Entrepôt de données ou base de données opérationnelle : Que choisir ?

Faits marquants

• Les entrepôts de données sont conçus pour le traitement analytique, tandis que les bases de données opérationnelles sont conçues pour support charges de travail transactionnelles.
• Les entrepôts de données stockent les données historiques, tandis que les bases de données opérationnelles stockent les données actuelles.
• Les entrepôts de données utilisent souvent un stockage orienté colonnes, tandis que les bases de données opérationnelles utilisent un stockage orienté lignes.
• Les entrepôts de données peuvent utiliser des schémas dimensionnels, en étoile ou en flocon de neige, tandis que les bases de données opérationnelles utilisent des schémas basés sur le modèle entité-relation.
• Les entrepôts de données sont utilisés pour l'informatique décisionnelle et les applications de reporting, tandis que les bases de données opérationnelles sont utilisées pour le traitement en temps réel et le traitement des transactions.

Introduction

En gestion des donnéesdistinguer entre un entrepôt de données et une base de données opérationnelle est essentielle en raison de leurs rôles distincts. Bien qu'ils servent tous deux à stocker des données, ils répondent à des besoins différents. Un entrepôt de données joue un rôle essentiel dans le traitement analytique, facilitant la prise de décision en fournissant des informations précieuses à partir de données historiques. Une base de données opérationnelle est conçue pour le traitement transactionnel en temps réel, soutenant les activités opérationnelles quotidiennes qui nécessitent un accès immédiat aux informations les plus récentes.

Comprendre ces différences est essentiel pour les praticiens de la gestion des données . En utilisant un entrepôt de données, les organisations peuvent exploiter la puissance de l'analyse des données pour prendre des prise de décision stratégiques basées sur les tendances et les modèles observés au fil du temps. À l'inverse, une base de données opérationnelle garantit que les transactions essentielles sont traitées efficacement et en temps réel, afin de soutenir les activités de l'entreprise.

La distinction entre ces deux types de bases de données est fondamentale pour structurer l'infrastructure de données d'une organisation afin de répondre à ses besoins spécifiques, qu'il s'agisse de planification stratégique ou d'opérations quotidiennes. En outre, l'intégration des deux systèmes peut créer un cadre robuste de gestion des données qui optimise les performances et améliore l'efficacité globale au sein d'une organisation.

Comprendre les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles

Ces deux systèmes sont considérés comme des lieux d'information distincts au sein de l'entreprise. L'entrepôt de données est comme un dépôt données antérieures. Il est soigneusement organisé pour l'analyse et les rapports. La base de données opérationnelle se concentre sur un débit élevé de transactions, montrant l'état actuel des activités de l'entreprise. Cette différence fondamentale influe sur la manière dont les bases de données sont conçues et sur ce qu'elles peuvent faire.

Définir les entrepôts de données : Objectif et utilisateurs

Un entrepôt de données est l'endroit où sont stockées les données structurées et historiques. Son objectif principal est d'aider à informatique décisionnelle en fournissant une vue complète des tendances et des performances passées. Contrairement aux bases de données opérationnelles, qui se concentrent sur les transactions en temps réel, les entrepôts de données sont plus aptes à traiter des questions complexes et à fournir des informations à partir de vastes ensembles de données collectées au fil du temps.

Les analystes de données et les chefs d'entreprise dépendent fortement des entrepôts de données. Ils utilisent ces outils puissants pour trouver des modèles cachés, repérer des opportunités et faire des choix basés sur des données. En combinant et en modifiant des données brutes provenant de diverses sources, les entrepôts de données transforment les informations en outils utiles de planification et de prise de décision .

Définition des bases de données opérationnelles : Objectif et utilisateurs

Une base de données opérationnelle est un composant d'un système transactionnel et est très importante pour les activités quotidiennes de l'entreprise. Elle recueille et traite les transactions en temps réel, en veillant à la sécurité et à la cohérence des données. Les bases de données opérationnelles gèrent des tâches telles que le traitement des commandes, la gestion des stocks et le suivi des interactions avec les clients. Elles traitent de nombreuses tâches courtes, essentielles au bon fonctionnement de l'entreprise.

Les employés de première ligne, les travailleurs du service à la clientèle et les administrateurs de système sont les principaux utilisateurs des bases de données opérationnelles. Ils utilisent la base de données pour un accès rapide aux données, des mises à jour et des modifications nécessaires à une prise de décision rapide et à un service à la clientèle efficace. La performance d'une base de données opérationnelle affecte la réactivité des activités clés de l'entreprise.

