In Ihrem Unternehmen finden täglich viele Geschäftstransaktionen statt? Haben Sie Daten aus vergangenen Jahren, die Sie untersuchen möchten, um Ihr Unternehmen erfolgreicher zu machen? Großartig! Dann benötigen Sie neben einem Data Warehouse auch eine Datenbank … Doch welche Informationen gehören wohin? Sowohl eine Datenbank als auch ein Data Warehouse sind Beispiele für verschiedene Arten von Speichersystemen. Sie werden jedoch für ganz unterschiedliche Zwecke eingesetzt. In diesem Artikel besprechen wir den Unterschied zwischen relationalen, operativen, transaktionalen, Data Lakes und Data Warehouses.
Lassen Sie uns kurz die Grundlagen der Funktionsweise dieser verschiedenen Speichersysteme und der Situationen erläutern, in denen sie nützlich sein könnten.
Was ist eine Datenbank?
Eine Datenbank speichert Informationen oder Daten an einem zentralen Ort. Die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) basiert auf Datenbanken, auf die Benutzer digital zugreifen können. Seit dem Aufkommen der computergestützten Datenspeicherung verlassen sich Unternehmen auf Datenbankverwaltungssysteme. Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist lediglich ein Mittel, um einen bequemen Zugriff auf Informationen zu ermöglichen.
Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) dominieren seit mehreren Jahrzehnten den Markt. Wenn wir also über Datenbanken sprechen, meinen wir fast immer ein RDBMS. Unternehmen nutzen sie, weil sich Daten mithilfe eines relationalen Datenbankverwaltungssystems schneller speichern und abrufen lassen.
Außerdem ist eine Datenbank ein sortierter Satz von Informationen. Relationale Datenbanken speichern Informationen in „Tabellen“, die Datensammlungen darstellen, die zusammengehörige Daten gruppieren. In dieser Analogie stellt eine Tabelle ein Raster mit Spalten und Zeilen dar.
- Jeder Datensatz in einer Tabelle, beispielsweise eine Liste von Sendungen oder eine Liste von Kunden, wird durch eine Zeile dargestellt.
- Datenfelder wie Name, Adresse, Telefonnummer usw. eines Kunden können als Spalten in einer Tabelle angezeigt werden.
- Spalten, Zeilen und Tabellen werden in einer Datenbank alle durch ein Schema definiert, das eine Spezifikation aller Datenbankteile darstellt.
Online-Transaktionsverarbeitungssysteme (OLTP) sind in hohem Maße auf Datenbanken als Backend angewiesen, da sie Datensätze einzeln hinzufügen, aktualisieren und löschen. Da Datensätze einzeln aus Tabellen abgerufen werden, besteht der effizienteste Ansatz zum Speichern in Zeilen mit Indizes für Schlüsselfelder, um den Abruf zu beschleunigen.
Allerdings basieren nicht alle Infrastrukturen auf einem Transaktionsmodell. Es kann hilfreich sein, Muster in den im Laufe der Zeit gesammelten Daten zu untersuchen. Es ist nicht erforderlich, die Werte bestimmter Datensätze zu kennen. Sie benötigen Zusammenfassungen des Verhaltens, z. B. Gesamtausgaben und zurückgelegte Distanz. Auch hier müssen Sie schnell handeln, wenn Sie diese Informationen erhalten.
Anwendungsfälle für Datenbanken
Datenbanken haben ebenso wie Data Warehouses mehrere praktische Einsatzmöglichkeiten in den unterschiedlichsten Bereichen. Persönliche Datenbanken sind eine weitere häufige Anwendung. Einige Beispiele sind wie folgt:
- Elektronische Gesundheitsakte (EHR). Bereits beim ersten Besuch können Informationen über einen Patienten in einer elektronischen Gesundheitsakte (EHR) gespeichert werden. Bei späteren Besuchen werden die Informationen dann aktualisiert. Diese Daten sind geschützt und privat, während sie auf der Plattform gehostet werden. Dabei werden Uhrzeit und Datum des geplanten Termins sowie die aktuelle Liste der Symptome und Diagnosen des Patienten überprüft. Elektronische Gesundheitsakten ermöglichen es Ärzten außerdem, ihre Daten von jedem Ort aus einzusehen, sofern sie dazu berechtigt sind.
- Verbraucherempfehlungen. Netflix und Spotify verwenden eine Datenbank, um die angebotenen Sendungen und Songs sowie Ihre Seh- und Hörgewohnheiten zu verfolgen. NoSQL-Datenbanken speichern diese Daten und verwenden sie, um basierend auf Ihren vorherigen Interaktionen Vorschläge zu machen, was Sie als Nächstes sehen möchten.
Datenbankprofis
Data-Science-Experten verfügen häufig über Berufserfahrung im Umgang mit Datenbanken. Nachfolgend werden einige gängige Berufe in diesem Bereich beschrieben. Beachten Sie, dass die folgenden Berufsbezeichnungen je nach Branche unterschiedlich sein können.
