Wichtigste Highlights
- Data-Warehouses sind für die analytische Verarbeitung konzipiert, während operative Datenbanken für die Unterstützung von Transaktionsarbeitslasten konzipiert sind.
- Data Warehouses speichern historische Daten, während operative Datenbanken aktuelle Daten speichern.
- Data Warehouses verwenden häufig spaltenorientierte Speicher, während operative Datenbanken zeilenorientierte Speicher verwenden.
- Data Warehouses können dimensionale, Stern- und Schneeflockenschemata verwenden, während operationelle Datenbanken auf Entity-Relationship-Modellen basierende Schemadesigns verwenden.
- Data-Warehouses werden für business intelligence und Berichtsanwendungen verwendet, während operative Datenbanken für die Echtzeit- und Transaktionsverarbeitung eingesetzt werden.
Einführung
Unter Datenmanagementdie Unterscheidung zwischen einem Datenlager und einer operativen Datenbank ist aufgrund ihrer unterschiedlichen Aufgaben unerlässlich. Beide dienen zwar der Speicherung von Daten, erfüllen aber unterschiedliche Anforderungen. Ein Data Warehouse ist ein Instrument für die analytische Verarbeitung, das Entscheidungsfindung unterstützt, indem es wertvolle Erkenntnisse aus historischen Daten liefert. Eine operative Datenbank ist für die Echtzeit-Transaktionsverarbeitung konzipiert und unterstützt die täglichen betrieblichen Aktivitäten, die einen sofortigen Zugriff auf die aktuellsten Informationen erfordern.
Das Verständnis dieser Unterschiede ist für Datenmanagement von entscheidender Bedeutung. Durch den Einsatz eines Data Warehouse können Unternehmen die Leistung von Data Analytics nutzen, um auf der Grundlage von Trends und Mustern, die im Laufe der Zeit beobachtet wurden, strategische Entscheidungsfindung zu treffen. Umgekehrt stellt eine operative Datenbank sicher, dass wichtige Transaktionen effizient in Echtzeit verarbeitet werden, um den Geschäftsbetrieb zu unterstützen.
Die Unterscheidung zwischen diesen beiden Datenbanktypen ist von grundlegender Bedeutung für die Strukturierung der Dateninfrastruktur eines Unternehmens, um dessen spezifische Bedürfnisse kennenlernen , sei es für die strategische Planung oder das Tagesgeschäft. Darüber hinaus kann durch die Integration beider Systeme ein robustesFramework geschaffen werden, das die Leistung optimiert und die Gesamteffizienz innerhalb einer Organisation steigert.
Verstehen von Data Warehouses und operationellen Datenbanken
Betrachten Sie diese beiden Systeme als getrennte Orte für Informationen in einem Unternehmen. Das Data Warehouse ist wie ein Lager für vergangene Daten. Es ist sorgfältig für Analysen und Berichte aufbereitet. Die operative Datenbank konzentriert sich auf einen hohen Transaktionsdurchsatz und zeigt den aktuellen Stand der Geschäftsaktivitäten. Dieser grundlegende Unterschied wirkt sich darauf aus, wie sie konzipiert sind und was sie leisten können.
Definition von Data Warehouses: Zweck und Benutzer
In einem Data Warehouse werden strukturierte und historische Daten gespeichert. Sein Hauptziel ist die Unterstützung bei business intelligence indem es einen vollständigen Überblick über vergangene Trends und Leistungen bietet. Im Gegensatz zu operativen Datenbanken, die sich auf Echtzeit-Transaktionen konzentrieren, sind Data Warehouses besser in der Lage, komplexe Fragen zu beantworten und Erkenntnisse aus großen, im Laufe der Zeit gesammelten Datensätzen zu gewinnen.
Datenanalysten und Unternehmensleiter sind in hohem Maße auf Data Warehouses angewiesen. Sie nutzen deren leistungsstarke Werkzeuge, um verborgene Muster zu finden, Chancen zu erkennen und datenbasiert Entscheidungen zu treffen. Durch die Kombination und Veränderung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen verwandeln Data Warehouses Informationen in hilfreiche Planungs- und Entscheidungsfindung .
Definition von operationellen Datenbanken: Zweck und Benutzer
Eine operative Datenbank ist eine Komponente eines Transaktionssystems und für die täglichen Geschäftsaktivitäten sehr wichtig. Sie sammelt und verarbeitet Echtzeit-Transaktionen und sorgt für sichere und konsistente Daten. Operative Datenbanken verwalten Aufgaben wie die Bearbeitung von Aufträgen, die Handhabung von Beständen und die Verfolgung von Kundeninteraktionen. Sie erledigen viele kurze Aufgaben, die für einen reibungslosen Geschäftsbetrieb unerlässlich sind.
