Um grande número de transações comerciais ocorre todos os dias em sua empresa? Você tem dados de anos anteriores que deseja estudar para tornar sua empresa mais bem-sucedida? Ótimo! Então você vai precisar de um banco de dados além de um data warehouse... Mas quais informações pertencem a onde? Tanto um banco de dados quanto um data warehouse são exemplos de diferentes tipos de sistemas de armazenamento. No entanto, eles são usados para objetivos bastante diferentes. Neste artigo, discutiremos a diferença entre relacional, operacional, transacional, data lake e data warehouse.
Vamos examinar rapidamente os fundamentos de como esses vários sistemas de armazenamento funcionam e as situações em que podem ser úteis.
O que é banco de dados?
Um banco de dados armazena informações ou dados em um local centralizado. O processamento de transações online (OLTP) depende de bancos de dados, que são acessíveis digitalmente pelos usuários. Desde o advento do armazenamento de dados computadorizado, as empresas contam com sistemas de gerenciamento de banco de dados. Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é apenas um meio de fornecer acesso conveniente às informações.
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) dominam o mercado há várias décadas, portanto, quando falamos de bancos de dados, quase sempre nos referimos a um RDBMS. As empresas os usam porque é mais rápido armazenar e recuperar dados usando um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional.
Além disso, um banco de dados é um conjunto classificado de informações. Bancos de dados relacionais armazenam informações em “tabelas”, que constituem coleções de dados que agrupam dados relacionados. Nesta analogia, uma tabela representa uma grade com colunas e linhas.
- Cada registro em uma tabela, como uma lista de remessas ou uma lista de clientes, é representado por uma linha.
- Campos de dados, como nome, endereço, número de telefone do cliente, etc., podem ser vistos como colunas em uma tabela.
- Colunas, linhas e tabelas são todas definidas em um banco de dados por um esquema, que é uma especificação de todas as partes do banco de dados.
Os sistemas de processamento de transações on-line (OLTP) dependem fortemente de bancos de dados como back-end porque eles adicionam, atualizam e excluem registros um de cada vez. Como os registros são recuperados das tabelas um por vez, a abordagem mais eficiente para armazená-los é em linhas, com índices em campos-chave para acelerar a recuperação.
No entanto, nem todas as infraestruturas dependem de um modelo de transação. Pode ser útil examinar padrões nos dados coletados ao longo do tempo. Não é necessário saber os valores de determinados registros. Você precisa de resumos de comportamento, como valores totais gastos e distância percorrida. Novamente, você deve agir rapidamente ao adquirir essas informações.
Casos de uso de banco de dados
Bancos de dados, como data warehouses, têm vários usos práticos em uma ampla variedade de campos. Bancos de dados pessoais são outra aplicação comum. Algumas instâncias são as seguintes:
- Prontuário Eletrônico de Saúde (EHR). As informações sobre um paciente podem ser armazenadas em um registro eletrônico de saúde (EHR) logo na primeira visita. Então, em visitas subseqüentes, as informações são atualizadas. Esses dados são protegidos e privados enquanto estão hospedados na plataforma. Ele revisa a hora e a data da consulta agendada, bem como a lista atual de sintomas e diagnósticos do paciente. Os registros eletrônicos de saúde também permitem que os médicos visualizem seus dados de qualquer local, desde que tenham permissão para fazê-lo.
- Recomendações do consumidor. Um banco de dados é usado pela Netflix e Spotify para acompanhar os shows e músicas que eles oferecem, bem como seus hábitos de visualização e audição. Os bancos de dados NoSQL salvam esses dados e os usam para fazer sugestões sobre o que você gostaria de ver a seguir com base em suas interações anteriores.
Profissionais de banco de dados
Especialistas em ciência de dados geralmente são aqueles que têm experiência profissional trabalhando com bancos de dados. Algumas ocupações comuns nesta área são descritas abaixo. Lembre-se de que os cargos abaixo podem diferir dependendo do setor.
