Databas vs Datalager: Viktiga skillnader

Vad är databas?

En databas är en samling relaterade data som representerar några delar av den verkliga världen. Den är utformad för att byggas och fyllas med data för en specifik uppgift. Det är också en byggsten för din datalösning.

I den här handledningen lär du dig

• Vad är databas?
• Vad är ett datalager?
• Varför använda en databas?
• Varför använda datalager?
• Databasegenskaper
• Kännetecken för datalager
• Skillnad mellan databas och datalager
• Tillämpningar av databasen
• Tillämpningar av datalagring
• Nackdelar med databasen
• Nackdelar med datalager

Vad är ett datalager?

Ett datalager är ett informationssystem som lagrar historiska och kommutativa data från enstaka eller flera källor. Den är utformad för att analysera, rapportera, integrera transaktionsdata från olika källor.

Data Warehouse underlättar en organisations analys- och rapporteringsprocess. Det är också en enda version av sanningen för organisationen för beslutsprocesser och prognoser.

NYCKELSKILL

• Databas är en samling relaterade data som representerar vissa delar av den verkliga världen medan Data warehouse är ett informationssystem som lagrar historiska och kommutativa data från enstaka eller flera källor.
• Databasen är utformad för att registrera data medan datalagret är utformat för att analysera data.
• Databas är applikationsorienterad insamling av data medan Data Warehouse är den ämnesorienterade insamlingen av data.
• Databasen använder Online Transactional Processing (OLTP) medan Data warehouse använder Online Analytical Processing (OLAP).
• Databastabeller och sammanfogningar är komplicerade eftersom de är normaliserade medan datalagertabeller och sammanfogningar är enkla eftersom de är normaliserade.
• ER-modelleringstekniker används för att designa databas medan datamodelleringstekniker används för att designa datalager.

Varför använda en databas?

Här är de främsta anledningarna till att använda databassystem:

• Det erbjuder datasäkerhet och åtkomst
• En databas erbjuder en mängd olika tekniker för att lagra och hämta data.
• Databasen fungerar som en effektiv hanterare för att balansera kravet på flera applikationer med samma data
• Ett DBMS erbjuder integritetsbegränsningar för att få en hög skyddsnivå för att förhindra åtkomst till förbjudna data.
• En databas ger dig åtkomst till samtidiga data på ett sådant sätt att endast en enskild användare kan få åtkomst till samma data åt gången.

Varför använda datalager?

Här är viktiga skäl för att använda Data Warehouse:

• Datalager hjälper affärsanvändare att komma åt kritisk data från vissa källor på ett och samma ställe.
• Den ger konsekvent information om olika tvärfunktionella aktiviteter
• Hjälper dig att integrera många datakällor för att minska stress på produktionssystemet.
• Datalager hjälper dig att minska TAT (total leveranstid) för analys och rapportering.
• Datalager hjälper användare att få åtkomst till kritisk data från olika källor på en enda plats, så det sparar användarens tid att hämta information från flera källor. Du kan också enkelt komma åt data från molnet.
• Med datalager kan du lagra en stor mängd historiska data för att analysera olika perioder och trender för att göra framtida förutsägelser.
• Förbättrar värdet av operativa affärsapplikationer och kundhanteringssystem
• Separerar analysbehandling från transaktionsdatabaser, vilket förbättrar prestandan för båda systemen
• Intressenter och användare kan överskatta kvaliteten på data i källsystemen. Datalager ger mer exakta rapporter.

Databasegenskaper

• Erbjuder säkerhet och tar bort överflöd
• Tillåt flera vyer av data
• Databasesystemet följer ACID-efterlevnaden (Atomicitet, Konsistens, Isolering och Hållbarhet).
• Tillåter isolering mellan program och data
• Delning av data och bearbetning av flera användare
• Relational Database stöder fleranvändarmiljö

Kännetecken för datalager

• Ett datalager är ämnesorienterat eftersom det erbjuder information relaterat till tema istället för företagens pågående verksamhet.
• Uppgifterna måste också lagras i Datawarehouse på ett gemensamt och enhälligt godtagbart sätt.
• Tidshorisonten för datalagret är relativt omfattande jämfört med andra operativa system.
• Ett datalager är icke-flyktigt vilket innebär att tidigare data inte raderas när ny information matas in i den.