- Datenbankarchitekt. Die Aufgabe eines Datenbankarchitekten besteht darin, Datenbanken zu erstellen und zu verwalten. Sie sind Vorreiter bei neuen Ansätzen für Datenbankverwaltung, -entwicklung und -schutz. Ihr Hauptziel besteht darin, die Datenzugänglichkeit für Benutzer wie Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Ingenieure zu verbessern. Der durchschnittliche Jahreslohn für einen Datenbankarchitekten in den Vereinigten Staaten beträgt 109,693 US-Dollar. Was ist ein Datenbankmanager und wie wird man einer?
- Datenbankadministrator. Die Aufgabe eines Datenbankadministrators besteht darin, sicherzustellen, dass die Datenbank reibungslos funktioniert. Sie entwerfen und implementieren Datenbanken, um den Überblick über Finanzunterlagen, Produktspezifikationen und Bestelldetails zu behalten. Datenbankadministratoren kümmern sich auch um Berechtigungen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können. Außerdem beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Datenbankadministrators in den Vereinigten Staaten 78,837 US-Dollar.
- Datenanalysten: Um Unternehmen bei ihren Problemen zu helfen, sammeln, bereinigen und analysieren Datenanalysten Datensätze. Das Jahreseinkommen eines Datenbankanalysten in den Vereinigten Staaten beträgt durchschnittlich 74,294 US-Dollar.
Arten von Datenbanken
Es gibt mehrere Arten von Datenbanken. Sie können sie als bibliografisch, volltextbasiert, numerisch oder bildbasiert kategorisieren. Im Computerbereich werden Datenbanken in der Regel entsprechend der von ihnen verwendeten Struktur in Gruppen eingeteilt.
Hier nur einige Beispiele wichtiger Organisationsdatenbanken:
#1. Relational
Diese statistische Methode beschreibt Informationen auf eine Weise, die eine flexible Datenorganisation und -abfrage ermöglicht. Tabellen sind die Bausteine relationaler Datenbanken. In diesen Tabellen sind die Informationen nach vorgegebenen Formaten strukturiert. Jede Spalte in einer Tabelle speichert bestimmte Informationen und jede Zeile speichert eine Instanz dieser Informationen. Eine relationale Datenbank verwendet jedoch Zeilen, Spalten und Tabellen, um Daten über einzelne Kunden zu ordnen. Ihre Indizierung erleichtert die Suche mit SQL- und NoSQL-Abfragen.
Außerdem werden Benutzer- und Anwendungsprogrammierschnittstellen für relationale Datenbanken typischerweise in SQL geschrieben. In einer relationalen Datenbank erfordert das Hinzufügen eines neuen Datentyps kein Umschreiben der verbundenen Programme. Daten in einer relationalen Datenbank werden mithilfe eines relationalen Datenbankverwaltungssystems (RDBMS) verwaltet, abgefragt und abgerufen. Lesen Sie auch Was sind relationale Datenbankverwaltungssysteme.
Typischerweise ermöglicht ein RDBMS seinen Benutzern, zu verwalten, wer in der Datenbank lesen und schreiben darf, sowie Berichte zu erstellen und Analysen durchzuführen. Um sicherzustellen, dass alle Transaktionen abgeschlossen sind und alle Daten konsistent sind, unterstützen bestimmte Datenbanken das ACID-Modell.
#2. Verteilt
Diese Datenbank enthält Dateien oder Datensätze an mehr als einer Stelle. Auch die Verarbeitung der Daten wird über das Netzwerk verteilt und kopiert.
Homogene verteilte Datenbanken verwenden an jedem Knoten dieselbe Hardware und nutzen denselben Software-Stack für die knotenübergreifende Verwaltung und den Zugriff auf Daten. Es gibt auch heterogene Gruppen. In solchen Situationen können die verschiedenen Standorte unterschiedliche Hardware, Betriebssysteme und Datenbankprogramme verwenden.
#3. Wolke
Diese Datenbanken werden für eine virtuelle Umgebung in einer öffentlichen, privaten oder hybriden Cloud erstellt. Die Menge der für einen Benutzer übertragenen und gespeicherten Daten bestimmt die monatliche Gebühr. Sie verfügen außerdem über eine hohe Verfügbarkeit und skalierbare Ressourcen. Diese Datenbanken sind mit SaaS-Anwendungen (Software as a Service) kompatibel.
#4. Graph
Diese Register sind ein Beispiel für eine nicht relationale Datenbank. Sie verwenden graphentheoretische Ideen für relationale Speicherung, Zuordnung und Abfrage. Knoten und Kanten sind die Bausteine einer Graphdatenbank. Entitäten oder Knoten sind die Verbindungen zwischen anderen Knoten.
Diese Datenbanken werden jedoch häufig für die Netzwerkanalyse verwendet. Kundendaten, die auf den Websites und Social-Media-Plattformen eines Unternehmens gesammelt werden, können mithilfe von Diagrammdatenbanken analysiert werden.
