あなたの会社では毎日多数の商取引が行われていますか? 会社をより成功させるために研究したい過去のデータはありますか? 素晴らしい！ その場合、データ ウェアハウスに加えてデータベースが必要になります…しかし、どの情報がどこに属するのでしょうか? データベースとデータ ウェアハウスは両方とも、さまざまな種類のストレージ システムの例です。 ただし、それらはまったく異なる目的に使用されます。 この記事では、リレーショナル、オペレーショナル、トランザクション、データ レイク、データ ウェアハウスの違いについて説明します。
これらのさまざまなストレージ システムがどのように機能するか、およびそれらが役立つ状況についての基本を簡単に説明します。
データベースとは何ですか?
データベースは、情報やデータを一元的な場所に保存します。 オンライン トランザクション処理 (OLTP) は、ユーザーがデジタル的にアクセスできるデータベースに依存しています。 コンピュータ化されたデータ ストレージの出現以来、企業はデータベース管理システムに依存してきました。 データベース管理システム (DBMS) は、情報への便利なアクセスを提供する手段にすぎません。
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) は数十年にわたって市場を支配してきたため、データベースについて話すときは、ほとんどの場合 RDBMS を指します。 リレーショナル データベース管理システムを使用するとデータの保存と取得が高速になるため、企業はこれらを使用します。
また、データベースは分類された情報の集合です。 リレーショナル データベースは、関連するデータをクラスター化するデータのコレクションを構成する「テーブル」に情報を格納します。 この例えでは、テーブルは列と行からなるグリッドを表します。
- 出荷リストや顧客リストなど、テーブル内の各レコードは行で表されます。
- 顧客の名前、住所、電話番号などのデータ フィールドは、テーブル内の列として表示されます。
- 列、行、テーブルはすべて、データベースのすべての部分の仕様であるスキーマによってデータベース内で定義されます。
オンライン トランザクション処理 (OLTP) システムは、レコードを一度に XNUMX つずつ追加、更新、削除するため、バックエンドとしてデータベースに大きく依存します。 レコードはテーブルから一度に XNUMX つずつ取得されるため、取得を高速化するためにキー フィールドにインデックスを付けて行に格納するのが最も効率的です。
ただし、すべてのインフラストラクチャがトランザクション モデルに依存しているわけではありません。 長期間にわたって収集されたデータのパターンを調べると役立つ場合があります。 特定のレコードの値を知っている必要はありません。 支出総額や移動距離などの行動の概要が必要です。 繰り返しになりますが、この情報を入手したらすぐに行動する必要があります。
データベースの使用例
データベースは、データ ウェアハウスと同様に、さまざまな分野でいくつかの実用的な用途があります。 個人データベースも一般的なアプリケーションです。 いくつかの例は次のとおりです。
- 電子健康記録 (EHR)。 患者に関する情報は、初診時から電子医療記録 (EHR) に保存できます。 その後、次回の訪問時に情報が更新されます。 このデータは、プラットフォーム上でホストされている間は保護され、非公開になります。 予定された予約日時、および患者の現在の症状と診断のリストが修正されます。 電子医療記録を使用すると、許可がある限り、医師はどこからでも自分のデータを閲覧できるようになります。
- 消費者への推奨事項。 データベースは、Netflix と Spotify が提供する番組や曲、およびユーザーの視聴習慣を追跡するために使用されます。 NoSQL データベースはこのデータを保存し、これを使用して、以前の操作に基づいて次に見たいものについての提案を行います。
データベースプロフェッショナル
データ サイエンスの専門家は、多くの場合、データベースを扱う専門的な経験を持っています。 この分野での一般的な職業のいくつかを以下に説明します。 以下の役職は業界によって異なる場合があることに注意してください。
- データベースアーキテクト。 データベース アーキテクトの仕事は、データベースを作成して保守することです。 彼らは、データベースの管理、開発、保護に対する新しいアプローチの先駆者です。 その主な目的は、データ アナリスト、データ サイエンティスト、エンジニアなどのユーザーのデータ アクセシビリティを向上させることです。 米国におけるデータベースアーキテクトの年間給与の中央値は 109,693 ドルです。 データベースマネージャーとは何ですか?どうすればデータベースマネージャーになりますか?
