Чем бд отличается от бд: / 100 %. Windows Vista / (, ) / —

Содержание

Чем база данных отличается от электронной таблицы

Читайте также

База данных MySQL

База данных MySQL mysql_connectУстанавливает сетевое соединение с базой данных MySQL.Синтаксис:int mysql_connect([string $hostname[:port][:/path/to/socket][, [,string $username [,string $password]]])Функция mysql_connect() устанавливает сетевое соединение с базой данных MySQL, расположенной на хосте $hostname, и возвращает идентификатор

Интегрированная база данных

Интегрированная база данных В сегодняшнем бизнесе конкуренция постоянно усиливается. Чтобы достичь успеха приходится производить больше продукции за меньшую стоимость и быстрее, чем раньше. В нашем стремительном мире остановиться — значит проиграть. Как сказал,

База данных без имени

База данных без имени Много лет назад мы решили интегрировать мощную реляционную базу данных в каждую System/38. Затем эта идея перекочевала и в AS/400. Мы считали, что способность полнофункциональной системы управления базой данных (СУБД) эффективно и надежно обрабатывать

Двуликая база данных

Двуликая база данных Говоря о базе данных, мы имеем в виду не просто некоторое место для размещения данных. Мы говорим о системе управления базой данных. СУБД — среда для хранения и выборки данных, включающая определения данных, правила обеспечения их целостности и

Как функционирует база данных

Как функционирует база данных В этом разделе мы рассмотрим различные компоненты базы данных AS/400. Я не ставил здесь перед собой задачу проинструктировать Вас, как использовать эту базу данных. Уже есть целый ряд хороших книг, посвященных внешним аспектам базы данных и

20.2.1 Логическая база данных

20.2.1 Логическая база данных В SNMP используется модель базы данных. Каждая сетевая система содержит информацию о конфигурации, текущем состоянии, ошибках и производительности. К этой информации может получить доступ сетевой администратор. Она рассматривается как

Тестовая база данных

Тестовая база данных Для тестирования использовался Firebird 1.0 и база данных employee.gdb, входящая в дистрибутив этого сервера баз данных. На этом сервере был создан пользователь «gamer» с паролем «vermin»Для сокращения объема кода, проводящего подключение к базе данных, использовался

Что представляет собой база данных

Что представляет собой база данных База данных (database) — это своего рода камера хранения информации. Поскольку существуют различные типы баз данных, необходимо отметить, что в данной книге рассматриваются реляционные базы данных, как самый распространенный в настоящее

Модель данных <> база данных

Модель данных &lt;&gt; база данных Тот «мир», который был получен в процессе описания и анализа, является черновиком для структур ваших данных. Считается, что логическая модель должна описывать отношения и наборы. Обычная ошибка (и западня, присущая всем инструментам CASE) слепо

База данных безопасности

База данных безопасности Когда пользователь соединяется с базой данных Firebird, его пароль сравнивается с зашифрованным паролем в базе данных безопасности. В версии 1.0.x имя базы данных isc4.gdb, в версии 1.5 — security.fdb. Это обычная база данных Firebird, таблица, используемая для

База данных графологического обеспечения

База данных графологического обеспечения Графологическим обеспечением называется информация, на основе которой проводится графологический и графометрический анализ. Она включает три основных элемента:• признаки почерка;• психологические характеристики;•

Практическая работа 42. Создание электронной таблицы, ввод данных и формул

Практическая работа 42. Создание электронной таблицы, ввод данных и формул Задание. Создать электронную таблицу, заполнить ее данными, выполнить простые вычисления и сохранить результат.Последовательность выполнения1. Запустите программу Excel с помощью строки поиска в

В чем разница между базой данных и хранилищем данных?



В чем разница между базой данных и хранилищем данных?

Разве они не одно и то же или, по крайней мере, написаны одним и тем же (то есть Oracle RDBMS)?

database data-warehouse
Поделиться Источник Data Man     05 августа 2010 в 21:33

13 ответов




150

Проверьте это для получения дополнительной информации.

