Database vs datavarehus - forskjellen mellom dem
David Carter
Nøkkelforskjell mellom database og datavarehus
- En database er en samling relaterte data som representerer noen elementer i den virkelige verden, mens et datavarehus er et informasjonssystem som lagrer historiske og kommutative data fra én eller flere kilder.
- En database er designet for å registrere data, mens et datavarehus er designet for å analysere data.
- En database er en applikasjonsorientert samling av data, mens Data Warehouse er en emneorientert samling av data.
- Database bruker Online Transactional Processing (OLTP), mens datavarehus bruker Online analytisk prosessering (OLAP).
- Databasetabeller og sammenføyninger er kompliserte fordi de er normalisert, mens Data Warehouse-tabeller og sammenføyninger er enkle fordi de er denormalisert.
- ER-modellering teknikker brukes for å designe databaser, mens datamodelleringsteknikker brukes til å designe Data Warehouse.
Hva er database?
En database er en samling relaterte data som representerer noen elementer i den virkelige verden. Den er designet for å bygges og fylles med data for en spesifikk oppgave. Det er også en byggestein i din dataløsning.
Hva er et datavarehus?
Et datavarehus er et informasjonssystem som lagrer historiske og kommutative data fra én eller flere kilder. Den er designet for å analysere, rapportere, integrere transaksjonsdata fra forskjellige kilder.
Data Warehouse forenkler analyse- og rapporteringsprosessen til en organisasjon. Det er også en enkelt versjon av sannheten for organisasjonen for beslutningstaking og prognoseprosesser.
Hvorfor bruke en database?
Her er hovedgrunnene til å bruke databasesystemet:
- Den tilbyr sikkerhet for data og tilgang til dem
- En database tilbyr en rekke teknikker for å lagre og hente data.
- Database fungerer som en effektiv behandler for å balansere kravet til flere applikasjoner som bruker samme data
- En DBMS tilbyr integritetsbegrensninger for å få et høyt beskyttelsesnivå for å forhindre tilgang til forbudte data.
- En database lar deg få tilgang til samtidige data på en slik måte at bare en enkelt bruker kan få tilgang til de samme dataene om gangen.
Hvorfor bruke datavarehus?
Her er viktige grunner til å bruke Data Warehouse:
- Datavarehus hjelper forretningsbrukere med å få tilgang til kritiske data fra enkelte kilder på ett sted.
- Den gir konsekvent informasjon om ulike tverrfunksjonelle aktiviteter
- Hjelper deg med å integrere mange datakilder for å redusere stress på produksjonssystemet.
- Datavarehus hjelper deg med å redusere TAT (total behandlingstid) for analyse og rapportering.
- Datavarehus hjelper brukere med å få tilgang til kritiske data fra forskjellige kilder på ett enkelt sted, så det sparer brukerens tid på å hente datainformasjon fra flere kilder. Du kan også enkelt få tilgang til data fra skyen.
- Datavarehus lar deg lagre en stor mengde historiske data for å analysere ulike perioder og trender for å lage fremtidige spådommer.
- Forbedrer verdien av operative forretningsapplikasjoner og systemer for styring av kunderelasjoner
- Skiller analysebehandling fra transaksjonsdatabaser, og forbedrer ytelsen til begge systemene
- Interessenter og brukere kan overvurdere kvaliteten på data i kildesystemene. Datavarehus gir mer nøyaktige rapporter.
Databasens egenskaper
- Tilbyr sikkerhet og fjerner redundans
- Tillat flere visninger av dataene
- Databasesystemet følger ACID-samsvaret ( Atomisitet, konsistens, isolasjon og holdbarhet).
- Tillater isolasjon mellom programmer og data
- Deling av data og flerbrukertransaksjonsbehandling
- Relasjonsdatabase støtter flerbrukermiljø
Kjennetegn ved datavarehus
- A datalager er fagorientert da det tilbyr informasjon knyttet til tema i stedet for virksomheters løpende drift.
- Dataene må også lagres i Datawarehouse på en felles og enstemmig akseptabel måte.
- Tidshorisonten for datavarehuset er relativt omfattende sammenlignet med andre driftssystemer.
- Et datavarehus er ikke-flyktig, noe som betyr at tidligere data ikke blir slettet når ny informasjon legges inn i det.