Mitarbeiter an der Front, Kundendienstmitarbeiter und Systemadministratoren sind die Hauptnutzer von Betriebsdatenbanken. Sie nutzen die Datenbank für einen schnellen Datenzugriff, Aktualisierungen und Änderungen, die für eine schnelle Entscheidungsfindung und einen effektiven Kundenservice erforderlich sind. Die Leistung einer operativen Datenbank wirkt sich auf die Reaktionsfähigkeit der wichtigsten Geschäftsaktivitäten aus.
Grundlegende Unterschiede und ihre Auswirkungen auf die Wirtschaft
Data-Warehouses und operative Datenbanken dienen unterschiedlichen Zwecken. Data-Warehouses unterstützen analytische Verarbeitung online (OLAP), während sich operative Datenbanken auf Online-Transaktionen (OLTP) konzentrieren. OLTP-Systeme sorgen dafür, dass Transaktionen schnell und in großen Mengen ablaufen. Im Gegensatz dazu werden in OLAP-Systemen weniger Abfragen bearbeitet, aber die Abfragen beantworten komplexere Fragen und umfassen umfangreichere Datenmengen. Aus diesem Grund unterscheiden sich Design und Einrichtung dieser Systeme.
Definieren Sie den Zweck: OLAP vs. OLTP
Einer der Hauptunterschiede zwischen diesen Systemen besteht darin, was sie tun. analytische Verarbeitung online (OLAP) wird für Data Warehouses verwendet. Es eignet sich hervorragend für die Bearbeitung komplexer Fragen zu großen Mengen an historischen Daten. OLAP-Systeme helfen Geschäftsanwendern, Trends zu erkennen, Berichte zu erstellen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Sie konzentrieren sich auf das Lesen und Analysieren von Daten.
Andererseits wird die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) in operativen Datenbanken verwendet. Diese Systeme sind für schnelle und häufige Transaktionen ausgelegt. OLTP konzentriert sich auf die Erstellung von Daten, z. B. Auftragseingaben, Aktualisierungen von Inventarpositionen und Finanztransaktionen. Ziel ist es, die Datenintegrität zu gewährleisten und einen Echtzeit-Zugriff für die täglichen Geschäftsaktivitäten zu ermöglichen, nicht aber eine tiefgehende Datenanalyse.
Prüfung der Datenmerkmale: Historisch vs. Echtzeit
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Art der Daten. Data Warehouses konzentrieren sich auf die Speicherung einer großen Menge historischer Daten, die über viele Jahre hinweg gesammelt wurden. Diese Informationen aus der Vergangenheit helfen dabei, langfristige Trends zu erkennen, zeitbasierte Analysen durchzuführen und faktenbasierte intelligente Entscheidungen zu treffen. Sie können es als ein umfangreiches Archiv der vergangenen Ergebnisse und Kundenaktionen des Unternehmens betrachten.
Im Gegensatz dazu befassen sich operative Datenbanken hauptsächlich mit aktuellen Daten. Sie zeigen den aktuellen Stand der Geschäftsvorgänge und Interaktionen. Dies ist wichtig, um den Betrieb mit den aktuellsten Informationen aufrechtzuerhalten. Eine Bestandsdatenbank auf einer E-Commerce-Website muss zum Beispiel die Lagerbestände in Echtzeit anzeigen. Auf diese Weise können Bestellungen korrekt verarbeitet und Ausverkäufe vermieden werden.
Tiefer Einblick in Leistung und Scalability
Wenn Sie sich für ein Data Warehouse oder eine operative Datenbank entscheiden, müssen Sie Leistung und scalability berücksichtigen. Ein Data Warehouse eignet sich hervorragend für die Bearbeitung komplexer Fragen mit großen Datenmengen. Es verwendet eine spaltenorientierte Speicherung. Eine einzige Anfrage kann die Vorteile mehrerer Prozessoren nutzen, die sich über mehrere Server erstrecken. Operative Datenbanken verwenden eine leichtgewichtige Transaktionsverarbeitung und sind so konzipiert, dass sie eine große Anzahl gleichzeitiger Benutzer unterstützen und sich auf den Durchsatz konzentrieren.