- データベース管理者。 データベース管理者の仕事は、データベースがスムーズに機能するようにすることです。 彼らは、財務記録、製品仕様、注文の詳細などを追跡するデータベースを設計および実装します。 データベース管理者は、許可されたユーザーのみがデータにアクセスできるようにするための権限も処理します。 また、米国のデータベース管理者の年間給与の中央値は 78,837 ドルです。
- データ アナリスト: 企業の問題解決を支援するために、データ アナリストはデータ セットを収集、クリーニング、分析します。 米国におけるデータベース アナリストの年収は平均 74,294 ドルです。
データベースの種類
複数の種類のデータベースが存在します。 書誌情報、全文、数値、画像ベースに分類できます。 コンピュータの分野では、データベースは通常、採用されている構造に従ってグループに分類されます。
以下に、重要な組織データベースの例をいくつか示します。
#1. 関連した
この統計手法は、柔軟なデータ編成と検索を可能にする方法で情報を記述します。 テーブルはリレーショナル データベースの構成要素です。 これらのテーブルでは、情報が所定の形式に従って構造化されています。 テーブルの各列には何らかの情報が格納され、各行にはその情報のインスタンスが格納されます。 ただし、リレーショナル データベースは行、列、テーブルを使用して個々の顧客に関するデータを整理します。 インデックスを作成すると、SQL および NoSQL クエリを使用した検索が容易になります。
また、リレーショナル データベースのユーザー プログラミング インターフェイスとアプリケーション プログラミング インターフェイスは、通常 SQL で作成されます。 リレーショナル データベースでは、新しいデータ型を追加するときに、接続されているプログラムを書き直す必要はありません。 リレーショナル データベース内のデータは、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) を利用して管理、クエリ、および取得されます。 また、読んでください リレーショナル データベース管理システムとは.
通常、RDBMS を使用すると、ユーザーはデータベースの読み取りと書き込みができるユーザーを管理できるだけでなく、レポートの生成や分析も行うことができます。 すべてのトランザクションが完了し、すべてのデータが一貫していることを保証するために、特定のデータベースは ACID モデルのサポートを提供します。
#2. 分散型
このデータベースには、複数の場所にファイルまたはレコードが含まれています。 データの処理もネットワーク全体に分散およびコピーされます。
同種分散データベースは、各ノードで同じハードウェアを使用し、ノード間でデータを管理およびアクセスするために同じソフトウェア スタックを共有します。 異質なグループも存在します。 このような状況では、複数の場所で異なるハードウェア、オペレーティング システム、データベース プログラムが使用される可能性があります。
＃3。 雲
これらの DB は、パブリック、プライベート、またはハイブリッド クラウドの仮想設定用に構築されます。 ユーザーが転送および保存するデータの量によって月額料金が決まります。 また、高可用性とスケーラブルなリソースも備えています。 これらのデータベースは、SaaS (サービスとしてのソフトウェア) アプリケーションと互換性があります。
#4. グラフ
これらのレジストリは、非リレーショナル データベースの一例です。 彼らは、リレーショナル ストレージ、マッピング、クエリにグラフ理論のアイデアを使用しています。 ノードとエッジは、グラフ データベースの構成要素です。 エンティティ、またはノードは、他のノード間のリンクです。
ただし、これらのデータベースはネットワーク分析によく使用されます。 企業の Web サイトやソーシャル メディア プラットフォームから収集された顧客データは、グラフ データベースを使用して分析できます。
SPARQL 言語とプロトコルは、グラフ データベースの分析に使用されます。 SPARQL は SQL と同じ方法でデータを分析でき、データ間のつながりを調べるセマンティック分析にも使用できます。 このため、構造化情報と非構造化情報の両方で構成されるデータセットの分析に利用できます。 SPARQL を使用すると、ユーザーはリレーショナル データベースからのデータを分析し、友人同士の接続や PageRank を利用して、最短パスを見つけることができます。
#5. NoSQL
NoSQL データベースは、大量の異種データの管理に優れています。 リレーショナル データベースには、これらの代替手段が克服できる制限があります。 さらに、クラウド コンピューティング インフラストラクチャや大規模な非構造化データ セットに保存されているデータの評価にも優れています。 非リレーショナル データベースは、これらの種類のデータベースの別名です。
なぜデータベースは困難に直面するのでしょうか?
