Databas vs Data Warehouse – Skillnaden mellan dem

Nyckelskillnaden mellan Databas och Data Warehouse

• En databas är en samling relaterad data som representerar vissa delar av den verkliga världen, medan ett datalager är ett informationssystem som lagrar historiska och kommutativa data från enstaka eller flera källor.
• En databas är utformad för att registrera data, medan ett datalager är designat för att analysera data.
• En databas är en applikationsorienterad insamling av data, medan Data Warehouse är en ämnesorienterad insamling av data.
• Databasen använder Online Transactional Processing (OLTP), medan Data Warehouse använder Online analytisk bearbetning (OLAP).
• Databastabeller och kopplingar är komplicerade eftersom de är normaliserade, medan Data Warehouse-tabeller och kopplingar är enkla eftersom de är avnormaliserade.
• ER-modellering tekniker används för att designa databaser, medan datamodelleringstekniker används för att designa Data Warehouse.

Vad är databas?

En databas är en samling relaterad data som representerar vissa delar av den verkliga världen. Den är utformad för att byggas och fyllas med data för en specifik uppgift. Det är också en byggsten i din datalösning.

Vad är ett datalager?

Ett datalager är ett informationssystem som lagrar historiska och kommutativa data från enstaka eller flera källor. Den är utformad för att analysera, rapportera, integrera transaktionsdata från olika källor.

Data Warehouse förenklar analys- och rapporteringsprocessen för en organisation. Det är också en enda version av sanningen för organisationen för beslutsfattande och prognosprocess.

Varför använda en databas?

Här är de främsta anledningarna till att använda databassystem:

• Det erbjuder säkerheten för data och dess åtkomst
• En databas erbjuder en mängd olika tekniker för att lagra och hämta data.
• Databas fungerar som en effektiv hanterare för att balansera kraven på flera applikationer som använder samma data
• Ett DBMS erbjuder integritetsbegränsningar för att få en hög skyddsnivå för att förhindra åtkomst till förbjudna data.
• En databas låter dig komma åt samtidiga data på ett sådant sätt att endast en användare kan komma åt samma data åt gången.

Varför använda Data Warehouse?

Här är viktiga skäl till att använda Data Warehouse:

• Data warehouse hjälper företagsanvändare att komma åt kritisk data från vissa källor på ett och samma ställe.
• Den ger konsekvent information om olika tvärfunktionella aktiviteter
• Hjälper dig att integrera många datakällor för att minska stressen på produktionssystemet.
• Data warehouse hjälper dig att minska TAT (total turnaround time) för analys och rapportering.
• Data warehouse hjälper användare att komma åt kritisk data från olika källor på en enda plats, så det sparar användarens tid att hämta datainformation från flera källor. Du kan också enkelt komma åt data från molnet.
• Data warehouse låter dig lagra en stor mängd historisk data för att analysera olika perioder och trender för att göra framtida förutsägelser.
• Förbättrar värdet av operativa affärsapplikationer och system för hantering av kundrelationer
• Separerar analysbehandling från transaktionsdatabaser, vilket förbättrar prestandan för båda systemen
• Intressenter och användare kan överskatta kvaliteten på data i källsystemen. Data warehouse ger mer exakta rapporter.

Databasens egenskaper

• Ger säkerhet och tar bort redundans
• Tillåt flera visningar av data
• Databassystemet följer ACID-överensstämmelsen ( Atomicity, konsistens, isolering och hållbarhet).
• Tillåter isolering mellan program och data
• Deling av data och fleranvändartransaktionsbehandling
• Relationell databas stöder miljö för flera användare

Data Warehouses egenskaper

• A datalagret är ämnesorienterad då den erbjuder information relaterad till tema istället för företagens löpande verksamhet.
• Uppgifterna måste också lagras i Datawarehouse på ett gemensamt och enhälligt godtagbart sätt.
• Tidshorisonten för datalagret är relativt omfattande jämfört med andra verksamhetssystem.
• Ett datalager är icke-flyktigt vilket innebär att tidigare data inte raderas när ny information matas in i den.

