Database vs Data Warehouse: Key Differences

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 bestemt oppgave. Det er også en byggestein for dataløsningen din.

I denne veiledningen vil du lære

• Hva er database?
• Hva er et datavarehus?
• Hvorfor bruke en database?
• Hvorfor bruke datalager?
• Kjennetegn ved databasen
• Kjennetegn ved datavarehus
• Forskjellen mellom database og datalager
• Anvendelser av databasen
• Anvendelser av datalagring
• Ulemper ved databasen
• Ulemper med datavarehus

Hva er et datavarehus?

Et datalager er et informasjonssystem som lagrer historiske og kommutative data fra en eller flere kilder. Den er designet for å analysere, rapportere, integrere transaksjonsdata fra forskjellige kilder.

Data Warehouse letter analysen og rapporteringsprosessen til en organisasjon. Det er også en enkelt sannhetsversjon for organisasjonen for beslutningsprosesser og prognoser.

HOVEDFORSKJELL

• Database er en samling av relaterte data som representerer noen elementer i den virkelige verden, mens Data warehouse er et informasjonssystem som lagrer historiske og kommutative data fra en eller flere kilder.
• Databasen er designet for å registrere data, mens datalageret er designet for å analysere data.
• Database er applikasjonsorientert innsamling av data mens Data Warehouse er den emneorienterte innsamlingen av data.
• Database bruker Online Transactional Processing (OLTP) mens Data warehouse bruker Online Analytical Processing (OLAP).
• Databasetabeller og sammenføyninger er kompliserte fordi de er normaliserte, mens datavarehustabeller og sammenføyninger er enkle fordi de er denormaliserte.
• ER-modelleringsteknikker brukes til å designe databaser, mens datamodelleringsteknikker brukes til å designe Data Warehouse.

Hvorfor bruke en database?

Her er hovedårsakene til bruk av databasesystem:

• Det tilbyr datasikkerhet og tilgang
• 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 de samme dataene
• Et 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 datalager?

Her er viktige grunner til å bruke Data Warehouse:

• Data warehouse hjelper forretningsbrukere med å få tilgang til kritiske data fra noen kilder alt på ett sted.
• Det gir jevnlig informasjon om ulike tverrfunksjonelle aktiviteter
• Hjelper deg med å integrere mange datakilder for å redusere stress på produksjonssystemet.
• Datalager hjelper deg med å redusere TAT (total behandlingstid) for analyse og rapportering.
• Datalager hjelper brukere med å få tilgang til kritiske data fra forskjellige kilder på ett sted, så det sparer brukerens tid på å hente datainformasjon fra flere kilder. Du kan også enkelt få tilgang til data fra skyen.
• Data warehouse lar deg lagre en stor mengde historiske data for å analysere forskjellige perioder og trender for å komme med fremtidige spådommer.
• Forbedrer verdien av operasjonelle forretningsapplikasjoner og styringssystemer for kundeforhold
• Separerer analysebehandling fra transaksjonsdatabaser og forbedrer ytelsen til begge systemene
• Interessenter og brukere kan overvurdere kvaliteten på dataene i kildesystemene. Datalager gir mer nøyaktige rapporter.

Kjennetegn ved databasen

• Tilbyr sikkerhet og fjerner overflødighet
• Tillat flere visninger av dataene
• Databasesystemet følger ACID-samsvar (Atomisitet, Konsistens, Isolasjon og Holdbarhet).
• Tillater isolasjon mellom programmer og data
• Deling av data og behandling av flere brukere
• Relational Database støtter miljø for flere brukere

Kjennetegn ved datavarehus

• Et datalager er emneorientert ettersom det tilbyr informasjon relatert til tema i stedet for bedriftens løpende drift.
• Dataene må også lagres i Datawarehouse på en felles og enstemmig akseptabel måte.
• Tidshorisonten for datalageret er relativt omfattende sammenlignet med andre driftssystemer.
• Et datalager er ikke ustabilt, noe som betyr at tidligere data ikke slettes når ny informasjon blir lagt inn i det.