- Arquiteto de banco de dados. O trabalho de um arquiteto de banco de dados é criar e manter bancos de dados. Eles são pioneiros em novas abordagens para gerenciamento, desenvolvimento e proteção de banco de dados. Seu principal objetivo é melhorar a acessibilidade de dados para usuários como analistas de dados, cientistas de dados e engenheiros. O salário médio anual de um arquiteto de banco de dados nos Estados Unidos é de US$ 109,693. O que é um gerenciador de banco de dados e como você se torna um?
- Administrador de banco de dados. O trabalho de um administrador de banco de dados é garantir que o banco de dados funcione sem problemas. Eles projetam e implementam bancos de dados para acompanhar itens como registros financeiros, especificações de produtos e detalhes de pedidos. Os administradores de banco de dados também lidam com permissões para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar os dados. Além disso, o salário médio anual de um administrador de banco de dados nos Estados Unidos é de US$ 78,837.
- Analista de dados: para ajudar as empresas com seus problemas, os analistas de dados coletam, limpam e analisam conjuntos de dados. A renda anual de um analista de banco de dados nos Estados Unidos é em média de US$ 74,294.
Tipos de banco de dados
Existem várias variedades de bancos de dados. Você pode categorizá-los como bibliográficos, de texto completo, numéricos ou baseados em imagens. No campo da informática, os bancos de dados costumam ser agrupados de acordo com a estrutura que empregam.
Aqui estão apenas alguns exemplos de bancos de dados organizacionais importantes:
#1. relacional
Este método estatístico descreve as informações de uma forma que permite uma organização e recuperação de dados flexíveis. As tabelas são os blocos de construção dos bancos de dados relacionais. Nessas tabelas, as informações são estruturadas de acordo com formatos pré-determinados. Cada coluna em uma tabela armazena algum tipo de informação e cada linha armazena uma instância dessa informação. No entanto, um banco de dados relacional usa linhas, colunas e tabelas para organizar dados sobre clientes individuais. Indexá-los facilita a pesquisa usando consultas SQL e NoSQL.
Além disso, as interfaces de programação do usuário e do aplicativo para bancos de dados relacionais são normalmente escritas em SQL. Em um banco de dados relacional, adicionar um novo tipo de dados não requer reescrever nenhum dos programas conectados. Os dados em um banco de dados relacional são gerenciados, consultados e recuperados com o auxílio de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Além disso, leia O que são sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional.
Normalmente, um RDBMS permitirá que seus usuários gerenciem quem pode ler e gravar no banco de dados, além de gerar relatórios e fazer análises. Para garantir que todas as transações sejam finalizadas e que todos os dados sejam consistentes, alguns bancos de dados fornecem suporte para o modelo ACID.
#2. distribuído
Este banco de dados contém arquivos ou registros em mais de um local. O processamento de dados também é distribuído e copiado pela rede.
Bancos de dados distribuídos homogêneos usam o mesmo hardware em cada nó e compartilham a mesma pilha de software para gerenciar e acessar dados entre os nós. Grupos heterogêneos também existem. Em tais situações, os vários locais podem usar hardware, sistemas operacionais e programas de banco de dados diferentes.
#3. Nuvem
Esses bancos de dados são construídos para uma configuração virtual em uma nuvem pública, privada ou híbrida. A quantidade de dados transferidos e armazenados para um usuário é o que determina sua mensalidade. Eles também vêm com alta disponibilidade e recursos escaláveis. Esses bancos de dados são compatíveis com aplicativos SaaS (software como serviço).
#4. Gráfico
Esses registros são um exemplo de banco de dados não relacional. Eles usam ideias teóricas de grafos para armazenamento relacional, mapeamento e consulta. Nós e arestas são os blocos de construção de um banco de dados gráfico. Entidades, ou nós, são os links entre outros nós.
No entanto, esses bancos de dados são comumente usados para análise de rede. Os dados do cliente coletados nos sites e plataformas de mídia social de uma empresa podem ser analisados usando bancos de dados gráficos.