Wie Data Warehouses groß angelegte Abfragen handhaben
Data Warehouses sind darauf ausgelegt, komplexe Fragen mit großen Datenmengen effizient verwalten . Die Speicherung von Daten in Spalten hilft ihnen, bestimmte Informationen schnell abzurufen, selbst aus Tabellen mit einer großen Anzahl von Feldern, die Milliarden von Zeilen enthalten. Dieser Aufbau und die verteilte Verarbeitung helfen Data Warehouses bei der Durchführung detaillierter analytischer Verarbeitungsaufgaben für riesige Datenmengen ohne Leistungseinbußen.
Techniken wie Indizierung und Partitionierung verbessern ebenfalls die Geschwindigkeit von Abfragen. Durch die Indizierung wird eine Datenkarte erstellt, die es dem System erleichtert, relevante Details schnell zu finden, ohne jede einzelne Datenzeile lesen zu müssen. Durch Partitionierung werden große Tabellen in kleinere und besser zu verwaltende Teile aufgeteilt, auf die parallel zugegriffen werden kann, um den Datenabruf für analytische Abfragen zu beschleunigen.
Wie operationelle Datenbanken häufige Transaktionen verwalten
Operative Datenbanken sind für die täglichen Geschäftsaufgaben unerlässlich. Sie sind für die schnelle Bearbeitung vieler kurzer Transaktionen ausgelegt. Bei diesen Datenbanken steht die Geschwindigkeit im Vordergrund, und sie ermöglichen es vielen Benutzern, gleichzeitig mit den Daten zu arbeiten.
Operative Datenbanken verwenden atomare Transaktionen, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Das bedeutet, dass eine Reihe von Vorgängen als eine einzige Aufgabe behandelt wird. Entweder wird die gesamte Transaktion korrekt gespeichert, oder es wird nichts gespeichert.
Die Datensperre stellt sicher, dass immer nur eine Transaktion einen Teil der Daten ändern kann. Die Transaktionsprotokollierung zeichnet alle vorgenommenen Änderungen auf und schützt die Daten im Falle eines Serverausfalls.
Architektonische Unterschiede zwischen Data Warehouses und operationellen Datenbanken
Data Warehouses und operative Datenbanken dienen unterschiedlichen Zwecken. Dies wirkt sich darauf aus, wie sie aufgebaut und organisiert sind.
- Data Warehouses konzentrieren sich auf die analytische Verarbeitung, das heißt, sie sind darauf ausgelegt, Daten kennenlernen und zu entdecken.
- Sie nutzen spaltenorientierte Speicherung und einzigartige Schemadesigns, um komplexe analytische Abfragen schnell zu beantworten.
- Transaktionsdatenbanken bewältigen einfachere Abfragen unter Verwendung unkomplizierterer Schemaentwürfe.
Speichermethoden: Spaltenorientiert vs. Zeilenorientiert
Die Art und Weise, wie die Daten in den verschiedenen Systemen gespeichert werden, zeigt, wie unterschiedlich sie arbeiten. Data Warehouses sind für die analytische Verarbeitung konzipiert. Sie verwenden häufig eine spaltenorientierte Datenspeicherung. Dabei werden Tabellendaten in Spalten und nicht in Zeilen gespeichert. Auf diese Weise lassen sich bestimmte Daten schnell aus großen Datenbeständen abrufen. Diese Methode eignet sich hervorragend für analytische Abfragen, bei denen einige Spalten über viele Zeilen hinweg betrachtet werden.
Im Gegensatz dazu verwenden operative Datenbanken eine zeilenorientierte Speicherung. In diesem Datenbanktyp werden die Daten zeilenweise gespeichert. Dieser Aufbau eignet sich für Aufgaben, bei denen Sie eine ganze Zeile an Informationen für eine Aufzeichnung abrufen oder aktualisieren müssen. Auch wenn sie für analytische Aufgaben nicht so gut geeignet ist, funktioniert die zeilenorientierte Speicherung gut für Anwendungen, die schnell eine ganze Aufzeichnung abrufen müssen.
Datenmodelle: Stern- und Schneeflockenschemata vs. Entity-Relationship-Modelle
Die Wahl der Datenmodellierung Die Wahl der Datenmodellierungstechniken hilft bei der Unterscheidung zwischen Data Warehouses und operativen Datenbanken. Data-Warehouses verwenden häufig Stern- oder Schneeflockenschemata. Mit diesen Schemata lassen sich komplizierte analytische Abfragen einfacher und schneller durchführen. Sie organisieren die Daten um eine Hauptfaktentabelle, die ein Geschäftsereignis darstellt. Diese Faktentabelle ist mit mehreren Dimensionstabellen verbunden, die weitere Informationen über das Ereignis liefern. Dieser Aufbau macht die Dinge schneller und effizienter, da weniger komplexe Anfrage erforderlich sind.
