Database vs Data Warehouse: Nøgleforskelle

Hvad er database?

En database er en samling af relaterede data, der repræsenterer nogle elementer i den virkelige verden. Det er designet til at bygges og udfyldes med data til en bestemt opgave. Det er også en byggesten til din dataløsning.

I denne vejledning lærer du

• Hvad er database?
• Hvad er et datalager?
• Hvorfor bruge en database?
• Hvorfor bruge datalager?
• Kendetegn ved database
• Karakteristika ved datalager
• Forskel mellem database og datalager
• Anvendelser af databasen
• Anvendelser af datalagring
• Ulemper ved databasen
• Ulemper ved datavarehus

Hvad er et datalager?

Et datalager er et informationssystem, der gemmer historiske og kommutative data fra enkelt eller flere kilder. Det er designet til at analysere, rapportere, integrere transaktionsdata fra forskellige kilder.

Data Warehouse letter en organisations analyse- og rapporteringsproces. Det er også en enkelt version af sandheden for organisationen til beslutningsproces og prognoser.

Nøgleforskel

• Database er en samling af relaterede data, der repræsenterer nogle elementer i den virkelige verden, mens Data warehouse er et informationssystem, der gemmer historiske og kommutative data fra enkelt eller flere kilder.
• Database er designet til at registrere data, mens datalageret er designet til at analysere data.
• Database er applikationsorienteret indsamling af data, mens Data Warehouse er den emneorienterede indsamling af data.
• Database bruger Online Transactional Processing (OLTP), mens Data warehouse bruger Online Analytical Processing (OLAP).
• Databasetabeller og sammenføjninger er komplicerede, fordi de er normaliserede, mens datavarehustabeller og sammenføjninger er lette, fordi de er normaliserede.
• ER-modelleringsteknikker bruges til at designe database, mens datamodelleringsteknikker bruges til at designe datavarehus.

Hvorfor bruge en database?

Her er hovedårsagerne til brugen af ​​databasesystemet:

• Det giver datasikkerhed og adgang
• En database tilbyder en række forskellige teknikker til at gemme og hente data.
• Database fungerer som en effektiv handler til at afbalancere kravet om flere applikationer, der bruger de samme data
• Et DBMS tilbyder integritetsbegrænsninger for at få et højt beskyttelsesniveau for at forhindre adgang til forbudte data.
• En database giver dig adgang til samtidige data på en sådan måde, at kun en enkelt bruger kan få adgang til de samme data ad gangen.

Hvorfor bruge datalager?

Her er vigtige grunde til at bruge Data Warehouse:

• Datalager hjælper forretningsbrugere med at få adgang til vigtige data fra nogle kilder alt på ét sted.
• Det giver konsekvent information om forskellige tværfunktionelle aktiviteter
• Hjælper dig med at integrere mange datakilder for at reducere stress på produktionssystemet.
• Datalager hjælper dig med at reducere TAT (total leveringstid) til analyse og rapportering.
• Datalager hjælper brugerne med at få adgang til vigtige data fra forskellige kilder på et enkelt sted, så det sparer brugerens tid til at hente dataoplysninger fra flere kilder. Du kan også let få adgang til data fra skyen.
• Data warehouse giver dig mulighed for at gemme en stor mængde historiske data til at analysere forskellige perioder og tendenser for at komme med fremtidige forudsigelser.
• Forbedrer værdien af ​​operationelle forretningsapplikationer og styringssystemer for kundeforhold
• Adskiller analysebehandling fra transaktionsdatabaser og forbedrer ydeevnen for begge systemer
• Interessenter og brugere overvurderer muligvis datakvaliteten i kildesystemerne. Datalager giver mere nøjagtige rapporter.

Kendetegn ved database

• Tilbyder sikkerhed og fjerner overflødighed
• Tillad flere visninger af dataene
• Databasesystemet følger ACID-overensstemmelse (Atomicitet, Konsistens, Isolering og Holdbarhed).
• Tillader isolering mellem programmer og data
• Deling af data og behandling af flere brugere
• Relational Database understøtter multibrugermiljø

Karakteristika ved datalager

• Et datalager er emneorienteret, da det tilbyder information relateret til tema i stedet for virksomheders løbende drift.
• Dataene skal også gemmes i Datawarehouse på en fælles og enstemmig acceptabel måde.
• Tidshorisonten for datalageret er relativt omfattende sammenlignet med andre operationelle systemer.
• Et datalager er ikke-flygtigt, hvilket betyder, at de tidligere data ikke slettes, når nye oplysninger indtastes i det.