Die Sprache und das Protokoll SPARQL werden für Analysen in Diagrammdatenbanken verwendet. SPARQL kann Daten auf die gleiche Weise analysieren wie SQL und kann auch für semantische Analysen verwendet werden, bei denen Verbindungen zwischen Datenteilen untersucht werden. Aus diesem Grund kann es für die Analyse von Datensätzen verwendet werden, die sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Informationen bestehen. Mithilfe von SPARQL können Benutzer Daten aus einer relationalen Datenbank analysieren, die Vorteile von Friend-of-a-Friend-Verbindungen und PageRank nutzen und den kürzesten Weg finden.
#5. NoSQL
NoSQL-Datenbanken zeichnen sich durch die Verwaltung riesiger Mengen unterschiedlicher Daten aus. Relationale Datenbanken weisen Einschränkungen auf, die diese Alternativen überwinden können. Darüber hinaus zeichnen sie sich durch die Auswertung von auf Cloud-Computing-Infrastrukturen gespeicherten Daten und großen, unstrukturierten Datensätzen aus. Nicht-relationale Datenbanken sind ein anderer Name für diese Art von Datenbanken.
Warum haben Datenbanken Schwierigkeiten?
Bei der Installation, dem Betrieb und der Wartung der Datenbank treten immer wieder Schwierigkeiten auf.
- Die Daten eines Unternehmens sind ein Vermögenswert, der um jeden Preis geschützt werden muss. Kompetentes Cybersicherheitspersonal benötigt Fachwissen zum Schutz von Datenrepositorys, was teuer sein kann.
- Verlässliche Daten sind das Ergebnis der Datenintegrität. Datenintegrität ist schwer zu erreichen, da der Datenbankzugriff nur auf autorisierte Benutzer beschränkt werden muss.
- Die Pflege und Aktualisierung einer Datenbank ist für eine optimale Effizienz unerlässlich. Änderungen an der zugrunde liegenden Technologie oder den in einer Datenbank enthaltenen Daten können sich negativ auf deren Benutzerfreundlichkeit auswirken, wenn sie nicht ordnungsgemäß unterstützt werden.
- Es kann auch schwierig sein, Datenbanken zu integrieren. Data Lakes und Data Warehouses sind zwei Beispiele dafür, wie dies erreicht werden könnte, ebenso wie die Konsolidierung mehrerer Datenbanken.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das einer Organisation den Zugriff auf Daten verschiedener Abteilungen und Einheiten zu Berichts- und Analysezwecken ermöglicht. Das Data Warehouse wird dann verwendet, um mithilfe komplexer Abfragen Berichte zu erstellen. Die Berichte werden vom Management bei Geschäftsentscheidungen verwendet. In einem Data Warehouse können Sie sehen, wie die physischen und logischen Datenspeicher verschiedener Systeme zusammenpassen.
Die Hauptfunktion eines Data Warehouse besteht jedoch darin, Daten aus vielen Quellen zu zentralisieren, damit sie abgefragt, Berichte erstellt und Geschäftsentscheidungen getroffen werden können. Data Warehouses sind die Standorte für OLAP (Online Analytical Processing). Bei dieser Form der Verarbeitung geht es nicht um Transaktionen, sondern um komplexe Abfragen zur Analyse.
Die Betriebsdatenbank und die Entscheidungsunterstützungsdatenbank (Data Warehouse) werden an völlig unterschiedlichen Orten gespeichert. Das Data Warehouse ist jedoch kein Ding, sondern eine Einstellung. Es handelt sich um einen Teil der Architektur eines Informationssystems, der Benutzern einen einfachen Zugriff auf und die Darstellung von Daten ermöglichen soll, die ansonsten in einer herkömmlichen Betriebsdatenbank nur schwer zu finden wären.
Wie funktioniert Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein Speicher für Daten, die aus verschiedenen anderen Quellen stammen. Das Transaktionssystem und andere relationale Datenbanken sind zwei Datenquellen, die in ein Data Warehouse gelangen.
Daten können folgende Formen annehmen:
- Strukturierte
- Halbstrukturiert
- Unstrukturierte Daten
Business-Intelligence-Tools, SQL-Clients und Tabellenkalkulationen können alle auf die verarbeiteten Daten zugreifen, die im Data Warehouse gespeichert sind, nachdem sie transformiert und aufgenommen wurden. In einem Data Warehouse können Informationen aus zahlreichen Quellen zusammengeführt werden.
Durch die Zentralisierung dieser Daten kann ein Unternehmen ein umfassenderes Verständnis seiner Kunden erlangen. Dadurch können Sie sicher sein, dass alle ihm zur Verfügung stehenden Daten berücksichtigt wurden. Data Mining ist nur mit einem Data Warehouse möglich. Beim Data Mining besteht das Ziel darin, nützliche Trends zu entdecken, die Umsatz und Ertrag steigern können.