Différences fondamentales et leur impact sur les entreprises

Les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles ont des objectifs différents. Les entrepôts de données support analytique en ligne (OLAP). traitement analytique en ligne (OLAP)tandis que les bases de données opérationnelles se concentrent sur les transactions en ligne (OLTP). Les systèmes OLTP veillent à ce que les transactions s'effectuent rapidement et en grand nombre. En revanche, les systèmes OLAP traitent moins de requêtes, mais celles-ci répondent à des questions plus complexes et portent sur des quantités de données plus importantes. C'est pourquoi la conception et la configuration de ces systèmes diffèrent.

Définir l'objectif : OLAP vs. OLTP

L'une des principales différences entre ces systèmes est ce qu'ils font. traitement analytique en ligne (OLAP) est utilisé pour les entrepôts de données. Il est excellent pour traiter des questions complexes concernant de grandes quantités de données historiques. Les systèmes OLAP aident les utilisateurs professionnels à trouver des tendances, à créer des rapports et à prendre des décisions plus judicieuses. Ils se concentrent sur la lecture et l'analyse des données.

D'autre part, le traitement des transactions en ligne (OLTP) est utilisé dans les bases de données opérationnelles. Ces systèmes sont conçus pour des transactions rapides et fréquentes. L'OLTP se concentre sur la création de données, telles que les entrées de commandes, les mises à jour de postes d'inventaire et les transactions financières. L'objectif est d'assurer l'intégrité des données et de fournir un accès en temps réel aux activités quotidiennes de l'entreprise plutôt que de procéder à une analyse approfondie des données.

Examen des caractéristiques des données : Historique et temps réel

La différence essentielle réside dans le type de données. Les entrepôts de données se concentrent sur la conservation d'une grande quantité de données historiques collectées sur plusieurs années. Ces informations passées permettent de dégager des tendances à long terme, d'effectuer des analyses temporelles et de prendre des décisions intelligentes fondées sur des faits. On peut considérer qu'il s'agit d'une vaste archive des résultats antérieurs de l'entreprise et des actions des clients.

En revanche, les bases de données opérationnelles traitent principalement des données actuelles. Elles montrent l'état le plus récent des transactions et des interactions commerciales. C'est important pour assurer le bon fonctionnement des opérations avec les informations les plus récentes. Par exemple, une base de données d'inventaire sur un site de commerce électronique doit indiquer les niveaux de stock en temps réel. Elle peut ainsi traiter correctement les commandes et éviter les ruptures de stock.

Plongée dans la performance et l'évolutivité

Lorsque vous choisissez un entrepôt de données ou une base de données opérationnelle, vous devez tenir compte de la performance et de l'évolutivité. Un entrepôt de données est idéal pour traiter des questions complexes à l'aide de grandes quantités de données. Il utilise un stockage orienté colonnes. Une requête unique peut tirer parti de plusieurs processeurs répartis sur plusieurs serveurs. Les bases de données opérationnelles utilisent un traitement léger des transactions et sont conçues pour support un grand nombre d'utilisateurs simultanés, en mettant l'accent sur le débit.

Comment les entrepôts de données traitent-ils les requêtes à grande échelle ?

Les entrepôts de données sont conçus pour gérer efficacement des questions complexes avec de grands volumes de données. Le stockage des données en colonnes leur permet d'extraire rapidement des informations spécifiques, même dans des tableaux comportant un grand nombre de champs et des milliards de lignes. Cette configuration, associée au traitement distribué, permet aux entrepôts de données d'effectuer des tâches de traitement analytique détaillées sur des ensembles de données massifs sans sacrifier les performances.

Des techniques telles que l'indexation et le partitionnement améliorent également la rapidité d'exécution des requêtes. L'indexation crée une carte des données, ce qui permet au système de trouver rapidement les détails pertinents sans avoir à lire chaque ligne de données. Le partitionnement divise les grandes tables en parties plus petites et plus faciles à gérer, auxquelles il est possible d'accéder en parallèle afin d'accélérer la récupération des données pour les requêtes analytiques.

Comment les bases de données opérationnelles gèrent les transactions fréquentes

Les bases de données opérationnelles sont essentielles aux tâches quotidiennes des entreprises. Elles sont conçues pour traiter rapidement de nombreuses et courtes transactions. Ces bases de données mettent l'accent sur la rapidité et permettent à de nombreux utilisateurs de travailler simultanément avec les données.

Les bases de données opérationnelles utilisent des transactions atomiques pour garantir la cohérence des données. Cela signifie qu'un ensemble d'opérations est traité comme une seule tâche. Ainsi, soit l'ensemble de la transaction est sauvegardé correctement, soit rien n'est sauvegardé.