データベースのインストール、運用、維持の全体を通じて、一貫して問題が発生することがいくつかあります。
- 企業のデータは、どんな犠牲を払ってでも保護しなければならない資産です。 有能なサイバーセキュリティ担当者にはデータ リポジトリを保護するための専門知識が必要ですが、これには費用がかかる場合があります。
- 信頼できるデータがあるということは、データの整合性の結果です。 データベースへのアクセスを許可されたユーザーのみに制限する必要があるため、データの整合性を達成するのは困難です。
- データベースを保守し、最新の状態に保つことは、効率を最適化するために不可欠です。 基盤となるテクノロジーやデータベースに含まれるデータの変更は、データベースが適切にサポートされていない場合、その使いやすさに悪影響を与える可能性があります。
- データベースを統合することも難しい場合があります。 データ レイクとデータ ウェアハウスは、これを実現する方法の XNUMX つの例であり、複数のデータベースの統合も同様です。
データ ウェアハウスとは
データ ウェアハウスは、組織がレポートや分析の目的でさまざまな部門や部門のデータにアクセスできるようにする中央リポジトリです。 次に、データ ウェアハウスを使用して、複雑なクエリを使用してレポートを生成します。 レポートは、経営陣がビジネス上の意思決定を行う際に使用されます。 データ ウェアハウスでは、さまざまなシステムの物理データ ストアと論理データ ストアがどのように連携しているかを確認できます。
ただし、データ ウェアハウスの主な機能は、多くのソースからのデータを一元管理して、クエリを実行し、レポートを生成し、ビジネス上の意思決定を行えるようにすることです。 データ ウェアハウスは OLAP (オンライン分析処理) の場所です。 この形式の処理ではトランザクションは処理されず、分析のために複雑なクエリが使用されます。
運用データベースと意思決定支援データベース (データ ウェアハウス) は、完全に別の場所に保管されます。 ただし、データ ウェアハウスは物ではなく、設定です。 これは情報システムのアーキテクチャの一部であり、従来の運用データベースでは見つけるのが困難だったデータにユーザーが簡単にアクセスして表示できるように設計されています。
データ ウェアハウスはどのように機能するのでしょうか?