Anwendungsfälle für Data Warehouses
Es gibt vielfältige Einsatzmöglichkeiten für ein Data Warehouse im Unternehmensumfeld. Ihre potenziellen Anwendungen könnten branchenspezifisch sein. Hier sind zwei typische Beispiele:
- Gesundheitsvorsorge. In einem Data Warehouse können Informationen über Patienten gespeichert werden, die Ärzten dabei helfen können, Krankheiten besser zu diagnostizieren und die Wirksamkeit verschiedener Behandlungen zu beurteilen. Ein Datenwissenschaftler im Gesundheitswesen kann beispielsweise die in einem Data Warehouse gespeicherten Informationen untersuchen, um herauszufinden, warum Chemotherapie häufiger bei Krebspatienten über 25 Jahren eingesetzt wird.
- Marketing. Ein Data Warehouse kann einer Marketingorganisation dabei helfen, die Ergebnisse einer Kampagne oder der Einführung eines neuen Produkts zu überwachen. Leistung, Vertrieb und Kundendienstinteraktionen können mithilfe interner Dashboards und Berichte überwacht werden.
- Bankgeschäfte Seine weit verbreitete Akzeptanz im Bankensektor zeugt von seiner Wirksamkeit bei der Verwaltung von Ressourcen am Schreibtisch. Eine ausgewählte Gruppe von Finanzinstituten nutzte es auch für Produkt- und Marktleistungsanalysen und Marktforschung.
- Öffentlicher Sektor. Die Regierung verlässt sich bei der Beschaffung von Informationen auf Data Warehouses. Darüber hinaus unterstützt es Regierungsbehörden bei der Verfolgung und Analyse individueller Steuer- und Krankenversicherungsdaten.
Data-Warehouse-Experten
Fachleute im Bereich Data Science sind diejenigen, die in ihrem Beruf Data Warehouses nutzen. Karrieren in diesem Bereich sind in der folgenden Liste definiert. Beachten Sie, dass sich die unten aufgeführten Berufsbezeichnungen je nach Branche geringfügig unterscheiden können.
- Business Intelligence (BI)-Analyst. Data Warehouses sind das A und O eines Business-Intelligence-Analysten, der sie nutzt, um durch Datenvisualisierung unternehmensweite und abteilungsspezifische Geschäftseinblicke bereitzustellen. Mithilfe von Datenvisualisierungs- und Programmiersprachen wie Python, SQL und Tableau erstellen sie Berichte, Dashboards und andere visuelle Tools. Darüber hinaus beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Wirtschaftsanalysten in den Vereinigten Staaten 80,654 US-Dollar.
- Data-Warehouse-Analyst. Zu den Aufgaben eines Data Warehouse-Analysten gehört die Untersuchung und Bewertung der darin gespeicherten Informationen. Auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse unterbreiten sie Vorschläge, wie die aktuellen Datenspeicherungs- und Berichtsprozesse des Unternehmens verbessert werden könnten. Darüber hinaus können sie ihre Ergebnisse zusammenstellen und anzeigen, um sie in anderen Bereichen der Geschäftstätigkeit des Unternehmens zu unterstützen. Die durchschnittliche Jahresvergütung eines Data-Warehouse-Analysten in den Vereinigten Staaten beträgt 81,010 US-Dollar.
- Data-Warehouse-Ingenieur. Eine Person, die als Data-Warehouse-Ingenieur arbeitet, entwickelt und überwacht Data-Warehouse-Pläne. Sie könnten für die Festlegung von Projektparametern, die Überprüfung potenzieller Softwarepakete und die Steuerung der Entwicklung langfristiger Strategien verantwortlich sein. Außerdem beträgt das durchschnittliche Jahreseinkommen eines Data-Warehouse-Ingenieurs in den Vereinigten Staaten 95,760 US-Dollar.
Arten von Data Warehouse
Es gibt hauptsächlich drei Arten von Data Warehouses oder DWHs:
- Enterprise Data Warehouse (Edw). In diesem Zusammenhang bezieht sich „Warehouse“ auf ein Enterprise Data Warehouse (EDW). Es wird von Mitarbeitern im gesamten Unternehmen als Entscheidungshilfe genutzt. Es bietet ein standardisiertes Mittel zur Anordnung und Darstellung von Informationen. Außerdem können Informationen nach Themen kategorisiert werden, was eine detailliertere Zugriffskontrolle ermöglicht.
- Betriebsdatenspeicher. Wenn weder das Data Warehouse noch die OLTP-Systeme einer Organisation ihre Berichtsanforderungen erfüllen können, entsteht die Notwendigkeit eines Operational Data Store (auch als ODS bezeichnet). Das Data Warehouse in ODS wird ständig aktualisiert. Dies bedeutet, dass es die erste Wahl für Aufgaben wie die Führung von Mitarbeiterunterlagen und andere alltägliche Verwaltungsaufgaben ist.
- Datenmarkt. Das Data Warehouse umfasst den Data Mart als spezifischen Abschnitt. Es ist auf einen bestimmten Geschäftsbereich zugeschnitten, beispielsweise Vertrieb, Finanzen, Verkauf oder Finanzen. Ein autonomer Data Mart ermöglicht die Datenerfassung direkt aus den Quellen.