A linguagem e o protocolo SPARQL são usados para análises em bancos de dados gráficos. O SPARQL pode analisar dados da mesma forma que o SQL, e também pode ser usado para análise semântica, que envolve a observação de conexões entre partes de dados. Por causa disso, ele pode ser utilizado para análises em conjuntos de dados que consistem em informações estruturadas e não estruturadas. Usando o SPARQL, os usuários podem analisar dados de um banco de dados relacional, aproveitar as vantagens das conexões amigo-de-um-amigo, PageRank e encontrar o caminho mais curto.
#5. NoSQL
Os bancos de dados NoSQL se destacam no gerenciamento de grandes quantidades de dados díspares. Os bancos de dados relacionais têm limitações que essas alternativas podem superar. Além disso, eles se destacam na avaliação de dados armazenados na infraestrutura de computação em nuvem e em grandes conjuntos de dados não estruturados. Bancos de dados não relacionais é outro nome para esses tipos de bancos de dados.
Por que os bancos de dados enfrentam dificuldades?
Existem algumas dificuldades consistentes que surgem durante a instalação, operação e manutenção do banco de dados.
- Os dados de uma empresa são um ativo que deve ser protegido a todo custo. Pessoal competente em segurança cibernética requer experiência para proteger repositórios de dados, o que pode ser caro.
- Ter dados confiáveis é resultado da integridade dos dados. A integridade dos dados é difícil de alcançar, pois requer limitar o acesso ao banco de dados apenas para usuários autorizados.
- Manter um banco de dados e mantê-lo atualizado são essenciais para a eficiência ideal. Alterações na tecnologia subjacente ou nos dados contidos em um banco de dados podem ter um impacto negativo em sua usabilidade se não forem suportados adequadamente.
- Também pode ser um desafio integrar bancos de dados. Data lakes e data warehouses são dois exemplos de maneiras pelas quais isso pode ser feito, assim como a consolidação de vários bancos de dados.
O que é um Data Warehouse
Um data warehouse é um repositório central que permite a uma organização acessar dados de vários departamentos e unidades para fins de relatórios e análises. O data warehouse é então usado para gerar relatórios usando consultas complexas. Os relatórios são usados pela administração na tomada de decisões de negócios. Em um data warehouse, você pode ver como os armazenamentos de dados físicos e lógicos de vários sistemas se encaixam.
No entanto, a principal função de um data warehouse é centralizar dados de várias fontes para que possam ser consultados, gerados relatórios e tomadas decisões de negócios. Os armazéns de dados são os locais para OLAP (processamento analítico online). Essa forma de processamento não lida com transações, mas usa consultas complexas para análise.
A base de dados operacional e a base de dados de apoio à decisão (Data Warehouse) são mantidas em localizações completamente distintas. O data warehouse, no entanto, não é uma coisa, mas sim uma configuração. É uma parte da arquitetura de um sistema de informação projetada para oferecer aos usuários fácil acesso e apresentação de dados que, de outra forma, seriam difíceis de encontrar em um banco de dados operacional convencional.
Como funciona o Data Warehouse?
Um Data Warehouse é um depósito de dados que vêm de várias outras fontes. O sistema transacional e outros bancos de dados relacionais são duas fontes de dados que entram em um data warehouse.
Os dados podem assumir a forma de:
- Estruturado
- Semi-estruturado
- Dados não estruturados
Ferramentas de inteligência de negócios, clientes SQL e planilhas podem acessar os dados processados armazenados no Data Warehouse após terem sido transformados e ingeridos. Informações de várias fontes podem ser combinadas em um data warehouse.
Uma organização pode obter uma compreensão mais completa de seus clientes centralizando esses dados. Como resultado, você pode ter certeza de que levou em consideração todos os dados à sua disposição. A mineração de dados só é possível com um data warehouse. Na mineração de dados, o objetivo é descobrir tendências úteis que possam aumentar a receita e os ganhos.
