データベースとデータ ウェアハウス – それらの違い

データベースとデータ ウェアハウスの主な違い

• データベースは現実世界のいくつかの要素を表す関連データのコレクションであるのに対し、データ ウェアハウスは単一または複数のソースからの履歴データと交換データを保存する情報システムです。
• データベースはデータを記録するように設計されているのに対し、データ ウェアハウスはデータを分析するように設計されています。
• データベースはアプリケーション指向のデータのコレクションであるのに対し、データ ウェアハウスは主題指向のデータのコレクションです。
• データベースはオンライン トランザクション処理 (OLTP) を使用しますが、データ ウェアハウスは オンライン分析処理（OLAP）.
• データベースのテーブルと結合は正規化されているため複雑ですが、データ ウェアハウスのテーブルと結合は非正規化されているため簡単です。
• ERモデリング 技術はデータベースの設計に使用され、データ モデリング技術はデータ ウェアハウスの設計に使用されます。

データベースとは何ですか？

データベースは、現実世界のいくつかの要素を表す関連データのコレクションです。 これは、特定のタスク用に構築され、データが入力されるように設計されています。 これはデータ ソリューションの構成要素でもあります。

データウェアハウスとは何ですか？

データ ウェアハウスは、単一または複数のソースからの履歴データと交換データを保存する情報システムです。 さまざまなソースからのトランザクション データを分析、レポート、統合するように設計されています。

データ ウェアハウスは、組織の分析とレポートのプロセスを容易にします。 これは、組織の意思決定および予測プロセスにおける単一の真実のバージョンでもあります。

データベースを使用する理由

データベース システムを使用する主な理由は次のとおりです。

• データとそのアクセスのセキュリティを提供します
• データベースは、データを保存および取得するためのさまざまな手法を提供します。
• データベースは、同じデータを使用する複数のアプリケーションの要件のバランスを取る効率的なハンドラーとして機能します。
• DBMS は、禁止されたデータへのアクセスを防ぐための高レベルの保護を実現する整合性制約を提供します。
• データベースを使用すると、一度に XNUMX 人のユーザーだけが同じデータにアクセスできるように、同時データにアクセスできます。

データ ウェアハウスを使用する理由

データ ウェアハウスを使用する重要な理由は次のとおりです。

• データ ウェアハウスは、ビジネス ユーザーがいくつかのソースから重要なデータに XNUMX か所でアクセスできるようにします。
• さまざまな部門横断的な活動に関する一貫した情報を提供します
• 多くのデータ ソースを統合して、実稼働システムのストレスを軽減するのに役立ちます。
• データ ウェアハウスは、分析とレポートの TAT (総所要時間) を短縮するのに役立ちます。
• データ ウェアハウスは、ユーザーがさまざまなソースから重要なデータに XNUMX か所でアクセスできるようにするため、ユーザーが複数のソースからデータ情報を取得する時間を節約します。 クラウド上のデータにも簡単にアクセスできます。
• データ ウェアハウスを使用すると、大量の履歴データを保存して、さまざまな期間や傾向を分析して将来の予測を行うことができます。
• 運用ビジネスアプリケーションと顧客関係管理システムの価値を高めます
• 分析処理をトランザクション データベースから分離し、両方のシステムのパフォーマンスを向上させます。
• 利害関係者とユーザーは、ソース システムのデータの品質を過大評価している可能性があります。 データ ウェアハウスはより正確なレポートを提供します。

データベースの特徴

• セキュリティを提供し、冗長性を排除します
• データの複数のビューを許可する
• データベース システムは ACID 準拠 ( Atom氷性、一貫性、分離性、耐久性)。
• プログラムとデータ間の絶縁が可能
• データの共有とマルチユーザートランザクション処理
• リレーショナル データベースのサポート マルチユーザー環境

データウェアハウスの特徴

• A データウェアハウス 企業の現在の業務ではなくテーマに関連した情報を提供するため、主題指向です。
• データは、共通かつ全員が受け入れられる方法でデータウェアハウスに保存する必要もあります。
• データ ウェアハウスのタイム ホライズンは、他の運用システムと比較して比較的広範囲にわたります。
• データ ウェアハウスは不揮発性です。つまり、新しい情報が入力されても以前のデータは消去されません。

