Ogni giorno presso la tua azienda si svolgono un gran numero di transazioni commerciali? Hai dati degli anni precedenti che desideri studiare per aumentare il successo della tua azienda? Grande! Quindi avrai bisogno di un database oltre a un data warehouse ... Ma quali informazioni appartengono a dove? Sia un database che un data warehouse sono esempi di diversi tipi di sistemi di archiviazione. Tuttavia, vengono utilizzati per obiettivi molto diversi. In questo articolo discuteremo la differenza tra relazionale, operativo, transazionale, data lake e data warehouse.
Esaminiamo rapidamente le basi di come funzionano questi vari sistemi di archiviazione e le situazioni in cui potrebbero essere utili.
Che cos'è il database?
Un database memorizza informazioni o dati in una posizione centralizzata. L'elaborazione delle transazioni online (OLTP) si basa su database accessibili digitalmente dagli utenti. Dall'avvento dell'archiviazione computerizzata dei dati, le aziende si sono affidate ai sistemi di gestione dei database. Un sistema di gestione del database (DBMS) è solo un mezzo per fornire un comodo accesso alle informazioni.
I sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) hanno dominato il mercato per diversi decenni, quindi quando parliamo di database, intendiamo quasi sempre un RDBMS. Le aziende li usano perché è più veloce archiviare e recuperare i dati utilizzando un sistema di gestione di database relazionali.
Inoltre, un database è un insieme ordinato di informazioni. I database relazionali memorizzano le informazioni in "tabelle", che costituiscono raccolte di dati che raggruppano insieme i dati correlati. In questa analogia, una tabella rappresenta una griglia con colonne e righe.
- Ogni record in una tabella, come un elenco di spedizioni o un elenco di clienti, è rappresentato da una riga.
- I campi di dati come il nome, l'indirizzo, il numero di telefono e così via di un cliente possono essere visualizzati come colonne in una tabella.
- Colonne, righe e tabelle sono tutte definite in un database da uno schema, che è una specifica di tutte le parti del database.
I sistemi di elaborazione delle transazioni online (OLTP) fanno molto affidamento sui database come back-end perché aggiungono, aggiornano ed eliminano i record uno alla volta. Poiché i record vengono recuperati dalle tabelle uno alla volta, l'approccio più efficiente per archiviarli è in righe, con indici sui campi chiave per velocizzare il recupero.
Tuttavia, non tutte le infrastrutture si basano su un modello di transazione. Potrebbe essere utile esaminare i modelli nei dati raccolti nel tempo. Non è necessario conoscere i valori di alcuni record. Hai bisogno di riepiloghi di comportamento, come importi totali spesi e distanza percorsa. Ancora una volta, devi agire rapidamente dopo aver acquisito queste informazioni.
Casi d'uso del database
I database, come i data warehouse, hanno diversi usi pratici in un'ampia varietà di campi. I database personali sono un'altra applicazione comune. Alcuni casi sono i seguenti:
- Fascicolo sanitario elettronico (FSE). Le informazioni su un paziente possono essere memorizzate in una cartella clinica elettronica (EHR) già dalla prima visita. Quindi, nelle visite successive, le informazioni vengono aggiornate. Questi dati sono protetti e privati mentre sono ospitati sulla piattaforma. Rivede l'ora e la data dell'appuntamento programmato, nonché l'attuale elenco di sintomi e diagnosi del paziente. Le cartelle cliniche elettroniche consentono inoltre ai medici di visualizzare i propri dati da qualsiasi luogo, purché siano autorizzati a farlo.
- Raccomandazioni dei consumatori. Un database viene utilizzato da Netflix e Spotify per tenere traccia degli spettacoli e delle canzoni che offrono, nonché delle tue abitudini di visualizzazione e ascolto. I database NoSQL salvano questi dati e li utilizzano per fornire suggerimenti su ciò che potresti voler vedere in seguito in base alle tue interazioni precedenti.
Professionisti della banca dati
Gli esperti di data science sono spesso quelli che hanno esperienza professionale lavorando con i database. Di seguito sono descritte alcune occupazioni comuni in quest'area. Tieni presente che i titoli di lavoro di seguito possono variare a seconda del settore.