Casos de uso de data warehouse
Há uma grande variedade de usos para um data warehouse em ambientes corporativos. Suas aplicações potenciais podem ser específicas do setor. Aqui estão dois casos em questão:
- Assistência médica. Um data warehouse pode armazenar informações sobre pacientes que podem ajudar os médicos a diagnosticar melhor doenças e avaliar a eficácia de vários tratamentos. Um cientista de dados do setor de saúde pode, por exemplo, examinar as informações armazenadas em um data warehouse para saber por que a quimioterapia é mais comumente usada para pacientes com câncer acima de 25 anos.
- Marketing. Um data warehouse pode ajudar uma organização de marketing a monitorar os resultados de uma campanha ou lançamento de um novo produto. As interações de desempenho, vendas e atendimento ao cliente podem ser monitoradas com a ajuda de painéis e relatórios internos.
- Bancário. Sua ampla adoção no setor bancário atesta sua eficácia no gerenciamento de recursos on-desk. Um seleto grupo de instituições financeiras também o empregou para análises de desempenho de produtos e mercados e pesquisas de mercado.
- Setor público. O governo depende de armazéns de dados para adquirir inteligência. Além disso, ajuda as agências governamentais a acompanhar e analisar dados de impostos e seguros de saúde individuais.
Profissionais de Data Warehouse
Os profissionais da área de ciência de dados são aqueles que fazem uso de data warehouses em seu trabalho. Carreiras nesta área são definidas na lista a seguir. Esteja ciente de que os cargos listados abaixo podem mudar ligeiramente de um setor para outro.
- Analista de Business Intelligence (BI). Os armazéns de dados são o pão com manteiga de um analista de inteligência de negócios, que os utiliza para fornecer insights de negócios em toda a empresa e específicos do departamento por meio da visualização de dados. Usando visualização de dados e linguagens de programação como Python, SQL e Tableau, eles constroem relatórios, painéis e outras ferramentas visuais. Além disso, o salário médio de um analista de negócios nos Estados Unidos é de US$ 80,654.
- Analista de data warehouse. O trabalho de um analista de data warehouse inclui investigar e avaliar as informações armazenadas em um. Com base em suas descobertas, eles oferecem sugestões de como o armazenamento de dados atual da empresa e os processos de geração de relatórios podem ser melhores. Além disso, eles podem compilar e exibir suas descobertas para auxiliar em outras áreas de operações da empresa. A remuneração média anual de um analista de data warehouse nos Estados Unidos é de US$ 81,010.
- Engenheiro de armazenamento de dados. Um indivíduo que trabalha como engenheiro de data warehouse desenvolve e supervisiona planos de data warehouse. Eles podem ser responsáveis por determinar os parâmetros do projeto, avaliar pacotes de software em potencial e orientar o desenvolvimento de estratégias de longo prazo. Além disso, a renda média anual de um engenheiro de data warehouse nos Estados Unidos é de US$ 95,760.
Tipos de data warehouse
Existem basicamente três tipos de data warehouses, ou DWHs:
- Data Warehouse Corporativo (Edw). Nesse contexto, “armazém” refere-se a um Enterprise Data Warehouse (EDW). É usado por funcionários de toda a empresa para ajudá-los a tomar decisões. Ele fornece um meio padronizado de organizar e representar informações. Ele também permite que as informações sejam categorizadas por tópico, permitindo níveis mais granulares de controle de acesso.
- Armazenamento de Dados Operacionais. Quando nem o data warehouse de uma organização nem seus sistemas OLTP podem atender às suas demandas de relatórios, surge a necessidade de um armazenamento de dados operacionais (também conhecido como ODS). O data warehouse no ODS é constantemente atualizado. Isso significa que é a opção ideal para coisas como manter registros de funcionários e outras tarefas administrativas mundanas.
- Datamart. O data warehouse inclui o data mart como uma seção específica. É feito sob medida para um determinado campo de negócios, como vendas, finanças, vendas ou finanças. Um data mart autônomo permite a coleta de dados diretamente das fontes.
Componentes do Data Warehouse
A seguir estão os três componentes que compõem os data warehouses:
- Gerente de armazém. As funções do gerente do armazém incluem o gerenciamento dos dados armazenados no armazém. Ele realiza tarefas, incluindo verificações de consistência de dados, criação de índices e exibições, desnormalização e geração agregada, transformação e mesclagem de dados de origem, arquivamento de dados e preparação de dados.