データ ウェアハウスは、他のさまざまなソースから取得したデータの保管庫です。 トランザクション システムとその他のリレーショナル データベースは、データ ウェアハウスに入る XNUMX つのデータ ソースです。
データは次の形式を取ることができます。
- 構造化されました
- 半構造化
- 非構造化データ
ビジネス インテリジェンス ツール、SQL クライアント、スプレッドシートはすべて、データ ウェアハウスに保存されている、変換および取り込み後の処理済みデータにアクセスできます。 多数のソースからの情報をデータ ウェアハウスで組み合わせることができます。
組織は、このデータを一元管理することで、クライアントをより完全に理解することができます。 その結果、自由に使えるすべてのデータが考慮されていることを安心していただけます。 データマイニングはデータウェアハウスでのみ可能です。 データ マイニングの目標は、収益と利益を増やすことができる有益な傾向を発見することです。
データ ウェアハウスの使用例
企業環境におけるデータ ウェアハウスの用途は多岐にわたります。 それらの潜在的な用途は分野固有である可能性があります。 ここでは、次の XNUMX つのケースを取り上げます。
- 健康管理。 データ ウェアハウスには、医師が病気をより適切に診断し、さまざまな治療の有効性を評価するのに役立つ患者に関する情報が保存されている場合があります。 たとえば、医療業界のデータ サイエンティストは、データ ウェアハウスに保存されている情報を調べて、25 歳以上のがん患者に対して化学療法がより一般的に使用される理由を知ることができます。
- マーケティング。 データ ウェアハウスは、マーケティング組織がキャンペーンや新製品発売の結果を監視するのに役立ちます。 パフォーマンス、販売、顧客サービスのやり取りはすべて、社内のダッシュボードとレポートを使用して監視できます。
- 銀行業。 銀行業界で広く採用されていることから、オンデスク リソースの管理における有効性が証明されています。 金融機関の選ばれたグループも、製品と市場のパフォーマンス分析と市場調査にそれを採用しました。
- 公的機関。 政府は情報を取得するためにデータ ウェアハウスに依存しています。 また、政府機関が個人の税金や健康保険のデータを追跡および分析するのにも役立ちます。
データウェアハウスのプロフェッショナル
データ サイエンス分野の専門家は、仕事でデータ ウェアハウスを活用する人々です。 この分野のキャリアは次のリストで定義されています。 以下にリストされている役職名は、分野によって若干異なる場合があることに注意してください。
- ビジネスインテリジェンス (BI) アナリスト。 データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンス アナリストにとって不可欠であり、データ ウェアハウスを使用して、データの視覚化を通じて企業全体および部門固有のビジネス インサイトを提供します。 データ視覚化と、Python、SQL、Tableau などのプログラミング言語を使用して、レポート、ダッシュボード、その他の視覚ツールを構築します。 さらに、米国のビジネス アナリストの平均給与は 80,654 ドルです。
- データウェアハウスアナリスト。 データ ウェアハウス アナリストの仕事には、データ ウェアハウスに保存されている情報の調査と評価が含まれます。 彼らは調査結果に基づいて、会社の現在のデータ ストレージとレポート プロセスをどのように改善するかについて提案します。 さらに、会社の運営の他の分野を支援するために、調査結果を編集して表示することもあります。 米国のデータ ウェアハウス アナリストの平均年間報酬は 81,010 ドルです。
- データウェアハウスエンジニア。 データ ウェアハウス エンジニアとして働く個人は、データ ウェアハウス計画を開発および監督します。 彼らは、プロジェクトパラメータの決定、潜在的なソフトウェアパッケージの精査、長期戦略の開発の指導を担当する可能性があります。 また、米国のデータ ウェアハウス エンジニアの平均年収は 95,760 ドルです。
データ ウェアハウスの種類
データ ウェアハウス (DWH) には主に XNUMX つのタイプがあります。
- エンタープライズ データ ウェアハウス (Edw)。 この文脈では、「ウェアハウス」はエンタープライズ データ ウェアハウス (EDW) を指します。 社内の従業員が意思決定を支援するために使用しています。 情報を整理して表現するための標準化された手段を提供します。 また、情報をトピックごとに分類できるため、より詳細なレベルのアクセス制御が可能になります。