Skillnad mellan databas och datalager

Parameter	Databas	Datalager
Ändamål	Är designad för att spela in	Är utformad för att analysera
Bearbetningsmetod	Databasen använder OLTP (Online Transactional Processing)	Datalager använder Online Analytical Processing (OLAP).
Användande	Databasen hjälper till att utföra grundläggande åtgärder för ditt företag	Med datalager kan du analysera ditt företag.
Tabeller och sammanfogningar	Tabeller och kopplingar till en databas är komplexa eftersom de normaliseras.	Tabell och kopplingar är enkla i ett datalager eftersom de är normaliserade.
Orientering	Är en applikationsorienterad insamling av data	Det är en ämnesorienterad insamling av data
Lagringsgräns	Generellt begränsad till en enda applikation	Lagrar data från valfritt antal applikationer
Tillgänglighet	Data är tillgänglig i realtid	Data uppdateras från källsystem efter behov
Användande	ER-modelleringstekniker används för att designa.	Datamodelleringstekniker används för att designa.
Metod	Samla in data	Analysera data
Data typ	Data som lagras i databasen är uppdaterade.	Aktuell och historisk data lagras i Data Warehouse. Kanske inte uppdaterad.
Lagring av data	Metoden Flat Relational Approach används för datalagring.	Data Ware House använder dimensionell och normaliserad strategi för datastrukturen. Exempel: Schema för stjärna och snöflinga.
Frågetyp	Enkla transaktionsfrågor används.	Komplexa frågor används för analysändamål.
Datasammanfattning	Detaljerad data lagras i en databas.	Den lagrar mycket sammanfattade data.

Tillämpningar av databasen

Sektor	Användande
Bank	Användning inom banksektorn för kundinformation, kontorrelaterade aktiviteter, betalningar, insättningar, lån, kreditkort etc.
Flygbolag	Används för bokningar och schemaläggningsinformation.
Universitet	För att lagra studentinformation, kursregistreringar, högskolor och resultat.
Telekommunikation	Det hjälper till att lagra samtalsregister, månadsräkningar, balansunderhåll etc.
Finansiera	Hjälper dig att lagra informationsrelaterat lager, försäljning och köp av aktier och obligationer.
Försäljning & produktion	Används för att lagra kund-, produkt- och försäljningsinformation.
Tillverkning	Den används för datahantering i försörjningskedjan och för att spåra produktion av varor, lagerstatus.
HR-ledning	Detaljer om anställdas löner, avdrag, generering av lönecheckar etc.

Tillämpningar av datalagring

Sektor	Användande
Flygbolag	Den används för flygledningssystemhantering som besättningstilldelning, analys av rutt, program för rabatter på passagerarprogram för passagerare etc.
Bank	Den används i banksektorn för att effektivt hantera de tillgängliga resurserna på skrivbordet.
Hälsovårdssektorn	Datalager som används för att strategisera och förutsäga resultat, skapa patienters behandlingsrapporter etc. Avancerad maskininlärning, big data möjliggör datavarningssystem kan förutsäga sjukdomar.
Försäkringssektorn	Datalager används ofta för att analysera datamönster, kundtrender och för att snabbt spåra marknadsrörelser.
Behåll kedjan	Det hjälper dig att spåra artiklar, identifiera kundens köpmönster, kampanjer och används också för att bestämma prispolicyn.
Telekommunikation	I denna sektor används datalager för produktkampanjer, försäljningsbeslut och för att fatta distributionsbeslut.

Nackdelar med databasen

• Kostnaden för hårdvara och programvara för ett implementerande databassystem är högt vilket kan öka budgeten för din organisation.
• Många DBMS-system är ofta komplexa system, så det krävs utbildning för användare att använda DBMS.
• DBMS kan inte utföra sofistikerade beräkningar
• Frågor angående kompatibilitet med system som redan finns
• Dataägare kan tappa kontrollen över sina data, vilket ökar säkerhets-, ägar- och sekretessproblem.

Nackdelar med datalager

• Att lägga till nya datakällor tar tid och det förknippas med höga kostnader.
• Ibland kan problem som är förknippade med datalagret inte upptäckas under många år.
• Datalager är högt underhållssystem. Extrahera, ladda och rengöra data kan vara tidskrävande.
• Datalageret kan se enkelt ut, men det är faktiskt för komplicerat för de genomsnittliga användarna. Du måste ge utbildning till slutanvändare som slutligen inte använder datautvinning och lager.
• Trots bästa ansträngningar för projektledning kommer omfattningen av datalagring alltid att öka.

Vad fungerar bäst för dig?

Sammanfattningsvis kan vi säga att databasen hjälper till att utföra den grundläggande verksamheten medan datalageret hjälper dig att analysera ditt företag. Du väljer en av dem baserat på dina affärsmål.