- Architetto di basi di dati. Il compito di un architetto di database è creare e mantenere database. Sono pionieri di nuovi approcci alla gestione, allo sviluppo e alla protezione dei database. Il loro obiettivo principale è migliorare l'accessibilità dei dati per utenti come analisti di dati, data scientist e ingegneri. La retribuzione annuale media per un architetto di database negli Stati Uniti è di $ 109,693. Che cos'è un gestore di database e come si diventa?
- Amministratore del database. Il compito di un amministratore di database è assicurarsi che il database funzioni senza problemi. Progettano e implementano database per tenere traccia di cose come documenti finanziari, specifiche del prodotto e dettagli dell'ordine. Gli amministratori del database gestiscono anche le autorizzazioni per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati. Inoltre, la retribuzione annuale media per un amministratore di database negli Stati Uniti è di $ 78,837.
- Analista di dati: per aiutare le aziende a risolvere i loro problemi, gli analisti di dati raccolgono, puliscono e analizzano i set di dati. Il reddito annuo di un analista di database negli Stati Uniti è in media di $ 74,294.
Tipi di database
Esistono molteplici varietà di database. Puoi classificarli come bibliografici, full-text, numerici o basati su immagini. Nel campo dei computer, i database di solito si suddividono in gruppi in base alla struttura che impiegano.
Ecco alcuni esempi di importanti database organizzativi:
#1. Relazionale
Questo metodo statistico descrive le informazioni in un modo che consente un'organizzazione e un recupero flessibili dei dati. Le tabelle sono gli elementi costitutivi dei database relazionali. In quelle tabelle, le informazioni sono strutturate secondo formati predeterminati. Ogni colonna di una tabella memorizza un qualche tipo di informazione e ogni riga memorizza un'istanza di tali informazioni. Tuttavia, un database relazionale utilizza righe, colonne e tabelle per organizzare i dati sui singoli clienti. L'indicizzazione facilita la ricerca utilizzando query SQL e NoSQL.
Inoltre, le interfacce utente e di programmazione delle applicazioni per i database relazionali sono generalmente scritte in SQL. In un database relazionale, l'aggiunta di un nuovo tipo di dati non richiede la riscrittura di nessuno dei programmi connessi. I dati in un database relazionale vengono gestiti, interrogati e recuperati con l'ausilio di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Inoltre, leggi Cosa sono i sistemi di gestione dei database relazionali.
In genere, un RDBMS consentirà ai suoi utenti di gestire chi può leggere e scrivere nel database, nonché generare report ed eseguire analisi. Per garantire che tutte le transazioni siano finalizzate e che tutti i dati siano coerenti, alcuni database forniscono supporto per il modello ACID.
#2. Distribuito
Questo database contiene file o record in più posizioni. Anche l'elaborazione dei dati viene distribuita e copiata attraverso la rete.
I database distribuiti omogenei utilizzano lo stesso hardware in ciascun nodo e condividono lo stesso stack software per la gestione e l'accesso ai dati tra i nodi. Esistono anche gruppi eterogenei. In tali situazioni, le sedi multiple possono utilizzare hardware, sistemi operativi e programmi di database differenti.
#3. Nuvola
Questi DB sono costruiti per un ambiente virtuale in un cloud pubblico, privato o ibrido. La quantità di dati trasferiti e archiviati per un utente è ciò che determina la sua tariffa mensile. Sono inoltre dotati di alta disponibilità e risorse scalabili. Questi database sono compatibili con le applicazioni SaaS (software as a service).
#4. Grafico
Questi registri sono un esempio di database non relazionale. Usano idee basate sulla teoria dei grafi per l'archiviazione relazionale, la mappatura e l'interrogazione. I nodi e gli spigoli sono gli elementi costitutivi di un database a grafo. Le entità, o nodi, sono i collegamenti tra altri nodi.
Tuttavia, questi database sono comunemente usati per l'analisi della rete. I dati dei clienti raccolti dai siti Web e dalle piattaforme dei social media di un'azienda possono essere analizzati utilizzando database a grafo.