Komponenten des Data Warehouse
Im Folgenden sind die drei Komponenten aufgeführt, aus denen sich Data Warehouses zusammensetzen:
- Lagerhausmanager. Zu den Aufgaben des Lagerleiters gehört die Verwaltung der im Lager gespeicherten Daten. Es führt Aufgaben aus, darunter Datenkonsistenzprüfungen, Index- und Ansichtserstellung, Denormalisierung und Aggregatgenerierung, Quelldatentransformation und -zusammenführung, Datenarchivierung und Datenbacken.
- Lademanager. Die vordere Komponente ist eine andere Bezeichnung für den Lastmanager. Es erledigt alle Aufgaben, die für die Extraktion und das Laden von Daten in das Lager erforderlich sind. Um die Daten für das Data Warehouse vorzubereiten, beinhalten diese Aktivitäten auch Transformationen.
- Abfragemanager. Der Begriff „Backend-Komponente“ kann sich auch auf den Abfragemanager beziehen. Es verwaltet alle Benutzeranfragen und führt alle damit verbundenen Prozesse durch. Dieser Data-Warehouse-Teil funktioniert, indem er Abfragen an die richtigen Tabellen sendet, damit sie zum richtigen Zeitpunkt ausgeführt werden können.
Vorteile von Data Warehouse
Hier sind einige der Vorteile von Data Warehouses.
- Unternehmen könnten von einem Data Warehouse profitieren, da es eine Vielzahl von Daten aus verschiedenen Quellen zentralisiert und zugänglich macht.
- Das Data Warehouse liefert zuverlässige Daten zu unterschiedlichsten Geschäftsprozessen. Es ermöglicht auch spontane Abfragen und Berichte.
- Das Data Warehouse ermöglicht die Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen, was die Belastung der Fertigungsinfrastruktur verringert.
- Ein Data Warehouse kann den Zeitaufwand für die Durchführung von Analysen und die Erstellung von Berichten verkürzen.
- Wenn Daten neu organisiert und integriert werden, wird es für Benutzer einfacher, Berichte auszuführen und die Daten zu analysieren.
- Benutzer können in einem zentralen Data Warehouse auf wichtige Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen. Dadurch entfällt die Zeit, die der Benutzer früher für das Durchsuchen mehrerer Datenbanken aufgewendet hat.
- Im Data Warehouse werden alle bisherigen Aufzeichnungen gespeichert. Dies erleichtert die Untersuchung unterschiedlicher Zeitrahmen und Muster für Prognosezwecke.
Nachteile von Data Warehouse
Hier sind einige der Nachteile von Data Warehouses.
- Nicht die beste Wahl für unordentliche Daten.
- Die Entwicklung und Einführung eines Data Warehouse ist ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess.
- Die in einem Warehouse gespeicherten Daten können sehr schnell veraltet sein.
- Das Ändern von Datenquellen, Indizes und Abfragen sowie das Ändern von Datentypen und -bereichen kann eine Herausforderung sein.
- Das Data Warehouse mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, tatsächlich ist es für die meisten Verbraucher jedoch zu komplex.
- Data-Warehousing-Projekte, egal wie gut sie verwaltet werden, dauern ausnahmslos länger und decken einen größeren Bereich ab als ursprünglich geplant.
- Benutzer des Lagers können schließlich ihre eigenen Geschäftsvorschriften aufstellen.
- Unternehmen müssen stark in die Lern- und Umsetzungsprozesse investieren.
Datenbank vs. Data Warehouse
Ein Data Warehouse und eine Datenbank dienen hinsichtlich der Speicherung und Verwaltung von Daten ähnlichen Zwecken. Es müssen jedoch einige wesentliche Unterschiede gemacht werden. Zunächst einmal können Data Warehouses Analysen durchführen. Sie stellen analytische Abfragen für Unternehmen bereit, um bestimmte Kennzahlen zu überwachen und darüber Bericht zu erstatten. Eine Datenbank hingegen ist nur ein zentraler Speicher für Informationen. Die Hauptfunktion einer Datenbank besteht darin, sichere und bequeme Speicherung und Zugriff auf Daten bereitzustellen.
Darüber hinaus arbeiten eine Datenbank und ein Data Warehouse zusammen, um die riesigen Informationsmengen, die Unternehmen täglich generieren, zu speichern und zu organisieren. Ein Bekleidungshersteller könnte beispielsweise Kundendaten in einer Datenbank und Website-Analysen in einer anderen speichern. Ein Data Warehouse ermöglicht es ihnen, die beiden Datensätze im Zeitverlauf zu vergleichen, um Muster im Verbraucherverhalten zu erkennen.
Werfen wir einen genaueren Blick auf die Unterschiede zwischen diesen beiden Speichersystemen.