По предыдущей ссылке:

База данных

  1. Используется для обработки транзакций в режиме онлайн ( OLTP), но может использоваться для других целей, таких как хранение данных. Это записывает данные от пользователя для истории.
  2. Таблицы и соединения сложны, так как они нормализованы (для RDMS ). Это делается для уменьшения избыточности данных и экономии места для хранения.
  3. Методы объектно – реляционного моделирования используются для проектирования баз данных RDMS.
  4. Оптимизирован для работы с записью.
  5. Производительность для аналитических запросов низкая.

Хранилище данных

  1. Используется для онлайн-аналитической обработки ( OLAP ). Это считывает исторические данные для пользователей для принятия бизнес-решений.
  2. Таблицы и соединения просты, так как они де-нормализованы. Это делается для сокращения времени ответа на аналитические запросы.
  3. Для проектирования хранилища данных используются методы моделирования данных.
  4. Оптимизирован для операций чтения.
  5. Высокая производительность для аналитических запросов.
  6. Обычно это
    база данных.

Важно также отметить, что хранилища данных могут быть получены от нуля до многих баз данных.

Поделиться TheCloudlessSky     05 августа 2010 в 21:35



32

С нетехнической точки зрения: База данных ограничена определенными приложениями или набором приложений.

Хранилище данных-это хранилище данных корпоративного уровня. Он будет содержать данные из всех/многих сегментов бизнеса. Он собирается поделиться этой информацией, чтобы дать глобальную картину бизнеса. Это также имеет решающее значение для интеграции между различными сегментами бизнеса.

С технической точки зрения: Слово «Data Warehouse» не получило общепризнанного определения. Лично я определяю хранилище данных как набор витрин данных. Где каждый магазин данных состоит из одной или нескольких баз данных, где база данных специфична для конкретного набора задач (приложения, набора данных или процесса).

Проще говоря, база данных-это компонент хранилища данных. Есть много мест для изучения этой концепции, но поскольку нет «definition», вы найдете проблемы с любым ответом, который вы дадите.

Поделиться Markus     03 сентября 2010 в 14:37



17

Хранилище данных-это TYPE базы данных.

В дополнение к тому, что люди уже сказали, хранилища данных, как правило, имеют OLAP, С индексами и т. Д., настроенными для чтения, а не для записи, и данные де-нормализуются / преобразуются в формы, которые легче читать & анализировать.

Некоторые люди говорят, что «databases»-это то же самое, что OLTP-это неправда. OLTP, опять же, является TYPE базы данных.

Другие типы «databases»: Текстовые файлы, XML, Excel, CSV…, Плоские файлы 🙂

Поделиться

dave     05 августа 2010 в 21:48




7

Самый простой способ объяснить это-сказать, что хранилище данных состоит не только из базы данных. База данных-это набор данных, организованный определенным образом, но хранилище данных организовано специально для «facilitate reporting and analysis». Однако это еще не вся история, поскольку хранилище данных также содержит «средства для извлечения и анализа данных, извлечения, преобразования и загрузки данных, а также для управления данными, которые также считаются важными компонентами системы хранения данных».

Хранилище данных

Поделиться kniemczak     05 августа 2010 в 21:40



5

Хранилище данных против базы данных: Хранилище данных специально разработано для анализа данных, который включает в себя чтение больших объемов данных для понимания взаимосвязей и тенденций в данных. База данных используется для сбора и хранения данных, таких как сведения о транзакции.

Хранилище данных: Подходящие рабочие нагрузки — аналитика, отчетность, большие данные. Источник данных — Данные, собранные и нормализованные из многих источников. Сбор данных — Массовые операции записи, как правило, по заранее заданному пакетному расписанию. Нормализация данных — Денормализованные схемы, такие как схема звезды или схема снежинки. Хранение данных — Оптимизировано для простоты доступа и быстрого запроса. производительность при использовании столбчатого хранилища. Доступ к данным — оптимизирован для минимизации ввода-вывода и максимальной пропускной способности данных.

Транзакционная база данных: Подходящие рабочие нагрузки — Обработка транзакций.