Il linguaggio e il protocollo SPARQL vengono utilizzati per l'analisi nei database a grafo. SPARQL può analizzare i dati nello stesso modo in cui può farlo SQL e può anche essere utilizzato per l'analisi semantica, che implica l'osservazione delle connessioni tra pezzi di dati. Per questo motivo, può essere utilizzato per analisi su set di dati costituiti da informazioni sia strutturate che non strutturate. Utilizzando SPARQL, gli utenti possono analizzare i dati da un database relazionale, sfruttare le connessioni amico di un amico, PageRank e trovare il percorso più breve.
#5. NoSQL
I database NoSQL eccellono nella gestione di enormi quantità di dati disparati. I database relazionali hanno limitazioni che queste alternative possono superare. Inoltre, eccellono nella valutazione dei dati archiviati su infrastrutture di cloud computing e set di dati grandi e non strutturati. Database non relazionali è un altro nome per questi tipi di database.
Perché i database incontrano difficoltà?
Ci sono alcune difficoltà costanti che sorgono durante l'installazione, il funzionamento e la manutenzione del database.
- I dati di un'azienda sono un bene che va protetto a tutti i costi. Il personale di sicurezza informatica competente richiede competenze per proteggere i repository di dati, che possono essere costosi.
- Avere dati affidabili è il risultato dell'integrità dei dati. L'integrità dei dati è difficile da raggiungere poiché richiede di limitare l'accesso al database solo agli utenti autorizzati.
- Mantenere un database e tenerlo aggiornato è essenziale per un'efficienza ottimale. Le modifiche alla tecnologia sottostante o ai dati contenuti in un database potrebbero avere un impatto negativo sulla sua usabilità se non è adeguatamente supportato.
- Potrebbe anche essere difficile integrare i database. I data lake e i data warehouse sono due esempi di modi in cui ciò potrebbe essere realizzato, così come il consolidamento di diversi database.
Cos'è un data warehouse
Un data warehouse è un repository centrale che consente a un'organizzazione di accedere ai dati da vari dipartimenti e unità a scopo di reporting e analisi. Il data warehouse viene quindi utilizzato per generare report utilizzando query complesse. I report vengono utilizzati dalla direzione per prendere decisioni aziendali. In un data warehouse, puoi vedere come si adattano gli archivi di dati fisici e logici di vari sistemi.
Tuttavia, la funzione principale di un data warehouse è quella di centralizzare i dati provenienti da molte origini in modo che possano essere interrogati, generati report e prese decisioni aziendali. I data warehouse sono i luoghi per OLAP (elaborazione analitica online). Questa forma di elaborazione non si occupa di transazioni ma utilizza piuttosto query complesse per l'analisi.
La banca dati operativa e la banca dati di supporto alle decisioni (Data Warehouse) sono conservate in sedi completamente distinte. Il data warehouse, tuttavia, non è una cosa ma piuttosto un ambiente. Fa parte dell'architettura di un sistema informativo progettata per offrire agli utenti un facile accesso e presentazione di dati che altrimenti sarebbero difficili da trovare in un database operativo convenzionale.
Come funziona il data warehouse?
Un Data Warehouse è un magazzino per i dati che provengono da varie altre fonti. Il sistema transazionale e altri database relazionali sono due fonti di dati che entrano in un data warehouse.
I dati possono assumere la forma di:
- Strutturato
- Semi-strutturato
- Dati non strutturati
Gli strumenti di business intelligence, i client SQL e i fogli di calcolo possono tutti accedere ai dati elaborati archiviati nel data warehouse dopo che sono stati trasformati e acquisiti. Le informazioni provenienti da numerose fonti possono essere combinate in un data warehouse.
Un'organizzazione può ottenere una comprensione più completa dei propri clienti centralizzando questi dati. Di conseguenza, puoi stare certo che ha preso in considerazione ogni dato a sua disposizione. Il data mining è possibile solo con un data warehouse. Nel data mining, l'obiettivo è scoprire tendenze utili che possono aumentare entrate e guadagni.