- Gerenciador de carga. O componente frontal é outro nome para o gerenciador de carga. Ele completa todas as tarefas necessárias para a extração e carregamento de dados no warehouse. Para preparar os dados para o data warehouse, essas atividades também envolvem transformações.
- Gerenciador de consultas. O termo “componente de back-end” também pode se referir ao gerenciador de consultas. Ele gerencia todas as consultas do usuário e conduz todos os processos relacionados. Essa parte do Data warehouse funciona enviando consultas às tabelas apropriadas para que possam ser executadas nos momentos apropriados.
Vantagens do Data Warehouse
Aqui estão alguns dos benefícios dos data warehouses.
- As empresas podem se beneficiar de um data warehouse porque centraliza e torna acessível uma ampla variedade de dados de várias fontes.
- O data warehouse fornece dados confiáveis em uma ampla gama de processos de negócios. Também permite consultas e relatórios espontâneos.
- O Data Warehouse permite a consolidação de fontes de dados distintas, o que facilita a carga na infraestrutura de fabricação.
- Um data warehouse pode reduzir o tempo necessário para realizar análises e gerar relatórios.
- Quando os dados são reorganizados e integrados, torna-se mais conveniente para os usuários executar relatórios e analisar os dados.
- Os usuários podem acessar dados cruciais de várias fontes em um data warehouse centralizado. Conseqüentemente, ele libera o tempo do usuário anteriormente gasto vasculhando vários bancos de dados.
- O data warehouse é onde todos os registros anteriores são mantidos. Isso facilita o exame de prazos e padrões variados para fins de previsão.
Desvantagens do Data Warehouse
Aqui estão algumas das desvantagens dos data warehouses.
- Não é a melhor escolha para dados confusos.
- O desenvolvimento e implantação de um data warehouse é um processo árduo e demorado.
- Os dados armazenados em um warehouse podem ficar obsoletos muito rapidamente.
- Modificar fontes de dados, índices e consultas, bem como alterar tipos e intervalos de dados, pode ser um desafio.
- O data warehouse pode parecer simples à primeira vista, mas na verdade é muito complexo para a maioria dos consumidores.
- Projetos de armazenamento de dados, não importa o quão bem gerenciados, invariavelmente acabam levando mais tempo e abrangendo mais terreno do que o originalmente planejado.
- Os usuários do warehouse podem eventualmente criar seus próprios conjuntos de regulamentos de negócios.
- As empresas devem investir fortemente na aprendizagem e implementação de processos.
Banco de Dados x Data Warehouse
Um data warehouse e um banco de dados servem a propósitos semelhantes em termos de armazenamento e gerenciamento de dados. No entanto, existem algumas distinções significativas que devem ser feitas. Para começar, os data warehouses podem fazer análises. Eles fornecem consultas analíticas para as empresas monitorarem e relatarem determinadas métricas. Um banco de dados, por outro lado, é apenas um repositório centralizado de informações. A principal função de um banco de dados é fornecer armazenamento seguro e conveniente e acesso aos dados.
Além disso, um banco de dados e um data warehouse trabalham juntos para armazenar e organizar os vastos volumes de informações que as empresas geram todos os dias. Um fabricante de roupas, por exemplo, pode manter os dados do cliente em um banco de dados e a análise do site em outro. Um data warehouse permitirá que eles comparem os dois conjuntos de dados ao longo do tempo para ver padrões no comportamento do consumidor.
Vamos dar uma olhada mais profunda nas distinções que existem entre esses dois sistemas de armazenamento.
#1. OLTP x OLAP
Um tipo de sistema de processamento de dados é conhecido como processamento de transações online (OLTP). Este é o modelo predominante para bancos de dados que armazenam dados operacionais para a maioria das empresas. O OLTP serve para facilitar a resolução rápida de consultas de negócios do dia-a-dia, fornecendo aos usuários acesso oportuno a dados completos e corretos.