Источник данных — Данные, полученные as-is из одного источника, такого как транзакционная система. Сбор данных — Оптимизирован для непрерывных операций записи по мере поступления новых данных для максимизации пропускной способности транзакций. Нормализация данных — Высоко нормализованные статические схемы. Хранение данных — Оптимизировано для высокопроизводительных операций записи в один физический блок, ориентированный на строки. Доступ к данным — Большие объемы небольших операций чтения.

Поделиться LarryH     15 мая 2018 в 16:48



4

DataBase :- OLTP(процесс онлайн-транзакций)

  • Это текущие данные, up-to-date подробные данные, плоские реляционные изолированные данные.
  • Связь сущностей используется для проектирования базы данных
  • DB размер 100 МБ-ГБ простая транзакция или запросы

Хранилище данных

  • OLAP(Онлайновый аналитический процесс)
  • Речь идет об исторической схеме звездных данных,схеме сгибания снега и галактике
  • схема используется для проектирования хранилища данных
  • DB размер 100 ГБ-ТБ Улучшенная основа производительности запросов для ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
  • Позволяет пользователям получить более глубокое понимание и знания о различных аспектах своих корпоративных данных благодаря быстрому, последовательному интерактивному доступу к широкому спектру возможных представлений данных

Поделиться ramya ankishetty     31 августа 2017 в 02:53




1

Любое хранилище данных для приложений обычно использует базу данных. Это может быть реляционная база данных или нет sql баз данных, которые в настоящее время находятся в тренде.

Хранилище данных также является базой данных. Базу данных хранилища данных можно назвать специализированным хранилищем данных для целей аналитической отчетности компании. Эти данные используются для принятия ключевых бизнес-решений.

Организованные данные помогают эффективно отчитываться и принимать бизнес-решения.

Поделиться Rama krishna     29 апреля 2018 в 21:04



1

База данных :

Используется для обработки транзакций в режиме онлайн (OLTP).

  • Ориентирован на транзакции.
  • Ориентирован на применение.
  • Текущие данные.
  • Подробные данные.
  • Масштабируемые данные.
  • Многие пользователи, Администраторы / Операционные.
  • Время выполнения: короткое.

Хранилище данных :

Используется для оперативной аналитической обработки (OLAP).

  • Ориентированный анализ.
  • Предметно-ориентированный.
  • Исторические данные.
  • Агрегированные данные.
  • Статические данные.
  • Не так много пользователей, менеджер.
  • Время выполнения: длительное.

Поделиться Abdo Bmz     21 мая 2018 в 22:18



1

Хранилище данных (DW) — это процесс сбора и управления данными из различных источников для получения значимой бизнес-информации. Хранилище данных обычно используется для подключения и анализа бизнес-данных из разнородных источников. Хранилище данных является ядром системы BI, которая построена для анализа данных и отчетности.

Поделиться Charith Perera     20 мая 2020 в 15:14



0

Источником для хранилища данных может быть кластер баз данных, поскольку базы данных используются для процесса онлайн-транзакций, например для хранения текущего records..but в хранилище данных, в котором хранятся исторические данные, предназначенные для онлайн-аналитического процесса.

Поделиться dgcharitha     15 января 2019 в 10:14



0

Хранилище данных-это тип структуры данных, обычно размещаемой в базе данных. Хранилище данных ссылается на модель данных и на то, какой тип данных там хранится — данные, которые моделируются (модель данных) для выполнения аналитических целей.

База данных может быть классифицирована как любая структура, в которой хранятся данные. Традиционно это будет RDBMS, как Oracle, SQL Server или MySQL. Однако база данных также может быть базой данных NoSQL, такой как Apache Cassandra, или столбчатой базой данных MPP, такой как AWS RedShift.

Вы видите, что база данных-это просто место для хранения данных; хранилище данных-это особый способ хранения данных и служит определенной цели, которая заключается в обслуживании аналитических запросов.