Casi d'uso del data warehouse
Ci sono un'ampia varietà di usi per un data warehouse nelle impostazioni aziendali. Le loro potenziali applicazioni potrebbero essere settoriali. Ecco due casi in questione:
- Assistenza sanitaria. Un data warehouse può memorizzare informazioni sui pazienti che possono aiutare i medici a diagnosticare meglio le malattie e valutare l'efficacia di vari trattamenti. Uno scienziato di dati nel settore sanitario può, ad esempio, esaminare le informazioni archiviate in un data warehouse per capire perché la chemioterapia è più comunemente utilizzata per i pazienti di età superiore ai 25 anni con cancro.
- Marketing. Un data warehouse può aiutare un'organizzazione di marketing a monitorare i risultati di una campagna o del lancio di un nuovo prodotto. Le prestazioni, le vendite e le interazioni con il servizio clienti possono essere monitorate con l'aiuto di dashboard e report interni.
- Bancario. La sua diffusa adozione nel settore bancario attesta la sua efficacia nella gestione delle risorse on-desk. Un gruppo selezionato di istituzioni finanziarie lo ha utilizzato anche per l'analisi delle prestazioni di prodotti e mercati e per ricerche di mercato.
- Settore pubblico. Il governo fa affidamento sui data warehouse per acquisire informazioni. Inoltre, aiuta le agenzie governative a tenere traccia e analizzare i dati fiscali e assicurativi sanitari individuali.
Professionisti del data warehouse
I professionisti nel campo della scienza dei dati sono coloro che utilizzano i data warehouse nel loro lavoro. Le carriere in quest'area sono definite nel seguente elenco. Tieni presente che i titoli di lavoro elencati di seguito possono cambiare leggermente da un settore all'altro.
- Analista di business intelligence (BI). I data warehouse sono il pane quotidiano di un analista di business intelligence, che li utilizza per fornire approfondimenti aziendali a livello aziendale e specifici del dipartimento tramite la visualizzazione dei dati. Utilizzando la visualizzazione dei dati e linguaggi di programmazione come Python, SQL e Tableau, costruiscono report, dashboard e altri strumenti visivi. Inoltre, lo stipendio medio per un analista aziendale negli Stati Uniti è di $ 80,654.
- Analista di datawarehouse. Il lavoro di un analista di data warehouse include l'indagine e la valutazione delle informazioni memorizzate in uno. Sulla base delle loro scoperte, offrono suggerimenti su come migliorare gli attuali processi di archiviazione e reporting dei dati dell'azienda. Inoltre, possono compilare e mostrare i loro risultati per aiutare in altre aree delle operazioni dell'azienda. Il compenso medio annuo per un analista di data warehouse negli Stati Uniti è di $ 81,010.
- Ingegnere di datawarehouse. Un individuo che lavora come ingegnere di data warehouse sviluppa e supervisiona i piani di data warehouse. Potrebbero essere incaricati di determinare i parametri del progetto, vagliare potenziali pacchetti software e guidare lo sviluppo di strategie a lungo termine. Inoltre, il reddito medio annuo di un ingegnere di data warehouse negli Stati Uniti è di $ 95,760.
Tipi di data warehouse
Esistono principalmente tre tipi di data warehouse, o DWH:
- Data Warehouse aziendale (Edw). In questo contesto, "warehouse" si riferisce a un Enterprise Data Warehouse (EDW). Viene utilizzato dai dipendenti di tutta l'azienda per aiutarli a prendere decisioni. Fornisce un mezzo standardizzato per organizzare e rappresentare le informazioni. Consente inoltre di classificare le informazioni per argomento, consentendo livelli più granulari di controllo degli accessi.
- Archivio dati operativo. Quando né il data warehouse di un'organizzazione né i suoi sistemi OLTP sono in grado di soddisfare le sue esigenze di reporting, sorge la necessità di un archivio dati operativo (noto anche come ODS). Il data warehouse in ODS è costantemente aggiornato. Ciò significa che è l'opzione ideale per cose come tenere i registri dei dipendenti e altre attività amministrative banali.
- DataMart. Il data warehouse include il data mart come sezione specifica. È fatto su misura per un particolare settore di attività, come vendite, finanza, vendite o finanza. Un data mart autonomo consente la raccolta dei dati direttamente dalle fonti.
