendet.

Datenbanken für OLTP gibt es in vielen Varianten. Die meisten verwenden entweder zeilenbasierte oder spaltenbasierte Architekturen, aber beide verwenden im Allgemeinen die strukturierte Anfrage (SQL), obwohl viele auch andere programmatische APIs anbieten, die oft unter der Bezeichnung "nicht SQL" oder "NoSQL" zusammengefasst werden. Die Implementierung der Architekturen kann in Bezug auf Komplexität und Verwendung variieren. Es gibt kleine persönliche Datenbanken und Datenbanken für Unternehmen. Einige Datenbanken haben definierte Strukturen und Tabellen oder werden manchmal auch als gemeinsames Datenmodell bezeichnet. Dann gibt es Datenbanken, die außer den allgemeinen Systemstrukturen und -tabellen keine weiteren Tabellen und Strukturen aufweisen. Alle Datenbanken ermöglichen die Erstellung oder Hinzufügung beliebiger Tabellen, die ein Unternehmen benötigt. Tabellen können aus sehr strukturierten Daten mit einem genau definierten Schema oder aus Tabellen mit halb- oder unstrukturierten Daten bestehen, z. B. aus Dokumentenspeichern oder Videoarchiven. Andere Datenbanken haben hybride Strukturen oder zugrunde liegende Kernstrukturen wie z. B. einen Key-Value-Store, der es ihnen ermöglicht, hinsichtlich der Datenarten und der Vielfalt, die in einer bestimmten Datenbank gespeichert werden können, sehr flexibel zu sein.

Was ist ein Data Warehouse?

Der zugrunde liegende Motor eines Data Warehouse ist eine Datenbank. Der Hauptunterschied liegt im Grad der Ausgereiftheit der Verwaltung und in der Konzentration auf die Zusammenführung von Daten aus vielen unterschiedlichen und vielfältigen Quellen, die in einer Reihe von bereichsübergreifenden, abteilungsspezifischen oder anderen Reihen von Vorgängen zusammengefasst werden, hauptsächlich zum Zweck der Online-Analyse oder OLAP-Verarbeitung von Informationen außerhalb der eigentlichen operativen Prozessausführung. Ein Data Warehouse sammelt in regelmäßigen Abständen Informationen aus operativen Datenbanken, in der Regel im Batch-Modus, zunehmend aber auch in Echtzeitströmen. Im Laufe der Zeit stellen diese aggregierten Daten einen historischen Datensatz dar, der als Basismuster für advanced analytics dient. In der Regel werden diese Daten jedoch für Berichte über die betriebliche Effizienz oder andere wichtige Leistungsindikatoren verwendet, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen auf allen Ebenen eines Unternehmens dienen.

Es gibt verschiedene Arten von Data Warehouses, die von mehreren Anbietern angeboten werden. Jeder hat einige der gleichen Funktionen , die sie als Data Warehouses definieren. Einige Anbieter unterscheiden sich durch Funktionserweiterungen und zusätzliche Anwendungen, die der andere Anbieter nicht hat.

Data Warehouse vs. Datenbank: Die wichtigsten Unterschiede

Die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouse und Datenbank:

• Die Datenbank wird für aktive tägliche Transaktionen wie Einfügen, Löschen, Aktualisieren oder Aktualisieren einer Aufzeichnung basierend auf täglichen Interaktionen innerhalb einer Anwendung verwendet. Dies wird manchmal als OLTP bezeichnet.
• Ein Data Warehouse dient der gleichzeitigen Analyse vieler Daten, in der Regel zur Erstellung eines Berichts oder zur Trendanalyse. Dies wird manchmal als OLAP bezeichnet.
• In jedem Unternehmen können Downtime für geschäftskritische Vorgänge katastrophal sein, aber dies ist bei einem OLTP-System und der darauf aufbauenden Datenbank - insbesondere bei einem auf Finanztransaktionen ausgerichteten System - weitaus häufiger der Fall als bei OLAP-Systemen und dem darauf aufbauenden Data Warehouse, da diese Vorgänge in der Regel außerhalb des Unternehmens ablaufen.
• Datenbanken werden optimiert oder normalisiert (manchmal auch Indizierung genannt), um schnelle Online-Transaktionen mit den Daten in der Datenbank zu ermöglichen, wobei der Schwerpunkt auf Schreibvorgängen und Aktualisierungen liegt. Die Zeit für die Datenanalyse wird durch eine normalisierte Datenbank verkürzt, da die "Vorverdrahtung" aller internen Beziehungen zwischen den normalisierten Datenstrukturen die Anfrage beschleunigt.
• Data Warehouses sind für komplexe Analysen ausgelegt, ohne dass eine Normalisierung der Datenstruktur erforderlich ist, wie sie eine Datenbank benötigt, um gute Ergebnisse zu erzielen. Im Gegensatz zu einer Datenbank sind mehrere Datenansichten und Datenredundanz zulässig. Der Schwerpunkt liegt auf dem massenhaften und dennoch selektiven Lesen von Datensätzen.
• Eine Datenbank kann Tausende von gleichzeitigen Benutzern mit ihren Zugriffsanforderungen auf die Daten in der Datenbank unterstützen. Diese Unterstützung hilft bei der Kapazitätsauslastung der Datenbank, um den erforderlichen Datenzugriff zu den gewünschten Antwortzeiten oder Service Level Agreements durchzuführen. Die analytische Verarbeitung kann die Antwortzeiten aller Nutzer beeinflussen.
• Ein Data-Warehouse kann auch eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig unterstützen, erfordert aber angesichts der Größe der Datensätze in einem Data-Warehouse und der Komplexität der Abfragen, die es ausführt, im Allgemeinen mehr Ressourcen zur Unterstützung der Zustimmung .

Angesichts dieser Hauptunterschiede ist es wichtig zu verstehen, dass eine Datenbank nicht im Widerspruch zu einem Data Warehouse steht, was Funktionen und Struktur betrifft. Beide können einen Mehrwert bieten, aber der Wert wird durch die Nutzung bestimmt.

Warum Datenbanken in der Wirtschaft?

Datenbanken helfen Organisationen, Daten sinnvoll zu strukturieren, so dass ein Verständnis der Datenbeziehungen für Entscheidungen genutzt werden kann und die Leistung einer Organisation in die Lage versetzt wird, gute Dienstleistungen und Produkte zu liefern. Eine Datenbank hilft auch den verschiedenen Abteilungen einer Organisation, ihre Arbeit koordiniert und mit automatisierten Technologien und Werkzeugen zu erledigen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Datenbanken führen zusammengehörige Daten in einer Struktur zusammen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.

Warum Data Warehouses in der Wirtschaft?

Data Warehouses sind unverzichtbar für die Analyse von Daten, die nicht mit einer Transaktionsdatenbank durchgeführt werden sollte. Diese Analyse ist notwendig, um Trends zu erkennen und Fragen zur Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu beantworten, die das Unternehmen für seine Entscheidungsfindung benötigt. In einem Data Warehouse können Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und gemeinsam analysiert werden. Ohne Data Warehouses kann jede Abteilung in einem Unternehmen ihre eigenen Daten haben, und es ist eine zusätzliche Verarbeitung erforderlich, um die verschiedenen Datenquellen gemeinsam zu nutzen.

Data Warehouse vs. Datenbank: Was eignet sich besser für Ihr Unternehmen?

Datenbank oder Data Warehouse, was passt besser zu Ihrem Unternehmen. Wahrscheinlich beide, jedes hat Funktionen , die die Unternehmensleistung und die Fähigkeit, seine Kunden zu verstehen, unterstützen. Darüber hinaus ermöglichen beide die organisatorische Zusammenarbeit und Koordination im gesamten Unternehmen auf automatisierte Weise. Jede hat spezifische Funktionen , die dem Unternehmen helfen, den Zwang zu beseitigen, eine Lösung für beide ineffektiv zu verwenden. Viele Unternehmen haben beides und nutzen es

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