Zrozumienie różnicy między bazą danych a hurtownią danych

Jaki jest cel hurtowni danych?
Jego celem jest dostarczanie danych Business Intelligence (BI), raportów i analiz oraz obsługa wymogów regulacyjnych, tak aby firmy mogły przekształcać swoje dane w analizy i podejmować inteligentne decyzje oparte na danych. Cached
Dowiedz się więcej na www.sap.com

W dzisiejszej erze cyfrowej, w której dane są generowane w niespotykanym dotąd tempie, bazy danych i hurtownie danych stały się istotną częścią infrastruktury IT. Oba są wykorzystywane do zarządzania i przechowywania danych, ale służą różnym celom. W tym artykule zbadamy różnice między bazą danych a hurtownią danych.

Bazy danych służą do przechowywania danych transakcyjnych i zarządzania nimi. Są one zaprojektowane do obsługi dużych ilości transakcji danych, które zazwyczaj mają niewielki rozmiar i wymagają szybkiego przetwarzania. Bazy danych są wykorzystywane w systemach przetwarzania transakcji online (OLTP), w których dane są często modyfikowane i aktualizowane. Przykłady aplikacji wykorzystujących bazy danych obejmują systemy bankowe, systemy handlu elektronicznego i systemy zarządzania zapasami.

Z drugiej strony, hurtownie danych są wykorzystywane do przechowywania i zarządzania danymi analitycznymi. Są one zaprojektowane do obsługi dużych ilości danych, które są zazwyczaj tylko do odczytu i wykorzystywane do celów analizy biznesowej i podejmowania decyzji. Hurtownie danych są wykorzystywane w systemach przetwarzania analitycznego online (OLAP), w których dane są wyszukiwane i analizowane w celu uzyskania wglądu w operacje biznesowe. Przykłady aplikacji wykorzystujących hurtownie danych obejmują systemy analizy sprzedaży, systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM) i systemy zarządzania łańcuchem dostaw.

Aby utworzyć hurtownię danych, dane muszą zostać wyodrębnione z różnych źródeł i przekształcone we wspólny format, który można łatwo analizować. Proces ten znany jest jako ETL (Extract, Transform, Load). Przekształcone dane są następnie ładowane do hurtowni danych, gdzie są organizowane w tabelach faktów i tabelach wymiarów.

Tabela faktów to centralna tabela w hurtowni danych, która zawiera pomiary operacji biznesowych. Zazwyczaj zawiera ona dane numeryczne, które można agregować i analizować. Przykłady danych, które mogą być przechowywane w tabeli faktów obejmują przychody ze sprzedaży, liczbę klientów i poziomy zapasów.

Z drugiej strony tabele wymiarów zawierają dane opisowe, które zapewniają kontekst dla pomiarów w tabeli faktów. Przykłady danych, które mogą być przechowywane w tabeli wymiarów obejmują dane demograficzne klientów, kategorie produktów i okresy czasu.

Istnieją różne typy baz danych, w tym relacyjne bazy danych, obiektowe bazy danych i bazy danych NoSQL. Relacyjne bazy danych są najczęściej używanym typem baz danych. Przechowują one dane w tabelach, gdzie każda tabela reprezentuje pojedynczą jednostkę. Obiektowe bazy danych przechowują dane w obiektach, które są podobne do klas w programowaniu obiektowym. Bazy danych NoSQL są używane do obsługi nieustrukturyzowanych danych, takich jak posty w mediach społecznościowych i dzienniki.

Podsumowując, bazy danych i hurtownie danych są ważne dla zarządzania i przechowywania danych, ale służą różnym celom. Bazy danych są używane do danych transakcyjnych, podczas gdy hurtownie danych są używane do danych analitycznych. Aby utworzyć hurtownię danych, dane muszą zostać wyodrębnione, przekształcone i załadowane do hurtowni, gdzie są zorganizowane w tabele faktów i tabele wymiarów. Zrozumienie różnic między bazami danych i hurtowniami danych jest niezbędne do wyboru odpowiedniego narzędzia do zarządzania i analizowania danych w organizacji.

FAQ
Jaki jest cel hurtowni danych?

Celem hurtowni danych jest przechowywanie i zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł, w sposób umożliwiający wydajne wykonywanie zapytań i analiz w celu wspierania procesów analityki biznesowej i podejmowania decyzji. Została zaprojektowana w celu ułatwienia złożonych zapytań, eksploracji danych i raportowania oraz zapewnienia scentralizowanego i spójnego widoku danych organizacyjnych w celu lepszego wglądu i podejmowania decyzji.