Um sistema de processamento de dados conhecido como processamento analítico online (OLAP) prioriza a análise de dados para orientar a tomada de decisões sobre o desempenho e o uso regular. A integração de sistemas OLAP com soluções de inteligência de negócios simplifica a tarefa de responder a perguntas e fornecer relatórios detalhados às partes interessadas nos negócios para gerentes e executivos não técnicos.
Na maioria dos casos, um banco de dados é a solução OLTP ideal para empresas que desejam acesso rápido aos seus dados. Para cientistas de dados, ferramentas de BI e outros casos de uso analítico em grande escala, uma solução OLAP que pode agregar dados históricos e em tempo real é ideal para sistemas de data warehouse.
#2. Casos de uso
Um data warehouse e um banco de dados não são intercambiáveis e servem a propósitos muito diversos.
Transações pequenas e discretas são o pão com manteiga dos bancos de dados, pois são elas que impulsionam as operações diárias de uma organização. Uma compra de ingresso on-line, uma transferência de conta bancária e a adição de novas informações do paciente são exemplos de tais atividades.
Além disso, questões relativas ao passado, presente e futuro de uma empresa que exigem um nível de estudo mais aprofundado são mais adequadas para data warehouses. Isso inclui tarefas como mineração de dados de diferentes bancos de dados para descobrir informações anteriormente desconhecidas sobre hábitos do cliente e tendências de compra.
#3. Relatórios e Análises
Embora os bancos de dados OLTP permitam alguns relatórios e análises, é mais desafiador devido ao formato normal dos dados. Além disso, para um desempenho ideal, os bancos de dados geralmente armazenam apenas as informações mais recentes, impossibilitando a realização de consultas históricas.
Por outro lado, os data warehouses são instalações construídas para fins específicos que foram desenvolvidas inicialmente para facilitar relatórios e análises. Dados do presente e do passado estão disponíveis para os usuários, expandindo o escopo de possíveis conclusões.
#4. Estrutura de dados
As informações nos bancos de dados foram “normalizadas”. Com a normalização, você não terá que se preocupar em salvar a mesma informação novamente. Ao eliminar a necessidade de armazenar as mesmas informações em vários locais, o banco de dados se torna mais consistente e, por extensão, mais confiável.
A normalização de dados envolve dividir as informações em várias tabelas. Entidades de dados separadas são representadas por tabelas. Um banco de dados rastreando BOOK SALES, por exemplo, dividiria seus dados em três tabelas: uma para detalhes do LIVRO, uma para o ASSUNTO de cada livro e uma para a EDITORA.
Ao padronizar os dados, podemos garantir que nosso banco de dados será eficiente em termos de memória e disco. No entanto, é ineficiente em termos de consultas. Bancos de dados normalizados podem ser difíceis de consultar devido à sua estrutura. Os dados em um data warehouse são frequentemente desnormalizados e contêm dados repetidos para facilitar o acesso, pois as empresas desejam executar consultas complicadas nesses dados.
#5. Acordos de Nível de Serviço
Como os bancos de dados são usados para processamento de transações online (OLTP), sua disponibilidade é crítica e deve exceder 99.9%. Quando os bancos de dados de processamento de transações on-line (OLTP) ficam inativos, isso pode causar grandes problemas e possivelmente interromper as operações.
No entanto, um data warehouse é amplamente utilizado para análise de back-end, portanto, o tempo de inatividade não é um problema para eles. Na verdade, a maioria dos data warehouses tem janelas de manutenção planejadas durante as quais novos dados são adicionados. Todos se beneficiam do tempo de inatividade porque permite uploads mais rápidos durante os momentos em que os usuários não precisam acessar os dados. Ao desligar tudo, exceto as necessidades básicas, seu processo irá acelerar e se tornar mais exato.
#6. Otimização
Quando os dados são atualizados (adicionados, alterados ou removidos), um banco de dados é projetado para fazê-lo da forma mais rápida e eficiente possível. A eficiência do processamento de transações exige tempos de resposta de banco de dados ultrarrápidos. Um dos recursos mais importantes de um banco de dados é a capacidade de acompanhar todas as transações que ocorrem no sistema, pois sem esse recurso, o negócio não duraria muito.