Im Gegensatz dazu, relationale Datenbankenwie z. B. operative Datenbanken, in der Regel Entity-Relationship-Modelle (ER-Modelle) verwenden. ER-Modelle ordnen Daten in einer strukturierteren Weise an und konzentrieren sich darauf, Daten ohne Wiederholungen zu halten, die mit einer als Normalisierung bekannten Technik abgeleitet werden. Diese Modelle eignen sich gut für transaktionale Aufgaben, können aber komplexe Tabellen-Joins nach sich ziehen. Dies kann die Anfrage bei der Analyse verlangsamen, wodurch sie für Data-Warehousing-Anforderungen weniger geeignet sind.
Praktische Anwendungen in der realen Welt
Um das beste System für Sie auszuwählen, ist es wichtig zu wissen, wie Data Warehouses und operative Datenbanken in der Praxis funktionieren. Diese Systeme sind in verschiedener Hinsicht wichtig. Sie helfen bei der Durchführung von business intelligence Dashboards, erstellen detaillierte Berichte, verwalten Online-Transaktionen und stellen Echtzeitdaten bereit. Jedes System hat eine einzigartige und wichtige Rolle bei allen Geschäftsaufgaben.
Data Warehouses in Business Intelligence und Berichterstattung
Business intelligence hängt in hohem Maße von der analytischen Leistung von Data Warehouses ab. Unternehmen nutzen Data Warehouses, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Sie verwandeln diese Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Trends zu erkennen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu verfolgen und intelligente Entscheidungen in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Finanzen zu treffen.
Die Fähigkeit eines Data Warehouse, detaillierte Fragen zu beantworten und historische Informationen anzuzeigen, ist für eine umfassende Berichterstattung unerlässlich. Diese Berichte werden häufig über interaktive Dashboards angezeigt. Sie bieten wichtige Einblicke in das Verhalten der Kunden, Markttrends und die Effizienz der Abläufe. Diese Dashboards helfen Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, was zu verbesserten Strategien und nachhaltigem Unternehmenswachstum führt.
Operative Datenbanken in Echtzeitverarbeitung und -transaktionen
Operative Datenbanken spielen eine entscheidende Rolle bei der Echtzeitverarbeitung und Verwaltung von Transaktionen. Viele Branchen wie das Finanzwesen, der elektronische Handel und die Telekommunikation sind auf schnelle und zuverlässige operative Datenbanksysteme angewiesen. Diese Datenbanken helfen bei der verwalten Aufgaben wie der Verarbeitung von Geldtransaktionen, der Bearbeitung von Online-Bestellungen, der Verfolgung von Lagerbestandsaktualisierungen und der Buchung von Dienstleistungen, die für einen reibungslosen Betrieb und ein gutes Kundenerlebnis unerlässlich sind.
Die Verwaltung vieler gleichzeitiger Transaktionen bei gleichzeitiger Wahrung der Genauigkeit und Sicherheit der Daten ist sehr wichtig. Transaktionsdaten müssen sofort verarbeitet werden, und operationelle Datenbanken sind darauf ausgelegt, diese Anforderungen effizient und sicher zu erfüllen.
Die Wahl des richtigen Datenbanksystems für Ihre Bedürfnisse
Die Entscheidung zwischen einem Data Warehouse und einer operativen Datenbank hängt von Ihren Bedürfnissen und Zielen ab. Es ist wichtig zu berücksichtigen, wie viele Daten Sie haben, wie schnell sie eingehen, wie kompliziert Ihre Abfragen sind, wie aktuell Sie die Daten benötigen und wie hoch Ihr Budget ist. Operative Datenbanken eignen sich hervorragend für die Verwaltung alltäglicher Aufgaben. Data Warehouses eignen sich am besten für die Analyse von Daten. Es ist also sehr wichtig, dass Sie genau wissen, was Ihre Anwendung braucht.