Le verrouillage des données garantit qu'une seule transaction peut modifier un élément de données à la fois. La journalisation des transactions enregistre toutes les modifications apportées et protège les données en cas de défaillance du serveur.

Variations architecturales entre les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles

Les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles ont des objectifs différents. Cela influe sur la manière dont ils sont construits et organisés.

• Les entrepôts de données sont axés sur le traitement analytique, ce qui signifie qu'ils sont conçus pour explorer et découvrir des données.
• Ils utilisent un stockage orienté colonnes et des schémas uniques pour répondre rapidement à des requêtes analytiques complexes.
• Les bases de données transactionnelles traitent des requêtes plus simples en utilisant des schémas plus directs.

Méthodes de stockage : Orientées colonnes et orientées lignes

La façon dont les données sont stockées dans les différents systèmes montre qu'ils fonctionnent différemment. Les entrepôts de données sont conçus pour le traitement analytique. Ils utilisent souvent un stockage de données orienté colonnes. Celui-ci stocke les données des tableaux en colonnes plutôt qu'en lignes. Il permet d'obtenir rapidement des données spécifiques à partir de grands ensembles de données. Cette méthode est excellente pour les requêtes analytiques qui examinent certaines colonnes sur de nombreuses lignes.

À l'inverse, les bases de données opérationnelles utilisent un stockage orienté ligne. Dans ce type de base de données, les données sont stockées une ligne à la fois. Cette configuration convient aux tâches pour lesquelles vous devez obtenir ou mettre à jour une ligne entière d'informations pour un enregistrement. Même s'il n'est pas aussi efficace pour les tâches analytiques, le stockage orienté ligne fonctionne bien pour les applications qui doivent récupérer rapidement un enregistrement données complet.

Modèles de données : Schémas en étoile et en flocon de neige vs. modèles entité-relation

Le choix de la modélisation des données permet de faire la différence entre les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles. Les entrepôts de données utilisent souvent des schémas en étoile ou en flocon de neige. Ces schémas facilitent et accélèrent l'exécution de requêtes analytiques complexes. Ils organisent les données autour d'une table de faits principale qui illustre un événement commercial. Cette table de faits est reliée à plusieurs tables de dimensions, qui fournissent davantage d'informations sur l'événement. Cette configuration rend les choses plus rapides et plus efficaces en réduisant la nécessité d'effectuer des jointures de requête complexes.

En revanche, les bases de données relationnellestelles que les bases de données opérationnelles, utilisent généralement des modèles entité-relation (modèles ER). Les modèles ER organisent les données de manière plus structurée et se concentrent sur la conservation des données sans répétition dérivée à l'aide d'une technique connue sous le nom de normalisation. Ces modèles fonctionnent bien pour les tâches transactionnelles mais peuvent entraîner des jointures de tables complexes. Cela peut ralentir les performances de la requête en ce qui concerne l'analyse, ce qui les rend moins adaptés aux besoins de l'entreposage de données.

Applications pratiques dans le monde réel

Il est essentiel de savoir comment les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles fonctionnent dans le monde réel pour choisir le meilleur système. Ces systèmes sont essentiels à différents égards. Ils aident à gérer informatique décisionnelle tableaux de bord, de créer des rapports détaillés, de gérer les transactions en ligne et de fournir des données en temps réel. Chaque système joue un rôle unique et essentiel dans les tâches de l'entreprise.

Data Warehouses en informatique décisionnelle et reporting

L'informatique décisionnelle dépend beaucoup de la puissance analytique des entrepôts de données. Les entreprises utilisent les entrepôts de données pour rassembler des données provenant de différentes sources. Ils transforment ces données brutes en informations précieuses. Ces informations permettent d'identifier les tendances, de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et de faire des choix intelligents en matière de marketing, de vente et de finance.

La capacité d'un entrepôt de données à répondre à des questions détaillées et à présenter des informations historiques est essentielle pour l'établissement de rapports complets. Ces rapports sont souvent affichés à l'aide de tableaux de bord interactifs. Ils fournissent des informations importantes sur le comportement des clients, les tendances du marché et l'efficacité des opérations. Ces tableaux de bord aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, ce qui se traduit par des stratégies améliorées et une croissance soutenue.

Bases de données opérationnelles dans le traitement et les transactions en temps réel

Les bases de données opérationnelles jouent un rôle crucial dans le traitement en temps réel et la gestion des transactions. De nombreux secteurs, comme la finance, le commerce électronique et les télécommunications, comptent sur des systèmes de bases de données opérationnelles rapides et fiables. Ces bases de données aident à gérer des tâches telles que le traitement des transactions monétaires, la gestion des commandes en ligne, le suivi des mises à jour des stocks et la réservation de services, ce qui est essentiel pour des opérations sans heurts qui favorisent une bonne expérience client.