Enquanto um data warehouse é projetado para processar um pequeno número de consultas complexas em um enorme conjunto de dados multidimensional em um curto período de tempo.
Um data warehouse é maior que um banco de dados?
Sim. É possível armazenar dados em todos esses locais usando um software de banco de dados; mas, em termos de volume de dados armazenados, um data warehouse é significativamente maior que um banco de dados. O data warehouse serve principalmente para fins de mineração de dados e análise de dados, a fim de fornecer assistência aos tomadores de decisão.
Banco de Dados Operacional x Data Warehouse
Existem alguns tipos distintos de sistemas de banco de dados que atendem a várias necessidades nas empresas, incluindo um DBMS operacional e um data warehouse.
Quando se trata das operações diárias de uma empresa, nada além do melhor fará quando se trata de um sistema de banco de dados. Com o objetivo de gerenciar e controlar os processos que produzem e entregam os produtos ou serviços da organização, esses sistemas são destinados ao processamento de transações. Os sistemas de banco de dados que são usados ativamente incluem aqueles para gerenciar relacionamentos com clientes, níveis de estoque e pedidos.
Um data warehouse, por outro lado, é construído para auxiliar nos processos analíticos e de tomada de decisão dentro de uma empresa. Essas plataformas são usadas para reunir informações de vários sistemas operacionais em uma perspectiva coerente. Inteligência de negócios, análise de dados e tomada de decisão são todos assistidos por data warehouses devido à qualidade com que executam consultas e geram relatórios.
A seguir estão algumas das distinções mais notáveis entre um data warehouse e um sistema de banco de dados operacional:
- Objetivo Para manter as coisas funcionando sem problemas, as empresas contam com sistemas de banco de dados operacionais, enquanto um data warehouse auxilia no planejamento estratégico e na pesquisa aprofundada.
- Estrutura de dados. Os dados em sistemas de banco de dados operacionais geralmente são padronizados ou estruturados em várias tabelas relacionadas, para diminuir a probabilidade de duplicação de dados e aumentar a confiabilidade dos dados que eles contêm. No entanto, os data warehouses geralmente empregam uma estrutura de dados desnormalizada, o que significa que as informações são armazenadas em menos tabelas mais eficientes para fins de geração de relatórios e análises.
- Volume de Dados. Um data warehouse pode armazenar anos de dados, mas os sistemas de banco de dados operacionais precisam apenas acompanhar os dados mais recentes.
- Atuação. Os bancos de dados operacionais são otimizados para processamento de transações de alto volume e alta velocidade. Mas os armazéns de dados são construídos para consultas e relatórios e lidam com consultas analíticas complicadas em conjuntos de dados massivos.
Banco de Dados Transacional x Data Warehouse
A função fundamental de um banco de dados transacional é capturar dados, enquanto a principal função de um banco de dados de data warehouse é fornecer respostas para consultas de análise que são cruciais para o sucesso do seu negócio.
As tecnologias de processamento de transações online (OLTP), incluindo bancos de dados transacionais, são projetadas para registrar e processar transações em tempo real. Veja o caso quando um cliente recebe dinheiro de um caixa eletrônico, mas a transação não aparece nos registros do banco. O banco não conseguiria sobreviver se isso continuasse acontecendo regularmente. Assim, o sistema bancário está estruturado para garantir que sua transação seja registrada enquanto você espera no caixa eletrônico. Como esse sistema é otimizado para escrita, as consultas (operações de leitura) são lentas.
Por outro lado, um data warehouse (DW) é um tipo de banco de dados construído com o propósito expresso de facilitar a análise e consulta de dados. Os dados nesses bancos de dados são somente leitura, mas podem ser consultados e analisados de maneira mais eficiente em termos de tempo e recursos do que os bancos de dados usados em aplicativos tradicionais de processamento de transações online (OLTP). Nesse sentido, um sistema OLAP é feito para ser facilmente lido por seus usuários. Ao manter sua solução de inteligência de negócios separada do banco de dados do aplicativo, você pode evitar que seu banco e caixas eletrônicos fiquem off-line sempre que o CFO solicitar um relatório.