Skillnaden mellan Databas och Data Warehouse

Parameter	Databas	Datalager
Syfte	Är designad för att spela in	Är designad för att analysera
Bearbetningsmetod	Databasen använder OLTP (Online Transactional Processing)	Data warehouse använder Online Analytical Processing (OLAP).
Användning	Databasen hjälper till att utföra grundläggande operationer för ditt företag	Data warehouse låter dig analysera din verksamhet.
Tabeller och sammanfogningar	Tabeller och kopplingar till en databas är komplexa eftersom de är normaliserade.	Tabeller och kopplingar är enkla i ett datalager eftersom de är denormaliserade.
Riktning	Är en applikationsorienterad insamling av data	Det är en ämnesorienterad insamling av data
Lagringsgräns	Generellt begränsad till en enda applikation	Lagrar data från valfritt antal applikationer
Tillgänglighet	Data är tillgänglig i realtid	Data uppdateras från källsystem när och när det behövs
Användning	ER-modelleringstekniker används för design.	Datamodelleringstekniker används för design.
Teknik	Fånga data	Analysera data
Data typ	Data som lagras i databasen är uppdaterad.	Aktuell och historisk data lagras i Data Warehouse. Kanske inte är uppdaterad.
Lagring av data	Flat Relational Approach-metoden används för datalagring.	Data Ware House använder dimensionell och normaliserad metod för datastrukturen. Exempel: Stjärn- och snöflingaschema.
Frågestyp	Enkla transaktionsfrågor används.	Komplexa frågor används för analysändamål.
Datasammanfattning	Detaljerad data lagras i en databas.	Den lagrar mycket sammanfattade data.

Tillämpningar av databas

Bransch	Användning
Banking	Används inom banksektorn för kundinformation, kontorelaterade aktiviteter, betalningar, insättningar, lån, kreditkort m.m.
flygbolag	Använd för bokningar och schemainformation.
Universitet	För att lagra studentinformation, kursregistreringar, högskolor och resultat.
Telekommunikation	Det hjälper till att lagra samtalsregister, månadsräkningar, saldounderhåll, etc.
Finans	Hjälper dig att lagra information relaterad till aktier, försäljning och köp av aktier och obligationer.
Försäljning & Produktion	Används för att lagra kund-, produkt- och försäljningsdetaljer.
Produktion	Den används för datahantering av försörjningskedjan och för att spåra produktion av varor, lagerstatus.
HR-ledning	Detalj om anställdas löner, avdrag, generering av lönecheckar, etc.

Tillämpningar av datalager

Bransch	Användning
Flygbolag	Den används för hantering av flygbolagssystem som tilldelning av besättning, analyser av rutt, rabattprogram för bonusprogram för passagerare, etc.
Banking	Det används inom banksektorn för att effektivt hantera de resurser som finns på skrivbordet.
Vårdsektorn	Data warehouse används för att strategisera och förutsäga resultat, skapa patientens behandlingsrapporter, etc. Avancerad maskininlärning, stora data möjliggör datawarehouse-system kan förutsäga åkommor.
Försäkringssektorn	Datalager används i stor utsträckning för att analysera datamönster, kundtrender och för att snabbt spåra marknadsrörelser.
Behåll kedjan	Det hjälper dig att spåra varor, identifiera kundens köpmönster, kampanjer och även användas för att bestämma prispolicy.
Telekommunikation	Inom denna sektor används datalager för produktkampanjer, försäljningsbeslut och för att fatta distributionsbeslut.

Nackdelar med databas

• Kostnaden för hårdvara och mjukvara för ett implementerande databassystem är hög vilket kan öka din organisations budget.
• Många DBMS-system är ofta komplexa system, så det krävs utbildning för användare att använda DBMS.
• DBMS kan inte utföra sofistikerade beräkningar
• Frågor om kompatibilitet med system som redan finns på plats
• Dataägare kan förlora kontrollen över sin data, vilket ökar säkerhets-, ägande- och integritetsproblem.

Nackdelar med Data Warehouse

• Att lägga till nya datakällor tar tid och det är förenat med höga kostnader.
• Ibland kan problem i samband med datalagret vara oupptäckta i många år.
• Datalager är system med högt underhåll. Att extrahera, ladda och rensa data kan vara tidskrävande.
• Datalagret kan se enkelt ut, men faktiskt är det för komplicerat för de genomsnittliga användarna. Du måste ge utbildning till slutanvändare som inte använder datautvinning och lager.
• Trots bästa ansträngningar inom projektledning kommer omfattningen av datalager alltid att öka.

Hur skiljer sig en databas från ett datalager?

En databas är en samling relaterade data som representerar några verkliga element. Däremot är ett datalager ett informationssystem som lagrar historiska och kommutativa data från enstaka eller flera källor.

Vad fungerar bäst för dig?

Sammanfattningsvis kan vi säga att databasen hjälper till att utföra den grundläggande verksamheten medan datalagret hjälper dig att analysera din verksamhet. Du kan välja någon av dem baserat på dina affärsmål. För att hitta rätt lösning för dina behov, utforska dessa programvarualternativ för lagerhantering.