Forskjellen mellom database og datavarehus
| Parameter | Database | Datavarehus |
|---|---|---|
| Formål | Er laget for å ta opp | Er laget for å analysere |
| Behandlingsmetode | Databasen bruker Online Transactional Processing (OLTP) | Datavarehus bruker Online Analytical Processing (OLAP). |
| bruk | Databasen hjelper deg med å utføre grunnleggende operasjoner for virksomheten din | Datavarehus lar deg analysere virksomheten din. |
| Tabeller og sammenføyninger | Tabeller og sammenføyninger av en database er komplekse ettersom de er normalisert. | Tabell og sammenføyninger er enkle i et datavarehus fordi de er denormalisert. |
| Orientering | Er en applikasjonsorientert innsamling av data | Det er en fagorientert innsamling av data |
| Lagringsgrense | Generelt begrenset til en enkelt applikasjon | Lagrer data fra et hvilket som helst antall applikasjoner |
| Tilgjengelighet | Data er tilgjengelig i sanntid | Data oppdateres fra kildesystemer etter behov |
| bruk | ER-modelleringsteknikker brukes til å designe. | Datamodelleringsteknikker brukes til å designe. |
| Teknikk | Ta opp data | Analyser data |
| Data-type | Data som er lagret i databasen er oppdatert. | Gjeldende og historiske data lagres i Data Warehouse. Er kanskje ikke oppdatert. |
| Lagring av data | Flat Relational Approach-metoden brukes for datalagring. | Data Ware House bruker dimensjonal og normalisert tilnærming for datastrukturen. Eksempel: Stjerne- og snøfnuggskjema. |
| Spørringstype | Enkle transaksjonsspørringer brukes. | Komplekse spørringer brukes til analyseformål. |
| Datasammendrag | Detaljerte data lagres i en database. | Den lagrer svært oppsummerte data. |
Applikasjoner av database
| Sektor | bruk |
|---|---|
| Banking | Bruk i banksektoren til kundeinformasjon, kontorelaterte aktiviteter, betalinger, innskudd, lån, kredittkort mv. |
| Flyselskaper | Bruk for reservasjoner og tidsplaninformasjon. |
| universiteter | For å lagre studentinformasjon, kursregistreringer, høyskoler og resultater. |
| telekommunikasjon | Det hjelper å lagre anropsposter, månedlige regninger, balansevedlikehold, etc. |
| Finans | Hjelper deg med å lagre informasjon relatert til aksjer, salg og kjøp av aksjer og obligasjoner. |
| Salg og produksjon | Brukes til å lagre kunde-, produkt- og salgsdetaljer. |
| Produksjon | Den brukes til datahåndtering av forsyningskjeden og for å spore produksjon av varer, lagerstatus. |
| HR-ledelse | Detalj om ansattes lønn, trekk, generering av lønnsslipp, etc. |
Applikasjoner av datavarehus
| Sektor | bruk |
|---|---|
| Flyselskap | Den brukes til administrasjon av flyselskaper som mannskapstildeling, analyser av ruter, rabattordninger for hyppige flyprogrammer for passasjerer, etc. |
| Banking | Den brukes i banksektoren for å administrere ressursene som er tilgjengelige på skrivebordet effektivt. |
| Helsesektoren | Datavarehus brukes til å strategisere og forutsi utfall, lage pasientbehandlingsrapporter osv. Avansert maskinlæring, datavarehussystemer kan forutsi sykdommer. |
| Forsikringssektoren | Datavarehus er mye brukt til å analysere datamønstre, kundetrender og for å spore markedsbevegelser raskt. |
| Hold kjedet | Det hjelper deg å spore varer, identifisere kjøpsmønsteret til kunden, kampanjer og brukes også til å bestemme prispolitikk. |
| telekommunikasjon | I denne sektoren brukes datavarehus til produktkampanjer, salgsbeslutninger og for å ta distribusjonsbeslutninger. |
Ulemper med database
- Kostnadene for maskinvare og programvare for et implementerende databasesystem er høye, noe som kan øke budsjettet til organisasjonen din.
- Mange DBMS-systemer er ofte komplekse systemer, så det kreves opplæring for brukere i å bruke DBMS.
- DBMS kan ikke utføre sofistikerte beregninger
- Problemer med kompatibilitet med systemer som allerede er på plass
- Dataeiere kan miste kontrollen over dataene sine, noe som øker problemer med sikkerhet, eierskap og personvern.
Ulemper med Data Warehouse
- Å legge til nye datakilder tar tid, og det er forbundet med høye kostnader.
- Noen ganger kan problemer knyttet til datavarehuset være uoppdaget i mange år.
- Datavarehus er høyvedlikeholdssystemer. Å trekke ut, laste og rense data kan være tidkrevende.
- Datavarehuset kan se enkelt ut, men faktisk er det for komplisert for gjennomsnittsbrukerne. Du må gi opplæring til sluttbrukere, som ender opp med å ikke bruke data mining og lager.
- Til tross for beste innsats innen prosjektledelse, vil omfanget av datavarehus alltid øke.
Hvordan er en database forskjellig fra et datavarehus?
En database er en samling relaterte data som representerer noen virkelige elementer. I kontrast er et datavarehus et informasjonssystem som lagrer historiske og kommutative data fra én eller flere kilder.
Hva fungerer best for deg?
For å oppsummere kan vi si at databasen hjelper deg med å utføre den grunnleggende driften av virksomheten mens datavarehuset hjelper deg med å analysere virksomheten din. Du kan velge én av dem basert på forretningsmålene dine. For å finne den riktige løsningen for dine behov, utforsk disse programvarealternativene for lagerstyring.