Componenti del Data Warehouse
Di seguito sono riportati i tre componenti che compongono i data warehouse:
- Responsabile del magazzino. I compiti del responsabile del magazzino includono la gestione dei dati archiviati nel magazzino. Svolge attività tra cui controlli di coerenza dei dati, creazione di indici e viste, denormalizzazione e generazione di aggregati, trasformazione e fusione dei dati di origine, archiviazione dei dati e cottura dei dati.
- Responsabile del carico. Il componente anteriore è un altro nome per il gestore del carico. Completa tutte le attività necessarie per l'estrazione e il caricamento dei dati nel magazzino. Per preparare i dati per il data warehouse, queste attività comportano anche trasformazioni.
- Gestore delle interrogazioni. Il termine "componente di backend" può anche riferirsi al gestore delle query. Gestisce tutte le richieste degli utenti e conduce tutti i processi correlati. Questa parte del data warehouse funziona inviando query alle tabelle appropriate in modo che possano essere eseguite nei momenti appropriati.
Vantaggi del Data Warehouse
Ecco alcuni dei vantaggi dei data warehouse.
- Le aziende potrebbero trarre vantaggio da un data warehouse perché centralizza e rende accessibile un'ampia varietà di dati da una varietà di fonti.
- Il data warehouse fornisce dati affidabili su un'ampia gamma di processi aziendali. Consente inoltre query e rapporti spontanei.
- Il Data Warehouse consente il consolidamento di origini dati disparate, alleggerendo il carico sull'infrastruttura di produzione.
- Un data warehouse può ridurre la quantità di tempo necessaria per eseguire analisi e generare report.
- Quando i dati vengono riorganizzati e integrati, diventa più conveniente per gli utenti eseguire report e analizzare i dati.
- Gli utenti sono in grado di accedere a dati cruciali da una varietà di fonti in un data warehouse centralizzato. Di conseguenza, libera il tempo dell'utente precedentemente impiegato a setacciare diversi database.
- Il data warehouse è il luogo in cui vengono conservati tutti i record passati. Ciò facilita l'esame di diversi intervalli di tempo e modelli ai fini della previsione.
Svantaggi del data warehouse
Ecco alcuni degli svantaggi dei data warehouse.
- Non è la scelta migliore per dati disordinati.
- Lo sviluppo e l'implementazione di un data warehouse è un processo arduo e dispendioso in termini di tempo.
- I dati archiviati in un magazzino possono diventare obsoleti molto rapidamente.
- La modifica di origini dati, indici e query, nonché la modifica di tipi e intervalli di dati, possono essere impegnative.
- Il data warehouse può sembrare semplice a prima vista, ma in realtà è troppo complesso per la maggior parte dei consumatori.
- I progetti di data warehousing, non importa quanto ben gestiti, finiscono invariabilmente per richiedere più tempo e coprire più terreno di quanto inizialmente previsto.
- Gli utenti del magazzino possono eventualmente elaborare le proprie serie di regolamenti aziendali.
- Le aziende devono investire molto nei processi di apprendimento e implementazione.
Database vs Data Warehouse
Un data warehouse e un database hanno scopi simili in termini di archiviazione e gestione dei dati. Tuttavia, ci sono alcune distinzioni significative che devono essere fatte. Per iniziare, i data warehouse possono eseguire analisi. Forniscono query analitiche alle aziende per monitorare e riferire su determinate metriche. Un database, d'altra parte, è solo un deposito centralizzato di informazioni. La funzione principale di un database è fornire un'archiviazione sicura e conveniente e l'accesso ai dati.
Inoltre, un database e un data warehouse lavorano insieme per archiviare e organizzare gli enormi volumi di informazioni che le aziende generano ogni giorno. Un produttore di abbigliamento, ad esempio, potrebbe conservare i dati dei clienti in un database e le analisi dei siti web in un altro. Un data warehouse consentirà loro di confrontare i due set di dati nel tempo per vedere i modelli nel comportamento dei consumatori.
Diamo uno sguardo più approfondito alle distinzioni che esistono tra questi due sistemi di archiviazione.
#1. OLTP contro OLAP
Un tipo di sistema di elaborazione dei dati è noto come elaborazione delle transazioni online (OLTP). Questo è il modello prevalente per i database che ospitano dati operativi per la maggior parte delle aziende. OLTP serve a facilitare la rapida risoluzione delle richieste aziendali quotidiane fornendo agli utenti un accesso tempestivo a dati completi e corretti.