#1. OLTP vs. OLAP
Eine Art von Datenverarbeitungssystem ist als Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) bekannt. Dies ist das vorherrschende Modell für Datenbanken, in denen Betriebsdaten für die meisten Unternehmen gespeichert sind. OLTP dient dazu, die schnelle Lösung alltäglicher Geschäftsanfragen zu erleichtern, indem es Benutzern zeitnahen Zugriff auf vollständige und korrekte Daten ermöglicht.
Ein Datenverarbeitungssystem, bekannt als Online Analytical Processing (OLAP), priorisiert die Datenanalyse, um die Entscheidungsfindung voranzutreiben, gegenüber Leistung und regelmäßiger Nutzung. Die Integration von OLAP-Systemen mit Business-Intelligence-Lösungen vereinfacht die Beantwortung von Anfragen und die Bereitstellung ausführlicher Berichte für Geschäftsbeteiligte für nicht-technische Manager und Führungskräfte.
In den meisten Fällen ist eine Datenbank die OLTP-Lösung der Wahl für Unternehmen, die schnellen Zugriff auf ihre Daten wünschen. Für Datenwissenschaftler, BI-Tools und andere groß angelegte Analyseanwendungsfälle ist eine OLAP-Lösung, die sowohl Echtzeit- als auch historische Daten aggregieren kann, ideal für Data-Warehouse-Systeme.
#2. Anwendungsfälle
Ein Data Warehouse und eine Datenbank sind nicht austauschbar und dienen sehr unterschiedlichen Zwecken.
Kleine, diskrete Transaktionen sind das A und O von Datenbanken, da sie den täglichen Betrieb eines Unternehmens steuern. Beispiele für solche Aktivitäten sind der Online-Ticketkauf, die Überweisung eines Bankkontos und das Hinzufügen neuer Patientendaten.
Darüber hinaus eignen sich Data Warehouses am besten für Fragen zur Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft eines Unternehmens, die eine tiefergehende Untersuchung erfordern. Dazu gehören Aufgaben wie Data Mining aus verschiedenen Datenbanken, um bisher unbekannte Erkenntnisse über Kundengewohnheiten und Kauftrends zu gewinnen.
#3. Berichterstattung und Analyse
Während OLTP-Datenbanken zwar einige Berichte und Analysen ermöglichen, ist dies aufgrund des normalen Datenformats schwieriger. Darüber hinaus speichern Datenbanken für eine optimale Leistung häufig nur die neuesten Informationen, sodass keine historischen Abfragen möglich sind.
Im Gegensatz dazu handelt es sich bei Data Warehouses um zweckgebundene Einrichtungen, die ursprünglich zur Erleichterung von Berichten und Analysen entwickelt wurden. Den Nutzern stehen sowohl Daten aus der Gegenwart als auch aus der Vergangenheit zur Verfügung, was den Umfang möglicher Schlussfolgerungen erweitert.
#4. Datenstruktur
Informationen in Datenbanken wurden „normalisiert“. Mit der Normalisierung müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, ob dieselben Informationen noch einmal gespeichert werden müssen. Durch den Wegfall der Notwendigkeit, dieselben Informationen an mehreren Orten zu speichern, wird die Datenbank konsistenter und damit auch zuverlässiger.
Bei der Datennormalisierung werden die Informationen in zahlreiche Tabellen aufgeteilt. Separate Dateneinheiten werden durch Tabellen dargestellt. Eine Datenbank, die beispielsweise den BUCHVERKAUF erfasst, würde ihre Daten in drei Tabellen aufteilen: eine für BUCHdetails, eine für das THEMA jedes Buchs und eine für den VERLAG.
Durch die Standardisierung der Daten können wir garantieren, dass unsere Datenbank sowohl speicher- als auch festplatteneffizient ist. Allerdings ist es in Bezug auf Abfragen ineffizient. Normalisierte Datenbanken können aufgrund ihrer Struktur schwierig abzufragen sein. Daten in einem Data Warehouse werden häufig denormalisiert und enthalten wiederholte Daten, um den Zugriff zu erleichtern, da Unternehmen komplizierte Abfragen für diese Daten ausführen möchten.
#5. Service Level Agreements
Da Datenbanken für die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) verwendet werden, ist ihre Verfügbarkeit von entscheidender Bedeutung und muss 99.9 % überschreiten. Wenn OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing) ausfallen, kann dies zu großen Problemen und möglicherweise zu Betriebsunterbrechungen führen.
Allerdings wird ein Data Warehouse größtenteils für Back-End-Analysen genutzt, sodass Ausfallzeiten für sie kein so großes Problem darstellen. Tatsächlich verfügen die meisten Data Warehouses über geplante Wartungsfenster, in denen neue Daten hinzugefügt werden. Jeder profitiert von der Ausfallzeit, da sie schnellere Uploads in Zeiten ermöglicht, in denen Benutzer keinen Zugriff auf Daten benötigen. Indem Sie alles außer dem Nötigsten ausschalten, wird Ihr Prozess schneller und präziser.