Il est très important de gérer de nombreuses transactions simultanées tout en assurant la précision et la sécurité des données. Les données transactionnelles doivent être traitées immédiatement et les bases de données opérationnelles sont conçues pour répondre à ces besoins de manière efficace et sûre.

Choisir le bon système de base de données pour vos besoins

Le choix entre un entrepôt de données et une base de données opérationnelle dépend de vos besoins et de vos objectifs. Il est important de tenir compte de la quantité de données dont vous disposez, de la rapidité avec laquelle elles vous parviennent, de la complexité de vos requêtes, de la fraîcheur des données dont vous avez besoin et de votre budget. Les bases de données opérationnelles sont idéales pour gérer les tâches quotidiennes. Les entrepôts de données sont mieux adaptés à l'analyse des données. Il est donc très important de savoir exactement ce dont votre application a besoin.

Facteurs à prendre en considération avant de prendre une décision

Outre ces facteurs, des considérations telles que gouvernance donnéesles exigences en matière de sécurité, l'intégration avec les systèmes existants et l'expertise de votre équipe informatique jouent un rôle essentiel pour faire le bon choix.

Une stratégie de gestion des données à l'épreuve du temps

Il est important de préparer votre stratégie degestion des données pour l'avenir, car la technologie évolue et les données se multiplient. Pour répondre aux besoins du big data, de l'intelligence artificielle et de l'analyse en temps réel, les entreprises doivent réfléchir à l'avance à la manière dont elles stockent et gèrent les données.

L'utilisation de solutions basées sur l'informatique en nuage pour le stockage des données et les bases de données offre la flexibilité et la possibilité de s'étendre en fonction des besoins. En outre, les méthodes de virtualisation des données vous permettent de voir les données de différents systèmes en un seul endroit. Cela permet d'améliorer l'analyse et l'établissement de rapports.

Les fournisseurs de solutions gestion des données tels qu'Actian proposent des bases de données transactionnelles et analytiques de premier ordre. Actian propose également une technologie de base de données hybride qui utilise à la fois le stockage en ligne et en colonne pour support cas d'utilisation mixtes transactionnels et analytiques.

Conclusion

En conclusion, il est essentiel de comprendre les principales différences entre les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles. Comprendre ces différences vous aidera à prendre une bonne décision en fonction des besoins de votre entreprise. Les entrepôts de données sont parfaits pour traiter les grandes requêtes utilisées pour l'analyse. Les bases de données opérationnelles permettent de gérer rapidement les transactions quotidiennes. Tenez compte du type de données, des performances et de la croissance pour choisir le bon système. Planifiez votre approche de la gestion des données pour l'avenir. Tenez compte des changements dans les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles pour garder une longueur d'avance dans la gestion des données.

Questions fréquemment posées

Quels sont les principaux avantages d'un entrepôt de données par rapport à une base de données opérationnelle ?

Un entrepôt de données est un lieu central qui stocke des données historiques. Il est excellent pour le traitement analytique et la gestion de requêtes complexes. Il est donc parfait pour l'informatique décisionnelle et le reporting. En revanche, une base de données opérationnelle est principalement axée sur les tâches transactionnelles.

Les entrepôts de données et les bases de données opérationnelles peuvent-ils fonctionner ensemble ?

Absolument. Ils fonctionnent souvent bien ensemble. Les données des bases de données opérationnelles peuvent être ajoutées aux entrepôts de données. Cette intégration permet d'obtenir une vue d'ensemble des données historiques et actuelles. Elle permet d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de prendre de meilleures décisions stratégiques.

Comment choisir entre un entrepôt de données et une base de données opérationnelle ?

• Réfléchissez à l'usage que vous en ferez.
• Un entrepôt de données est le bon choix si vous devez analyser des données complexes sur un grand nombre de données.
• Si votre objectif principal est de gérer des transactions en temps réel et de préserver la sécurité des données, une base de données opérationnelle est mieux adaptée à vos besoins.

Quelles sont les dernières tendances en matière d'entreposage de données et de bases de données opérationnelles ?

Les solutions basées sur le cloud, l'analyse des données big data, l'intégration de l'apprentissage automatique et le streaming données en temps réel modifient la façon dont nous utilisons le stockage des données et les bases de données opérationnelles. Ces avancées permettent d'obtenir des informations plus rapidement, une meilleure évolutivité et une meilleure exploration de données.