Forskel mellem database og datalager

Parameter	Database	Data varehus
Formål	Er designet til at optage	Er designet til at analysere
Behandlingsmetode	Databasen bruger Online Transactional Processing (OLTP)	Datalager bruger OLAP (Online Analytical Processing).
Anvendelse	Databasen hjælper med at udføre grundlæggende operationer for din virksomhed	Data warehouse giver dig mulighed for at analysere din virksomhed.
Borde og sammenføjninger	Tabeller og sammenføjninger til en database er komplekse, da de normaliseres.	Tabel og sammenføjninger er enkle i et datalager, fordi de er normaliseret.
Orientering	Er en applikationsorienteret indsamling af data	Det er en fagorienteret indsamling af data
Opbevaringsgrænse	Generelt begrænset til en enkelt applikation	Gemmer data fra et vilkårligt antal applikationer
Tilgængelighed	Data er tilgængelige i realtid	Data opdateres fra kildesystemer efter behov
Anvendelse	ER-modelleringsteknikker anvendes til design.	Data modellering teknikker bruges til at designe.
Teknik	Indsaml data	Analyser data
Datatype	Data gemt i databasen er opdaterede.	Aktuelle og historiske data gemmes i Data Warehouse. Måske ikke være opdateret.
Lagring af data	Flat Relational Approach metode bruges til datalagring.	Data Ware House bruger dimensionel og normaliseret tilgang til datastrukturen. Eksempel: Skema for stjerne og snefnug.
Forespørgselstype	Der bruges enkle transaktionsforespørgsler.	Komplekse forespørgsler bruges til analyseformål.
Dataoversigt	Detaljerede data gemmes i en database.	Den gemmer meget opsummerede data.

Anvendelser af databasen

Sektor	Anvendelse
Bankvirksomhed	Brug i banksektoren til kundeoplysninger, konto-relaterede aktiviteter, betalinger, indskud, lån, kreditkort osv.
Flyselskaber	Brug til reservationer og tidsplanoplysninger.
Universiteter	At gemme studenteroplysninger, kursusregistreringer, colleges og resultater.
Telekommunikation	Det hjælper med at gemme opkaldsposter, månedlige regninger, balance vedligeholdelse osv.
Finansiere	Hjælper dig med at gemme informationsrelateret lager, salg og køb af aktier og obligationer.
Salg og produktion	Brug til opbevaring af kunde-, produkt- og salgsoplysninger.
Fremstilling	Det bruges til datastyring i forsyningskæden og til at spore produktionen af ​​varer, lagerstatus.
HR-ledelse	Detaljer om medarbejderes lønninger, fradrag, generering af lønsedler mv.

Anvendelser af datalagring

Sektor	Anvendelse
Flyselskab	Det bruges til luftfartssystemstyringsoperationer som besætningstildeling, analyser af ruten, hyppige flyer-programrabatordninger for passagerer osv.
Bankvirksomhed	Det bruges i banksektoren til effektivt at styre de tilgængelige ressourcer på skrivebordet.
Sundhedssektoren	Datalager, der bruges til at strategisere og forudsige resultater, oprette patientens behandlingsrapporter osv. Avanceret maskinindlæring, big data muliggør datwarehouse-systemer kan forudsige lidelser.
Forsikringssektoren	Datalager bruges i vid udstrækning til at analysere datamønstre, kundetrends og til hurtigt at spore markedsbevægelser.
Bevar kæden	Det hjælper dig med at spore varer, identificere købers mønster for kunden, kampagner og bruges også til at bestemme prispolitikken.
Telekommunikation	I denne sektor bruges datalager til produktkampagner, salgsbeslutninger og til at træffe beslutninger om distribution.

Ulemper ved databasen

• Omkostningerne ved hardware og software til et implementerende databasesystem er høje, hvilket kan øge din organisations budget.
• Mange DBMS-systemer er ofte komplekse systemer, så brugernes uddannelse i at bruge DBMS er påkrævet.
• DBMS kan ikke udføre sofistikerede beregninger
• Problemer med kompatibilitet med allerede eksisterende systemer
• Dataejere kan miste kontrol over deres data, hvilket øger sikkerhed, ejerskab og privatlivets fred.

Ulemper ved datavarehus

• Tilføjelse af nye datakilder tager tid, og det er forbundet med høje omkostninger.
• Nogle gange kan problemer forbundet med datalageret blive opdaget i mange år.
• Datalager er systemer til høj vedligeholdelse. Uddrag, indlæsning og rengøring af data kan være tidskrævende.
• Datalageret kan se simpelt ud, men faktisk er det for kompliceret for de gennemsnitlige brugere. Du skal give uddannelse til slutbrugere, som ender med ikke at bruge datamining og lager.
• På trods af den bedste indsats inden for projektledelse vil omfanget af datalager altid øges.

Hvad fungerer bedst for dig?

For at opsummere kan vi sige, at databasen hjælper med at udføre den grundlæggende drift af virksomheden, mens datalageret hjælper dig med at analysere din virksomhed. Du vælger en af ​​dem ud fra dine forretningsmål.