Para evitar a circunstância em que um usuário iniciante recebe os diagramas do banco de dados do aplicativo e é instruído a encontrar a agulha de dados no proverbial palheiro da proliferação de tabelas, o DW também é melhor especificado e mantido. Também é mais rápido e confiável para responder a perguntas.
Além disso, os DWs simplificam, padronizam e normalmente desnormalizam as estruturas das tabelas, melhorando a qualidade da análise. Assim, você preserva apenas os dados necessários em tabelas mais simples e amplamente documentadas e reduz as conexões de tabelas e a complexidade da consulta, conforme mostrado mais adiante.
Data Lake vs Banco de Dados vs Data Warehouse
Aqui estão algumas das diferenças distintivas entre esses três sistemas de armazenamento.
- Estrutura. Os bancos de dados aderem a restrições estritas de esquema e seguem uma estrutura predeterminada. Os data warehouses e data lakes, por outro lado, podem armazenar todos os três tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados).
- Objetivo O processamento de transações em tempo real é onde os bancos de dados realmente se destacam. O objetivo principal de um data warehouse é facilitar a análise e a geração de relatórios. A exploração de dados e análises complexas são apenas dois exemplos do que pode ser feito com as matérias-primas armazenadas em um data lake.
- Transformação. Os bancos de dados podem armazenar apenas dados configurados e exigir uniformidade nos esquemas de banco de dados. Data warehouses e data lakes fornecem flexibilidade para alterar esquemas e transformar dados em tempo real.
- História. A maioria dos bancos de dados mantém apenas informações recentes. Os data warehouses coletam e organizam conjuntos de dados anteriores para uso na previsão de tendências e na tomada de decisões acertadas. Para facilitar a exploração abrangente de dados, os data lakes podem conter não apenas dados históricos, mas também dados em tempo real.
Por que não usar um Data Warehouse?
Simplificando, os bancos de dados lidam com dados transacionais para fins operacionais, enquanto os data warehouses armazenam e analisam grandes quantidades de dados para a tomada de decisões estratégicas. Decisões e expansão podem ser alimentadas por todo e qualquer dado disponível, desde interações do usuário em um site até informações de vendas e estoque.
Conclusão
Em conclusão, tanto os data warehouses quanto os bancos de dados são formas eficazes de armazenar grandes quantidades de dados. Ambos são extremamente valiosos no mundo corporativo, mas seus benefícios diferem. Seu valor na economia baseada em informações de hoje é imenso. Essa engenhosidade, no entanto, está condicionada aos objetivos de um negócio.
Perguntas frequentes sobre banco de dados e data warehouse
Devo usar um data warehouse ou banco de dados?
O objetivo principal de criar e usar um banco de dados é armazenar informações. No entanto, quando se trata de analisar dados, um data warehouse é útil. Grandes consultas analíticas são melhor tratadas pelo data warehouse, enquanto um banco de dados é normalmente projetado para operações de leitura e gravação em uma base de transação por transação.
Mysql é um banco de dados ou data warehouse?
O MySQL não é um DBMS leve; é um sistema completo de gerenciamento de banco de dados. Devido ao seu formato relacional, o MySQL é indiscutivelmente o banco de dados mais simples para trabalhar e aprender. No entanto, algumas das outras opções acima podem ser mais apropriadas para uma implementação generalizada.
Snowflake é um Data Warehouse?
Sim. A arquitetura do Snowflake divide a camada central de armazenamento de dados da camada de processamento de dados, assim como a do BigQuery. Como resultado de sua superioridade sobre seus concorrentes em termos de desempenho, escalabilidade e otimização de consultas, o Snowflake é atualmente o data warehouse mais popular do mercado. O problema é que o floco de neve é normalmente mais caro, então você terá que levar isso em consideração.
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Referência