- 運用データストア。 組織のデータ ウェアハウスも OLTP システムもレポート要求を満たせない場合、オペレーショナル データ ストア (ODS とも呼ばれます) の必要性が生じます。 ODS のデータ ウェアハウスは常に更新されます。 これは、従業員の記録の保管やその他の日常的な管理タスクに最適なオプションであることを意味します。
- データ市場。 データ ウェアハウスには、特定のセクションとしてデータ マートが含まれます。 販売、財務、営業、財務など、特定のビジネス分野に合わせてカスタマイズされています。 自律型データ マートにより、ソースから直接データを収集できます。
データ ウェアハウスのコンポーネント
データ ウェアハウスを構成する XNUMX つのコンポーネントは次のとおりです。
- 倉庫マネージャー。 倉庫管理者の職務には、倉庫に保管されているデータの管理が含まれます。 データの整合性チェック、インデックスとビューの構築、非正規化と集計の生成、ソース データの変換とマージ、データのアーカイブ、データのベーキングなどのタスクを実行します。
- ロードマネージャー。 フロント コンポーネントはロード マネージャーの別名です。 これにより、データの抽出とウェアハウスへのロードに必要なすべてのタスクが完了します。 データをデータ ウェアハウス用に準備するために、これらのアクティビティには変換も含まれます。
- クエリマネージャー。 「バックエンド コンポーネント」という用語は、クエリ マネージャーを指すこともあります。 ユーザーからのすべての問い合わせを管理し、関連するすべてのプロセスを実行します。 このデータ ウェアハウス部分は、適切なテーブルにクエリを送信して、適切なタイミングでクエリを実行できるようにします。
データウェアハウスの利点
データ ウェアハウスの利点をいくつか紹介します。
- データ ウェアハウスは、さまざまなソースからさまざまなデータを一元化し、アクセスできるようにするため、企業にメリットをもたらす可能性があります。
- データ ウェアハウスは、幅広いビジネス プロセスに関する信頼性の高いデータを提供します。 また、自発的なクエリやレポートも可能になります。
- データ ウェアハウスを使用すると、異なるデータ ソースを統合できるため、製造インフラストラクチャの負荷が軽減されます。
- データ ウェアハウスを使用すると、分析の実行とレポートの生成にかかる時間を短縮できます。
- データが再編成および統合されると、ユーザーはレポートを実行してデータを分析するのがより便利になります。
- ユーザーは、一元化されたデータ ウェアハウス内のさまざまなソースから重要なデータにアクセスできます。 その結果、ユーザーはこれまで複数のデータベースを調べるのに費やしていた時間が解放されます。
- データ ウェアハウスには、過去のすべての記録が保管されます。 これにより、予測を目的としたさまざまな時間枠やパターンの調査が容易になります。
データ ウェアハウスの欠点
データ ウェアハウスの欠点をいくつか紹介します。
- 乱雑なデータには最適な選択ではありません。
- データ ウェアハウスの開発と展開は、困難で時間のかかるプロセスです。
- ウェアハウスに保存されているデータは、急速に古くなってしまう可能性があります。
- データ ソース、インデックス、クエリの変更、およびデータ型や範囲の変更は困難な場合があります。
- データ ウェアハウスは一見シンプルに見えるかもしれませんが、実際にはほとんどの消費者にとっては複雑すぎます。
- データ ウェアハウス プロジェクトは、どれほど適切に管理されているとしても、最終的には当初の計画よりも時間がかかり、より多くの領域をカバーすることになります。
- 倉庫のユーザーは、最終的には独自の一連のビジネス規制を作成する可能性があります。
- 企業は学習と実装のプロセスに多額の投資を行う必要があります。
データベースとデータ ウェアハウス
データ ウェアハウスとデータベースは、データの保存と管理という点では同様の目的を果たします。 ただし、いくつかの重要な区別が必要です。 まず、データ ウェアハウスは分析を行うことができます。 これらは、企業が特定の指標を監視およびレポートするための分析クエリを提供します。 一方、データベースは情報の集中リポジトリにすぎません。 データベースの主な機能は、データの安全で便利な保管場所とデータへのアクセスを提供することです。
さらに、データベースとデータ ウェアハウスは連携して、企業が毎日生成する膨大な量の情報を保存および整理します。 たとえば、衣料品メーカーは顧客データを XNUMX つのデータベースに保管し、Web サイト分析を別のデータベースに保管する場合があります。 データ ウェアハウスを使用すると、XNUMX つのデータセットを長期にわたって比較して、消費者の行動のパターンを確認できるようになります。
これら XNUMX つのストレージ システム間に存在する違いを詳しく見てみましょう。
#1. OLTP と OLAP