Un sistema di elaborazione dei dati noto come elaborazione analitica online (OLAP) assegna la priorità all'analisi dei dati per guidare il processo decisionale rispetto alle prestazioni e all'uso regolare. L'integrazione dei sistemi OLAP con le soluzioni di business intelligence semplifica il compito di rispondere alle domande e fornire report approfonditi alle parti interessate aziendali per manager e dirigenti non tecnici.
Nella maggior parte dei casi, un database è la soluzione OLTP ideale per le aziende che desiderano un rapido accesso ai propri dati. Per i data scientist, gli strumenti di BI e altri casi d'uso di analisi su larga scala, una soluzione OLAP in grado di aggregare dati in tempo reale e cronologici è l'ideale per i sistemi di data warehouse.
#2. Casi d'uso
Un data warehouse e un database non sono intercambiabili e servono a scopi molto diversi.
Le transazioni piccole e discrete sono il pane quotidiano dei database poiché sono ciò che guida le operazioni quotidiane di un'organizzazione. L'acquisto di un biglietto online, il trasferimento di un conto bancario e l'aggiunta di nuove informazioni sui pazienti sono tutti esempi di tali attività.
Inoltre, le domande riguardanti il passato, il presente e il futuro di un'azienda che richiedono un livello di studio più approfondito sono più adatte ai data warehouse. Ciò include attività come il data mining da diversi database per scoprire informazioni precedentemente sconosciute sulle abitudini dei clienti e sulle tendenze di acquisto.
#3. Reportistica e Analisi
Sebbene i database OLTP consentano alcuni rapporti e analisi, è più impegnativo a causa del normale formato dei dati. Inoltre, per prestazioni ottimali, i database spesso memorizzano solo le informazioni più recenti, rendendo impossibile eseguire query cronologiche.
Al contrario, i data warehouse sono strutture appositamente costruite che sono state sviluppate inizialmente per facilitare il reporting e l'analisi. I dati del presente e del passato sono disponibili per gli utenti, ampliando la portata delle possibili conclusioni.
#4. Struttura dati
Le informazioni nei database sono state "normalizzate". Con la normalizzazione, non dovrai preoccuparti di salvare nuovamente lo stesso bit di informazioni. Eliminando la necessità di archiviare le stesse informazioni in più posizioni, il database diventa più coerente e, per estensione, più affidabile.
La normalizzazione dei dati comporta la divisione delle informazioni in numerose tabelle. Entità di dati separate sono rappresentate da tabelle. Un database che tiene traccia delle VENDITE DI LIBRI, ad esempio, dividerebbe i suoi dati in tre tabelle: una per i dettagli del LIBRO, una per l'OGGETTO di ciascun libro e una per l'EDITORE.
Standardizzando i dati, possiamo garantire che il nostro database sia efficiente sia in termini di memoria che di disco. Tuttavia, è inefficiente in termini di query. I database normalizzati potrebbero essere difficili da interrogare a causa della loro struttura. I dati in un data warehouse sono spesso denormalizzati e contengono dati ripetuti per facilitare l'accesso poiché le aziende desiderano eseguire query complicate su tali dati.
#5. Accordi sul livello di servizio
Poiché i database vengono utilizzati per l'elaborazione delle transazioni online (OLTP), la loro disponibilità è fondamentale e deve superare il 99.9%. Quando i database di elaborazione delle transazioni online (OLTP) non funzionano, possono causare gravi problemi e possibilmente interrompere le operazioni.
Tuttavia, un data warehouse è ampiamente utilizzato per l'analisi back-end, quindi i tempi di inattività non sono un grosso problema per loro. In effetti, la maggior parte dei data warehouse ha finestre di manutenzione pianificate durante le quali vengono aggiunti nuovi dati. Tutti traggono vantaggio dai tempi di inattività perché consentono caricamenti più rapidi nei periodi in cui gli utenti non hanno bisogno di accedere ai dati. Disattivando tutto tranne lo stretto necessario, il tuo processo accelererà e diventerà più preciso.