データベースとデータ ウェアハウスの違い

	データベース	データウェアハウス
目的	記録するように設計されています	分析するように設計されています
処理方法	データベースはオンライン トランザクション処理 (OLTP) を使用します。	データ ウェアハウスはオンライン分析処理 (OLAP) を使用します。
使用法	データベースは、ビジネスの基本的な操作を実行するのに役立ちます	データ ウェアハウスを使用すると、ビジネスを分析できます。
テーブルと結合	データベースのテーブルと結合は正規化されているため複雑です。	テーブルと結合は非正規化されているため、データ ウェアハウスでは単純です。
利き手	アプリケーション指向のデータのコレクションです	主題指向のデータ収集です
保管期限	通常は XNUMX つのアプリケーションに限定されます	任意の数のアプリケーションからのデータを保存
利用状況	データはリアルタイムで利用可能です	データは必要に応じてソース システムから更新されます
使用法	設計には ER モデリング技術が使用されます。	設計にはデータモデリング技術が使用されます。
技術	キャプチャデータ	データを分析する
Data Type	データベースに保存されているデータは最新です。	現在および過去のデータはデータ ウェアハウスに保存されます。 最新ではない可能性があります。
データの保存	データストレージにはフラットリレーショナルアプローチ方式が使用されます。	Data Ware House は、データ構造に対して次元的かつ正規化されたアプローチを使用します。 例: 星と雪の結晶のスキーマ。
クエリの種類	単純なトランザクション クエリが使用されます。	分析の目的で複雑なクエリが使用されます。
データの要約	詳細なデータはデータベースに保存されます。	高度に要約されたデータを保存します。

データベースの応用

分類	使用法
バンキング	銀行部門での顧客情報、口座関連活動、支払い、預金、ローン、クレジット カードなどに使用します。
航空会社	予約やスケジュール情報などにご利用ください。
大学	学生の情報、コース登録、大学、成績を保存するため。
テレコミュニケーション	通話記録、毎月の請求書、残高管理などを保存するのに役立ちます。
ファイナンス	株式、株式や債券の販売、購入に関連する情報を保存するのに役立ちます。
販売・生産	顧客、製品、販売の詳細を保存するために使用されます。
製造業	サプライチェーンのデータ管理や商品の生産状況、在庫状況の追跡などに利用されます。
人事管理	従業員の給与、控除、給与の生成などに関する詳細。

データウェアハウスの応用

分類	使用法
航空会社	乗務員の割り当て、路線の分析、乗客向けのマイレージプログラム割引制度などの航空会社のシステム管理業務に使用されます。
バンキング	銀行部門では、デスク上で利用可能なリソースを効果的に管理するために使用されます。
ヘルスケア部門	戦略を立てて結果を予測し、患者の治療レポートを作成するなどの目的で使用されるデータ ウェアハウス。高度な機械学習とビッグ データにより、データウェアハウス システムで病気を予測できるようになります。
保険セクター	データ ウェアハウスは、データ パターンや顧客傾向を分析し、市場の動きを迅速に追跡するために広く使用されています。
リテーナーチェーン	これは、アイテムを追跡し、顧客の購入パターンやプロモーションを特定し、価格設定ポリシーを決定するのに役立ちます。
テレコミュニケーション	この分野では、データ ウェアハウスは製品のプロモーション、販売の決定、流通の決定に使用されます。

データベースの欠点

• データベース システムを導入するためのハードウェアとソフトウェアのコストは高く、組織の予算が増加する可能性があります。
• 多くの DBMS システムは複雑なシステムであることが多いため、ユーザーが DBMS を使用するためのトレーニングが必要です。
• DBMS 高度な計算ができない
• 既存システムとの互換性に関する問題
• データ所有者は自分のデータを制御できなくなり、セキュリティ、所有権、プライバシーの問題が生じる可能性があります。

データ ウェアハウスの欠点

• 新しいデータ ソースの追加には時間がかかり、コストも高くなります。
• データ ウェアハウスに関連する問題が何年も検出されない場合があります。
• データ ウェアハウスはメンテナンスに手間がかかるシステムです。 データの抽出、ロード、クリーニングには時間がかかる場合があります。
• データ ウェアハウスは単純に見えるかもしれませんが、実際には平均的なユーザーにとっては複雑すぎます。 最終的にデータ マイニングやウェアハウスを使用しないエンド ユーザーにトレーニングを提供する必要があります。
• プロジェクト管理に最善の努力を払っても、データ ウェアハウジングの範囲は常に拡大します。

データベースはデータ ウェアハウスとどう違うのですか?

データベースは、現実世界の要素を表す関連データのコレクションです。 対照的に、データ ウェアハウスは、単一または複数のソースからの履歴データや交換データを保存する情報システムです。

あなたにとって何が一番効果的ですか？

まとめると、データベースはビジネスの基本的な業務の実行に役立ち、データ ウェアハウスはビジネスの分析に役立ちます。ビジネス目標に基づいてどちらかを選択できます。ニーズに合った適切なソリューションを見つけるには、これらのウェアハウス管理ソフトウェア オプションを調べてください。