データ処理システムの XNUMX つのタイプは、オンライン トランザクション処理 (OLTP) として知られています。 これは、ほとんどの企業の運用データを格納するデータベースの一般的なモデルです。 OLTP は、完全かつ正確なデータへのタイムリーなアクセスをユーザーに提供することで、日々のビジネス上の問い合わせの迅速な解決を促進します。
オンライン分析処理 (OLAP) として知られるデータ処理システムは、パフォーマンスや通常の使用よりもデータ分析を優先して意思決定を推進します。 OLAP システムとビジネス インテリジェンス ソリューションを統合すると、技術系以外の管理者や幹部が問い合わせに答えたり、ビジネス関係者に詳細なレポートを提供したりするタスクが簡素化されます。
ほとんどの場合、データベースは、データに迅速にアクセスしたい企業にとって頼りになる OLTP ソリューションです。 データ サイエンティスト、BI ツール、その他の大規模分析のユースケースにとって、リアルタイム データと履歴データの両方を集約できる OLAP ソリューションは、データ ウェアハウス システムに最適です。
#2. 使用例
データ ウェアハウスとデータベースは互換性がなく、非常に多様な目的に役立ちます。
小規模で個別のトランザクションは、組織の日常業務の原動力となるため、データベースの基礎となります。 オンラインでのチケットの購入、銀行口座への送金、新しい患者情報の追加などはすべて、そのようなアクティビティの例です。
さらに、企業の過去、現在、将来に関する、より深いレベルの調査が必要な質問には、データ ウェアハウスが最適です。 これには、顧客の習慣や購入傾向に関するこれまで知られていなかった洞察を発見するための、さまざまなデータベースからのデータマイニングなどのタスクが含まれます。
#3. レポートと分析
OLTP データベースではある程度のレポート作成や分析が可能ですが、データの形式が通常であるため、より困難になります。 さらに、最適なパフォーマンスを実現するために、データベースには最新の情報のみが保存されることが多く、履歴クエリを実行できなくなります。
対照的に、データ ウェアハウスは、最初はレポートと分析を容易にするために開発された専用の施設です。 ユーザーは現在と過去のデータを利用できるため、考えられる結論の範囲が広がります。
#4. データ構造
データベース内の情報は「正規化」されています。 正規化を行うと、同じ情報を再度保存することを心配する必要がなくなります。 同じ情報を複数の場所に保存する必要がなくなることで、データベースの一貫性が高まり、ひいては信頼性も高まります。
データの正規化には、情報を多数のテーブルに分割することが含まれます。 個別のデータ エンティティはテーブルで表されます。 たとえば、本の販売を追跡するデータベースは、データを XNUMX つのテーブルに分割します。XNUMX つは本の詳細用、XNUMX つは各本の主題用、もう XNUMX つは出版社用です。
データを標準化することで、データベースのメモリ効率とディスク効率の両方を保証できます。 ただし、クエリの点では非効率的です。 正規化されたデータベースは、その構造によりクエリが難しい場合があります。 データ ウェアハウス内のデータは、企業がそのデータに対して複雑なクエリを実行する必要があるため、アクセスを容易にするために非正規化され、繰り返しデータが含まれることがよくあります。
#5. サービスレベルアグリーメント
データベースはオンライン トランザクション処理 (OLTP) に使用されるため、可用性が非常に重要であり、99.9% を超える必要があります。 オンライン トランザクション処理 (OLTP) データベースがダウンすると、重大な問題が発生し、操作が停止する可能性があります。
ただし、データ ウェアハウスは主にバックエンド分析に利用されるため、ダウンタイムはそれほど問題になりません。 実際、ほとんどのデータ ウェアハウスでは、新しいデータが追加されるまでのメンテナンス期間を計画しています。 ダウンタイムにより、ユーザーがデータにアクセスする必要がない時間帯にアップロードを高速化できるため、誰もがその恩恵を受けます。 必要最低限のもの以外をすべてオフにすると、プロセスがスピードアップし、より正確になります。
＃6。 最適化
データが更新 (追加、変更、または削除) されると、データベースは可能な限り迅速かつ効率的に更新を行うように設計されています。 トランザクション処理を効率化するには、超高速のデータベース応答時間が必要です。 データベースの最も重要な機能の XNUMX つは、システム内で行われるすべてのトランザクションを追跡する機能です。この機能がなければビジネスは長く続かないでしょう。
データ ウェアハウスは、巨大な多次元データセットに対する少数の複雑なクエリを短時間で処理するように設計されています。
データ ウェアハウスはデータベースより大きいですか?