#6. Ottimizzazione
Quando i dati vengono aggiornati (aggiunti, modificati o rimossi), un database è progettato per farlo nel modo più rapido ed efficiente possibile. L'efficienza dell'elaborazione delle transazioni richiede tempi di risposta del database rapidissimi. Una delle caratteristiche più cruciali di un database è la sua capacità di tenere traccia di ogni transazione che avviene all'interno del sistema, poiché senza questa funzionalità l'attività non durerebbe a lungo.
Mentre un data warehouse è progettato per elaborare un numero limitato di query complesse su un enorme set di dati multidimensionale in un breve lasso di tempo.
Un data warehouse è più grande del database?
SÌ. È possibile archiviare i dati in tutte queste posizioni utilizzando il software del database; ma, in termini di volume di dati archiviati, un data warehouse è significativamente più grande di un database. Il data warehouse serve principalmente ai fini del data mining e dell'analisi dei dati al fine di fornire assistenza ai decisori.
Database Operativo vs Data Warehouse
Esistono alcuni tipi distinti di sistemi di database che soddisfano varie esigenze nelle aziende, tra cui un DBMS operativo e un data warehouse.
Quando si tratta delle operazioni quotidiane di un'azienda, nient'altro che il meglio farà quando si tratta di un sistema di database. Allo scopo di gestire e controllare i processi che producono e forniscono i prodotti o servizi dell'organizzazione, questi sistemi sono destinati all'elaborazione delle transazioni. I sistemi di database utilizzati attivamente includono quelli per la gestione delle relazioni con i clienti, i livelli delle scorte e gli ordini.
Un data warehouse, d'altra parte, è costruito per aiutare nei processi analitici e decisionali all'interno di un'azienda. Queste piattaforme vengono utilizzate per riunire le informazioni provenienti da diversi sistemi operativi in una prospettiva coerente. La business intelligence, l'analisi dei dati e il processo decisionale sono tutti assistiti dai data warehouse grazie alla loro capacità di eseguire query e generare report.
Di seguito sono riportate alcune delle distinzioni più evidenti tra un data warehouse e un sistema di database operativo:
- Scopo. Per mantenere le cose senza intoppi, le aziende si affidano a sistemi di database operativi, mentre un data warehouse aiuta nella pianificazione strategica e nella ricerca approfondita.
- Struttura dati. I dati nei sistemi di database operativi sono spesso standard o strutturati in numerose tabelle correlate, per ridurre la probabilità di duplicazione dei dati e aumentare l'affidabilità dei dati che contengono. Tuttavia, i data warehouse utilizzano spesso una struttura di dati denormalizzata, il che significa che le informazioni vengono archiviate in un numero inferiore di tabelle più efficienti ai fini della reportistica e dell'analisi.
- Volume dati. Un data warehouse può contenere anni di dati, ma i sistemi di database operativi devono solo tenere traccia dei dati più recenti.
- Prestazioni I database operativi sono ottimizzati per l'elaborazione di transazioni ad alto volume e ad alta velocità. Ma i data warehouse sono progettati per eseguire query e report e gestire complicate query analitiche su enormi set di dati.
Database transazionale vs Data Warehouse
La funzione fondamentale di un database transazionale è acquisire i dati, mentre la funzione principale di un database di data warehouse è fornire risposte a query di analisi cruciali per il successo della tua attività.
Le tecnologie di elaborazione delle transazioni online (OLTP), inclusi i database transazionali, sono progettate per registrare ed elaborare le transazioni in tempo reale. Prendiamo il caso in cui un cliente riceve contanti da un bancomat ma la transazione non si riflette nei registri della banca. La banca non sarebbe in grado di sopravvivere se ciò continuasse ad accadere regolarmente. Pertanto, il sistema bancario è strutturato per garantire che la transazione venga registrata durante l'attesa allo sportello automatico. Poiché questo sistema è ottimizzato per la scrittura, le query (operazioni di lettura) sono lente.
D'altra parte, un data warehouse (DW) è un tipo di database costruito con il preciso scopo di facilitare l'analisi e l'interrogazione dei dati. I dati in questi database sono di sola lettura, ma possono essere interrogati e analizzati in modo più efficiente in termini di tempo e risorse rispetto ai database utilizzati nelle tradizionali applicazioni di elaborazione delle transazioni online (OLTP). A questo proposito, un sistema OLAP è fatto per essere facilmente letto dai suoi utenti. Mantenendo la tua soluzione di business intelligence separata dal database dell'applicazione, puoi evitare di mettere offline la tua banca e gli sportelli automatici ogni volta che il CFO richiede un report.