#6. Optimierung
Wenn Daten aktualisiert (hinzugefügt, geändert oder entfernt) werden, ist eine Datenbank darauf ausgelegt, dies so schnell und effizient wie möglich zu tun. Die Effizienz der Transaktionsverarbeitung erfordert blitzschnelle Datenbankantwortzeiten. Eine der wichtigsten Funktionen einer Datenbank ist ihre Fähigkeit, jede im System stattfindende Transaktion zu verfolgen, da das Geschäft ohne diese Funktion nicht lange bestehen würde.
Während ein Data Warehouse darauf ausgelegt ist, eine kleine Anzahl komplexer Abfragen in einem riesigen, mehrdimensionalen Datensatz in kurzer Zeit zu verarbeiten.
Ist ein Data Warehouse größer als eine Datenbank?
Ja. Mithilfe von Datenbanksoftware ist es möglich, Daten an all diesen Orten zu speichern. Aber gemessen an der Menge der gespeicherten Daten ist ein Data Warehouse deutlich größer als eine Datenbank. Das Data Warehouse dient vor allem dem Data Mining und der Datenanalyse, um Entscheidungsträgern eine Hilfestellung zu geben.
Betriebsdatenbank vs. Data Warehouse
Es gibt einige verschiedene Arten von Datenbanksystemen, die unterschiedliche Anforderungen in Unternehmen erfüllen, darunter ein betriebliches DBMS und ein Data Warehouse.
Wenn es um den täglichen Betrieb eines Unternehmens geht, ist bei einem Datenbanksystem nur das Beste ausreichend. Zum Zweck der Verwaltung und Steuerung der Prozesse, die die Produkte oder Dienstleistungen der Organisation produzieren und liefern, sind diese Systeme für die Transaktionsverarbeitung vorgesehen. Aktiv genutzt werden unter anderem Datenbanksysteme zur Verwaltung von Kundenbeziehungen, Lagerbeständen und Bestellungen.
Ein Data Warehouse hingegen dient dazu, Analyse- und Entscheidungsprozesse innerhalb eines Unternehmens zu unterstützen. Diese Plattformen werden verwendet, um Informationen aus mehreren Betriebssystemen in einer kohärenten Perspektive zusammenzuführen. Business Intelligence, Datenanalyse und Entscheidungsfindung werden alle durch Data Warehouses unterstützt, da sie Abfragen gut durchführen und Berichte erstellen.
Im Folgenden sind einige der auffälligsten Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem operativen Datenbanksystem aufgeführt:
- Zweck. Um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, sind Unternehmen auf betriebsbereite Datenbanksysteme angewiesen, während ein Data Warehouse bei der strategischen Planung und eingehenden Recherche hilft.
- Datenstruktur. Daten in betrieblichen Datenbanksystemen sind häufig Standarddaten oder in zahlreiche zusammengehörige Tabellen strukturiert, um die Wahrscheinlichkeit einer Datenduplizierung zu verringern und die Zuverlässigkeit der darin enthaltenen Daten zu erhöhen. Allerdings verwenden Data Warehouses häufig eine denormalisierte Datenstruktur, was bedeutet, dass die Informationen für Berichts- und Analysezwecke in weniger, aber effizienteren Tabellen gespeichert werden.
- Datenvolumen. Ein Data Warehouse kann Daten über Jahre hinweg speichern, betriebliche Datenbanksysteme müssen jedoch nur den Überblick über die neuesten Daten behalten.
- Performance Betriebsdatenbanken sind für die Transaktionsverarbeitung mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit optimiert. Aber Data Warehouses sind für Abfragen und Berichte konzipiert und verarbeiten komplizierte analytische Abfragen für riesige Datensätze.
Transaktionsdatenbank vs. Data Warehouse
Die grundlegende Funktion einer Transaktionsdatenbank besteht darin, Daten zu erfassen, während die Hauptfunktion einer Data Warehouse-Datenbank darin besteht, Antworten auf Analysefragen bereitzustellen, die für den Erfolg Ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind.
Online-Transaktionsverarbeitungstechnologien (OLTP), einschließlich Transaktionsdatenbanken, sind darauf ausgelegt, Transaktionen in Echtzeit aufzuzeichnen und zu verarbeiten. Nehmen wir den Fall, dass ein Kunde Bargeld an einem Geldautomaten erhält, die Transaktion jedoch nicht in den Bankunterlagen aufgeführt ist. Wenn das regelmäßig passieren würde, wäre die Bank nicht überlebensfähig. Daher ist das Bankensystem so strukturiert, dass Ihre Transaktion aufgezeichnet wird, während Sie am Geldautomaten warten. Da dieses System für das Schreiben optimiert ist, sind Abfragen (Lesevorgänge) langsam.