はい。 データベース ソフトウェアを使用すると、これらすべての場所にデータを保存できます。 ただし、保存されるデータの量という点では、データ ウェアハウスはデータベースよりもはるかに大きくなります。 データ ウェアハウスは主に、意思決定者に支援を提供するためのデータ マイニングとデータ分析を目的として機能します。
運用データベースとデータ ウェアハウス
運用 DBMS やデータ ウェアハウスなど、ビジネスのさまざまなニーズに対応するデータベース システムには、いくつかの異なる種類があります。
ビジネスの日常業務に関して言えば、データベース システムに関しては最善のものしか役に立ちません。 組織の製品やサービスを生産および提供するプロセスを管理および制御する目的で、これらのシステムはトランザクション処理を目的としています。 積極的に使用されているデータベース システムには、顧客関係、在庫レベル、注文を管理するためのシステムが含まれます。
一方、データ ウェアハウスは、企業内の分析および意思決定のプロセスを支援するために構築されています。 これらのプラットフォームは、複数のオペレーティング システムからの情報を XNUMX つの一貫した観点にまとめるために使用されます。 ビジネス インテリジェンス、データ分析、意思決定はすべてデータ ウェアハウスによって支援されます。これは、データ ウェアハウスがクエリを適切に実行し、レポートを生成するためです。
データ ウェアハウスと運用データベース システムの最も顕著な違いは次のとおりです。
- 目的。 物事をスムーズに進めるために、企業は運用データベース システムに依存していますが、データ ウェアハウスは戦略的計画や綿密な調査に役立ちます。
- データ構造。 運用データベース システムのデータは、データの重複の可能性を減らし、そこに含まれるデータの信頼性を高めるために、多くの場合標準であるか、多数の関連テーブルに構造化されています。 ただし、データ ウェアハウスでは多くの場合、非正規化されたデータ構造が採用されています。これは、レポートや分析を目的として、より少数のより効率的なテーブルに情報が保存されることを意味します。
- データ量。 データ ウェアハウスは数年分のデータを保持できますが、運用データベース システムは最新のデータのみを追跡する必要があります。
- パフォーマンス。 運用データベースは、大量の高速トランザクション処理向けに最適化されています。 しかし、データ ウェアハウスはクエリとレポート用に構築されており、大規模なデータ セットに対する複雑な分析クエリを処理します。
トランザクション データベースとデータ ウェアハウス
トランザクション データベースの基本的な機能はデータをキャプチャすることですが、データ ウェアハウス データベースの主な機能は、ビジネスの成功に不可欠な分析クエリに対する回答を提供することです。
トランザクション データベースを含むオンライン トランザクション処理 (OLTP) テクノロジは、トランザクションをリアルタイムで記録および処理するように設計されています。 顧客が ATM から現金を受け取ったが、その取引が銀行の記録に反映されていない場合を考えてみましょう。 このようなことが定期的に繰り返されれば、銀行は存続できなくなります。 したがって、銀行システムは、ATM で待っている間に取引が確実に記録されるように構成されています。 このシステムは書き込み用に最適化されているため、クエリ (読み取り操作) は遅くなります。
一方、データ ウェアハウス (DW) は、データの分析とクエリを容易にするという明確な目的で構築されたデータベースの一種です。 これらのデータベース内のデータは読み取り専用ですが、従来のオンライン トランザクション処理 (OLTP) アプリケーションで使用されるデータベースよりも時間とリソースの効率が高い方法でクエリや分析を行うことができます。 この点で、OLAP システムはユーザーが読みやすいように作られています。 ビジネス インテリジェンス ソリューションをアプリケーション データベースから切り離しておくことで、CFO がレポートを要求するたびに銀行や ATM がオフラインになることを回避できます。