Per evitare la circostanza in cui un utente inesperto riceve i diagrammi del database dell'applicazione e gli viene detto di trovare l'ago dei dati nel proverbiale pagliaio della proliferazione delle tabelle, DW è anche meglio specificato e mantenuto. È anche più veloce e affidabile nel rispondere alle domande.
Inoltre, i DW semplificano, standardizzano e in genere denormalizzano le strutture delle tabelle, migliorando la qualità dell'analisi. Pertanto, si conservano solo i dati necessari in tabelle più semplici e ampiamente documentate e si riducono le connessioni alle tabelle e la complessità delle query, come mostrato in seguito.
Data Lake, database e data warehouse
Ecco alcune delle differenze distintive tra questi tre sistemi di storage.
- Struttura. I database aderiscono a rigidi vincoli di schema e seguono una struttura predeterminata. I data warehouse e i data lake, invece, possono archiviare tutti e tre i tipi di dati (strutturati, semi-strutturati e non strutturati).
- Scopo. L'elaborazione delle transazioni in tempo reale è dove i database brillano davvero. Lo scopo principale di un data warehouse è facilitare l'analisi e il reporting. L'esplorazione dei dati e l'analisi complessa sono solo due esempi di cosa si può fare con le materie prime archiviate in un data lake.
- Trasformazione. I database possono solo memorizzare i dati impostati e richiedere l'uniformità negli schemi del database. I data warehouse e i data lake offrono la flessibilità necessaria per modificare gli schemi e trasformare i dati al volo.
- Storia. La maggior parte dei database conserva solo informazioni recenti. I data warehouse raccolgono e organizzano set di dati passati da utilizzare per prevedere le tendenze e fare scelte valide. Per facilitare l'esplorazione completa dei dati, i data lake possono contenere non solo dati storici ma anche dati in tempo reale.
Perché non utilizzare un data warehouse?
Detto semplicemente, i database gestiscono i dati transazionali per scopi operativi, mentre i data warehouse archiviano e analizzano enormi quantità di dati per il processo decisionale strategico. Le decisioni e l'espansione possono essere alimentate da tutti i dati disponibili, dalle interazioni degli utenti su un sito Web alle informazioni sulle vendite e sulle scorte.
Conclusione
In conclusione, sia i data warehouse che i database sono modi efficaci per archiviare enormi quantità di dati. Entrambi sono estremamente preziosi nel mondo aziendale, ma i loro vantaggi sono diversi. Il loro valore nell'odierna economia basata sull'informazione è immenso. Questa ingegnosità, tuttavia, è subordinata agli obiettivi di un'impresa.
Domande frequenti su database e data warehouse
Dovrei usare un data warehouse o un database?
Lo scopo principale della creazione e dell'utilizzo di un database è archiviare informazioni. Quando si tratta di analizzare i dati, tuttavia, un data warehouse torna utile. Le query analitiche di grandi dimensioni vengono gestite al meglio dal data warehouse, mentre un database è in genere progettato per operazioni di lettura-scrittura transazione per transazione.
Mysql è un database o un data warehouse?
MySQL non è un DBMS leggero; è un sistema completo di gestione del database. Grazie al suo formato relazionale, MySQL è senza dubbio il database più semplice con cui lavorare e imparare. Tuttavia, alcune delle altre scelte di cui sopra potrebbero essere più appropriate per un'implementazione diffusa.
Snowflake è un data warehouse?
SÌ. L'architettura di Snowflake divide il livello centrale di archiviazione dei dati dal livello di elaborazione dei dati, in modo molto simile a quello di BigQuery. Come risultato della sua superiorità rispetto ai suoi concorrenti in termini di prestazioni, scalabilità e ottimizzazione delle query, Snowflake è attualmente il data warehouse più popolare sul mercato. Il problema è che Snowflake è in genere più costoso, quindi dovrai tenerne conto.
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