Forskjellen mellom database og datalager

Parameter	Database	Datavarehus
Hensikt	Er designet for å spille inn	Er designet for å analysere
Behandlingsmetode	Databasen bruker Online Transactional Processing (OLTP)	Datalager bruker Online Analytical Processing (OLAP).
Bruk	Databasen hjelper deg med å utføre grunnleggende operasjoner for virksomheten din	Data warehouse lar deg analysere virksomheten din.
Tabeller og sammenføyninger	Tabeller og sammenføyninger i en database er komplekse ettersom de normaliseres.	Tabell og koblinger er enkle i et datalager fordi de er denormalisert.
Orientering	Er en applikasjonsorientert innsamling av data	Det er en fagorientert innsamling av data
Lagringsgrense	Vanligvis 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	Samle inn data	Analyser data
Data-type	Data som er lagret i databasen er oppdatert.	Aktuelle og historiske data lagres i Data Warehouse. Kanskje ikke oppdatert.
Lagring av data	Flat Relational Approach-metoden brukes til datalagring.	Data Ware House bruker dimensjonal og normalisert tilnærming for datastrukturen. Eksempel: Stjerner og snøfnuggskjema.
Spørringstype	Enkle transaksjonsspørsmål brukes.	Komplekse spørsmål brukes til analyseformål.
Datasammendrag	Detaljerte data lagres i en database.	Den lagrer svært oppsummerte data.

Anvendelser av databasen

Sektor	Bruk
Bank	Bruk i banksektoren for kundeinformasjon, konto-relaterte aktiviteter, betalinger, innskudd, lån, kredittkort, etc.
Flyselskaper	Brukes for reservasjoner og tidsplaninformasjon.
Universiteter	For å lagre studentinformasjon, kursregistreringer, høyskoler og resultater.
Telekommunikasjon	Det hjelper å lagre samtaleposter, månedlige regninger, vedlikehold av saldo osv.
Finansiere	Hjelper deg med å lagre informasjonsrelatert aksje, salg og kjøp av aksjer og obligasjoner.
Salg og produksjon	Brukes til å lagre kunde-, produkt- og salgsdetaljer.
Produksjon	Den brukes til datahåndteringen i forsyningskjeden og for å spore produksjon av varer, varelagerstatus.
HR-ledelse	Detalj om arbeidstakerens lønn, fradrag, generering av lønnsslipp osv.

Anvendelser av datalagring

Sektor	Bruk
Flyselskap	Den brukes til operasjon av flyselskapssystemer som besetningsoppdrag, analyser av ruten, hyppige flyerprogram rabattordninger for passasjerer, etc.
Bank	Den brukes i banksektoren for å administrere ressursene som er tilgjengelige på pulten effektivt.
Helsevesen	Datalager som brukes til å strategisere og forutsi resultater, opprette pasientens behandlingsrapporter osv. Avansert maskinlæring, big data muliggjør datavarehus-systemer kan forutsi plager.
Forsikringssektoren	Datalager brukes mye til å analysere datamønstre, kundetrender og for å spore markedsbevegelser raskt.
Behold kjedet	Det hjelper deg å spore varer, identifisere kjøpemønsteret til kunden, kampanjer og også brukt til å bestemme prispolitikken.
Telekommunikasjon	I denne sektoren brukes datalager til produktkampanjer, salgsbeslutninger og for å ta distribusjonsbeslutninger.

Ulemper ved databasen

• Kostnadene ved 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 er nødvendig med opplæring for 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 sikkerhets-, eierskap- og personvernproblemene.

Ulemper med datavarehus

• Det tar tid å legge til nye datakilder, og det er forbundet med høye kostnader.
• Noen ganger kan problemer knyttet til datalageret ikke bli oppdaget i mange år.
• Datalager er høyt vedlikeholdssystemer. Utpakking, lasting og rengjøring av data kan være tidkrevende.
• Datalageret kan se enkelt ut, men faktisk er det for komplisert for gjennomsnittlige brukere. Du må gi opplæring til sluttbrukere, som ender opp med å ikke bruke data mining og lager.
• Til tross for best mulig innsats innen prosjektledelse, vil omfanget av datalagring alltid øke.

Hva fungerer best for deg?

For å oppsummere kan vi si at databasen hjelper deg med å utføre den grunnleggende driften av virksomheten mens datalageret hjelper deg med å analysere virksomheten din. Du velger en av dem basert på dine forretningsmål.