Faktoren, die vor einer Entscheidung zu berücksichtigen sind
| Faktor | Daten-Warehouse | Operative Datenbank |
| Zweck | Analytische Verarbeitung, Berichterstattung und business intelligence | Transaktionsverarbeitung, Aktualisierungen in Echtzeit und betriebliche Effizienz |
| Datenvolumen | Verarbeitet in der Regel große Datenmengen (Terabytes bis Petabytes) | Verwaltung mittelgroßer bis großer Datenmengen, in der Regel kleiner als Data Warehouses |
| Frische der Daten | Daten werden in der Regel in Batches aktualisiert (täglich, wöchentlich) | Erfordert die Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit |
| Anfrage Komplexität | Konzipiert für komplexe, analytische Abfragen mit großen Datenbeständen | Optimiert für einfache, schnelle Abfragen mit wenigen Datenpunkten |
| Skalierbarkeit | Hochgradig skalierbar , um wachsende Datenmengen und Nutzer zu bewältigen | Scalability ist unerlässlich, wird aber oft durch die Notwendigkeit einer Echtzeitleistung eingeschränkt. |
Neben diesen Faktoren sind auch Aspekte wie data governance, Sicherheitsanforderungen, Integration in bestehende Systeme und das Fachwissen Ihres IT-Teams eine wichtige Rolle bei der Auswahl der richtigen Lösung.
Zukunftssichere Strategie für Ihr Datenmanagement
Die Vorbereitung Ihrer Datenmanagement auf die Zukunft ist wichtig, da sich die Technologie verändert und die Datenmenge wächst. Um die Anforderungen von big data, künstlicher Intelligenz und Echtzeitanalysen kennenlernen , sollten Unternehmen vorausschauend darüber nachdenken, wie sie Daten speichern und verwalten .
Die Verwendung von Cloud Lösungen für die Datenspeicherung und Datenbanken bietet die Flexibilität und die Möglichkeit, diese nach Bedarf zu erweitern. Außerdem können Sie dank der Datenvirtualisierungsmethoden Daten aus verschiedenen Systemen an einem Ort einsehen. Dies hilft bei der besseren Analyse und Berichterstattung.
Datenmanagement wie Actian bieten erstklassige transaktionale und analytische Datenbanken. Actian bietet auch eine hybride Datenbanktechnologie, die sowohl zeilen- als auch spaltenbasierte Speicherung verwendet, um gemischte transaktionale und analytische Anwendungsfälle zu unterstützen.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es wichtig ist, die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouses und operativen Datenbanken zu kennen. Das Verständnis der Unterschiede wird Ihnen helfen, eine gute Entscheidung auf der Grundlage Ihrer geschäftlichen Anforderungen zu treffen. Data-Warehouses eignen sich hervorragend für die Bearbeitung umfangreicher Abfragen zu Analysezwecken. Operative Datenbanken sind für die schnelle Verwaltung alltäglicher Transaktionen geeignet. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl des richtigen Systems Datentyp, Leistung und Wachstum. Planen Sie Ihr Datenmanagement für die Zukunft. Achten Sie auf Veränderungen bei Data Warehousing und operativen Datenbanken, um im Datenmanagement die Nase vorn zu haben.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die wichtigsten Vorteile eines Data Warehouse gegenüber einer operativen Datenbank?
Ein Data Warehouse ist ein zentraler Ort, an dem historische Daten gespeichert werden. Es eignet sich hervorragend für die analytische Verarbeitung und die Bearbeitung komplexer Abfragen. Damit eignet es sich perfekt für business intelligence und Berichterstattung. Eine operative Datenbank hingegen ist hauptsächlich auf Transaktionsaufgaben ausgerichtet.
Können Data Warehouses und betriebliche Datenbanken zusammenarbeiten?
Ganz genau. Sie arbeiten oft gut zusammen. Daten aus operativen Datenbanken können zu Data Warehouses hinzugefügt werden. Durch diese Integration erhält man einen vollständigen Überblick über historische und aktuelle Daten. Sie hilft, die betriebliche Effizienz zu verbessern und bessere strategische Entscheidungen zu treffen.
Wie entscheide ich zwischen einem Data Warehouse und einer operativen Datenbank?
- Überlegen Sie, wie Sie es verwenden werden.
- Ein Data Warehouse ist die richtige Wahl, wenn Sie komplexe Daten über eine große Menge von Daten analysieren müssen.
- Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, Echtzeit-Transaktionen zu verarbeiten und Daten sicher aufzubewahren, ist eine operative Datenbank besser für Ihre geschäftlichen Anforderungen geeignet.
Was sind die neuesten Trends im Bereich Data Warehousing und betriebliche Datenbanken?
Cloud Lösungen, big data , Integration von Maschinelles Lernen und Streaming verändern die Art und Weise, wie wir Datenspeicher und operative Datenbanken nutzen. Diese Fortschritte ermöglichen schnellere Einblicke, bessere scalability und verbessertes data mining.