初心者ユーザーがアプリケーション データベースの図を受け取り、よく言われるテーブルの増殖という干し草の山からデータの針を見つけるように指示される状況を避けるために、DW の仕様と保守も改善されています。 また、質問への回答も迅速かつ確実に行えます。
さらに、DW はテーブル構造を簡素化、標準化し、通常は非正規化して、分析の品質を向上させます。 したがって、後で示すように、必要なデータのみをより単純で広範に文書化されたテーブルに保存し、テーブル接続とクエリの複雑さを軽減します。
データレイク vs データベース vs データ ウェアハウス
これら XNUMX つのストレージ システム間の顕著な違いをいくつか紹介します。
- 構造。 データベースは厳密なスキーマ制約に従い、事前に決定された構造に従います。 一方、データ ウェアハウスとデータ レイクは、XNUMX 種類のデータ (構造化データ、半構造化データ、非構造化データ) をすべて保存できます。
- 目的。 データベースが真価を発揮するのは、リアルタイムのトランザクション処理です。 データ ウェアハウスの主な目的は、分析とレポートを容易にすることです。 データ探索と複雑な分析は、データ レイクに保存された原材料を使用して実行できる XNUMX つの例にすぎません。
- 変換。 データベースはセットアップされたデータのみを保存できるため、データベース スキーマの均一性が要求されます。 データ ウェアハウスとデータ レイクは、スキーマを変更し、オンザフライでデータを変換する柔軟性を提供します。
- 歴史。 ほとんどのデータベースは最新の情報のみを保持します。 データ ウェアハウスは、傾向の予測や適切な選択に使用するために過去のデータセットを収集および整理します。 包括的なデータ探索を促進するために、データ レイクには履歴データだけでなくリアルタイムのデータも保持できます。
データ ウェアハウスを使用してみませんか?
簡単に言えば、データベースは運用目的でトランザクション データを処理し、データ ウェアハウスは戦略的意思決定のために大量のデータを保存および分析します。 意思決定と拡張は、Web サイトでのユーザーのやり取りから売上や在庫情報に至るまで、あらゆる利用可能なデータをもとに行うことができます。
まとめ
結論として、データ ウェアハウスとデータベースはどちらも大量のデータを保存する効果的な方法です。 どちらも企業の世界では非常に価値がありますが、メリットは異なります。 今日の情報ベースの経済におけるそれらの価値は計り知れません。 ただし、この創意工夫にはビジネスの目的が条件となります。
データベースとデータ ウェアハウスに関するよくある質問
データ ウェアハウスとデータベースのどちらを使用する必要がありますか?
データベースを作成および使用する主な目的は、情報を保存することです。 ただし、データを分析する場合は、データ ウェアハウスが役立ちます。 大規模な分析クエリはデータ ウェアハウスで処理するのが最適ですが、データベースは通常、トランザクションごとに読み取り/書き込み操作を行うように設計されています。
Mysql はデータベースですか、それともデータ ウェアハウスですか?
MySQL は軽量の DBMS ではありません。 これは完全なデータベース管理システムです。 MySQL は、そのリレーショナル形式により、操作および学習が最も簡単なデータベースであると言えます。 ただし、上記の他の選択肢のいくつかは、広範な実装にはより適切である可能性があります。
Snowflake はデータ ウェアハウスですか?
はい。 Snowflake のアーキテクチャは、BigQuery と同様に、中央のデータ ストレージ レイヤーをデータ処理レイヤーから分割します。 Snowflake は、パフォーマンス、スケーラビリティ、クエリ最適化の点で競合他社よりも優れているため、現在市場で最も人気のあるデータ ウェアハウスとなっています。 問題は、Snowflake は通常より高価であるため、それを考慮する必要があることです。
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参照