Andererseits ist ein Data Warehouse (DW) eine Art Datenbank, die ausdrücklich mit dem Ziel erstellt wurde, die Datenanalyse und -abfrage zu vereinfachen. Die Daten in diesen Datenbanken sind schreibgeschützt, können jedoch zeit- und ressourceneffizienter abgefragt und analysiert werden als Datenbanken, die in herkömmlichen OLTP-Anwendungen (Online Transaction Processing) verwendet werden. In dieser Hinsicht ist ein OLAP-System so gestaltet, dass es für seine Benutzer leicht lesbar ist. Indem Sie Ihre Business-Intelligence-Lösung von Ihrer Anwendungsdatenbank trennen, können Sie vermeiden, dass Ihre Bank und Geldautomaten offline gehen, wenn der CFO einen Bericht anfordert.
Um den Umstand zu vermeiden, dass ein unerfahrener Benutzer die Anwendungsdatenbankdiagramme erhält und aufgefordert wird, die Datennadel im sprichwörtlichen Heuhaufen der Tabellenwucherung zu finden, wird DW auch besser spezifiziert und verwaltet. Es ist auch schneller und zuverlässiger bei der Beantwortung von Fragen.
Darüber hinaus vereinfachen, standardisieren und denormalisieren DWs Tabellenstrukturen und verbessern so die Analysequalität. So bewahren Sie nur die notwendigen Daten in einfacheren, umfassend dokumentierten Tabellen auf und reduzieren Tabellenverbindungen und Abfragekomplexität, wie später gezeigt wird.
Data Lake vs. Datenbank vs. Data Warehouse
Hier sind einige der charakteristischen Unterschiede zwischen diesen drei Speichersystemen.
- Struktur. Datenbanken unterliegen strengen Schemabeschränkungen und folgen einer vorgegebenen Struktur. Data Warehouses und Data Lakes hingegen können alle drei Arten von Daten speichern (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert).
- Zweck. Bei der Transaktionsverarbeitung in Echtzeit punkten Datenbanken wirklich. Der Hauptzweck eines Data Warehouse besteht darin, Analysen und Berichte zu ermöglichen. Datenexploration und komplexe Analysen sind nur zwei Beispiele dafür, was mit den in einem Data Lake gespeicherten Rohstoffen gemacht werden kann.
- Transformation. Datenbanken können nur eingerichtete Daten speichern und erfordern Einheitlichkeit in Datenbankschemata. Data Warehouses und Data Lakes bieten die Flexibilität, Schemata zu ändern und Daten im Handumdrehen zu transformieren.
- Geschichte. Die meisten Datenbanken speichern nur aktuelle Informationen. Data Warehouses sammeln und organisieren frühere Datensätze, um Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Um eine umfassende Datenexploration zu ermöglichen, können Data Lakes nicht nur historische Daten, sondern auch Daten in Echtzeit speichern.
Warum nicht ein Data Warehouse nutzen?
Vereinfacht gesagt verarbeiten Datenbanken Transaktionsdaten für betriebliche Zwecke, während Data Warehouses riesige Datenmengen für strategische Entscheidungen speichern und analysieren. Entscheidungen und Erweiterungen können auf allen verfügbaren Daten basieren, von Benutzerinteraktionen auf einer Website bis hin zu Verkaufs- und Lagerinformationen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Data Warehouses als auch Datenbanken effektive Möglichkeiten zur Speicherung riesiger Datenmengen sind. Beide sind in der Unternehmenswelt äußerst wertvoll, ihre Vorteile sind jedoch unterschiedlich. Ihr Wert in der heutigen informationsbasierten Wirtschaft ist immens. Dieser Einfallsreichtum hängt jedoch von den Zielen eines Unternehmens ab.
Häufig gestellte Fragen zu Datenbanken und Data Warehouse
Sollte ich ein Data Warehouse oder eine Datenbank verwenden?
Der Hauptzweck der Erstellung und Verwendung einer Datenbank besteht darin, Informationen zu speichern. Wenn es um die Analyse von Daten geht, ist ein Data Warehouse jedoch praktisch. Große analytische Abfragen werden am besten vom Data Warehouse verarbeitet, während eine Datenbank normalerweise für Lese-/Schreibvorgänge auf Transaktionsbasis ausgelegt ist.
Ist MySQL eine Datenbank oder ein Data Warehouse?
MySQL ist kein leichtgewichtiges DBMS; Es handelt sich um ein vollständiges Datenbankverwaltungssystem. Aufgrund seines relationalen Formats ist MySQL wohl die Datenbank, mit der man am einfachsten arbeiten und lernen kann. Einige der anderen oben genannten Optionen könnten jedoch für eine umfassende Implementierung besser geeignet sein.
Ist Snowflake ein Data Warehouse?
Ja. Die Architektur von Snowflake trennt die zentrale Datenspeicherschicht von der Datenverarbeitungsschicht, ähnlich wie die von BigQuery. Aufgrund seiner Überlegenheit gegenüber seinen Mitbewerbern in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Abfrageoptimierung ist Snowflake derzeit das beliebteste Data Warehouse auf dem Markt. Der Haken daran ist, dass Snowflake normalerweise teurer ist, also müssen Sie das berücksichtigen.
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Referenz