OLTP против OLAP не говорит вам о разнице между DW и базой данных, как OLTP, так и OLAP находятся в базах данных. Они просто хранят данные по — разному (разные методологии модели данных) и служат разным целям (OLTP — запись транзакций, оптимизированная для обновления; OLAP-анализ информации, оптимизированная для чтения).

Поделиться Aakash Rami     18 мая 2019 в 19:32




-1

Смотрите простыми словами : Программное обеспечение — > Огромные данные, используемые для копирования и анализа Analytical/storage/ . База данных —> CRUD операция с часто используемыми данными .

Dataware house-это своего рода хранилище, которое вы не используете ежедневно & База данных-это то, с чем вы часто имеете дело .

Например, если мы запрашиваем выписку из банка, то она дает нам за последние 3/4/6/more месяцев bcoz, который находится в базе данных. Если вы хотите больше, чем это, он хранит в Dataware house.

Поделиться user7188680     21 ноября 2016 в 09:49



-1

Пример: Дом стоит $100,000 , и он дорожает на $1000 в год.

Чтобы отслеживать текущую стоимость дома, вы будете использовать базу данных, поскольку стоимость будет меняться каждый год.

Три года спустя вы сможете увидеть стоимость дома, которая составляет $103,000.

Чтобы отслеживать историческую стоимость дома, вы должны использовать хранилище данных, поскольку стоимость дома должна быть

$100,000 on year 0, 
$101,000 on year 1, 
$102,000 on year 2, 
$103,000 on year 3. 

Поделиться user3019766     26 марта 2018 в 18:41


Похожие вопросы:


В чем разница между oracle сервером и клиентской базой данных

Может ли кто-нибудь сказать мне, в чем разница между oracle сервером и клиентской базой данных?? И выбираю ли я, какой из них установить в процессе установки?? Насчет Oracle 10г? Заранее спасибо..


В чем разница между NoSQL и базой данных, ориентированной на столбцы?

Чем больше я читаю о NoSQL, тем больше он начинает звучать для меня как база данных, ориентированная на столбцы. В чем разница между NoSQL (например, CouchDB, Cassandra, MongoDB) и базой данных,…


Разница между базой данных и схемой

В чем разница между базой данных и схемой в SQL Server? Оба являются контейнерами таблиц и данных. Если схема удалена, то все таблицы, содержащиеся в этой схеме, также удаляются автоматически или…


В чем разница между Графовой базой данных и сетевой базой данных?

В чем разница между Графовой базой данных (например, Neo4J) и сетевой базой данных (например, IDS, CODASYL)? В принципе, это одно и то же?


Разница между базой данных и источником данных

В чем разница между базой данных и источником данных?


В чем разница между dataStore и базой данных?

Я нахожусь в процессе настройки экземпляра CKAN. Мне нужно настроить базу данных postgres для работы с CKAN. Кроме того, мне тоже нужно настроить dataStore. Я нашел этот вопрос на stackoverflow, но…


В чем разница между встроенной базой данных и обычной базой данных типа MySQL или Oracle?

В чем разница между встроенной базой данных и обычной базой данных типа MySQL или Oracle? и когда мы должны использовать это?


В чем разница между хранилищем сеансов и базой данных

Я пытался реализовать аутентификацию и управление сеансами в приложении node.js с помощью socket.io. И почти из всех ресурсов, которые я нашел, я наткнулся на термин session store. Существуют…


В чем разница между базой данных и обычной файловой системой

В чем разница между базой данных и обычной файловой системой (например, как мы храним данные на наших дисках)? Это значит, что данные будут храниться в виде таблиц в базе данных? Разве мы не можем…


Разница между хранилищем данных и сервером MOLAP

В чем разница между хранилищем данных и сервером MOLAP? Хранятся ли данные как в хранилище данных, так и на сервере MOLAP? Когда вы задаете запрос, отправляете ли вы его в хранилище данных или на…

В чем разница между базой данных и обычной файловой системой



В чем разница между базой данных и обычной файловой системой (например, как мы храним данные на наших дисках)?

Это значит, что данные будут храниться в виде таблиц в базе данных? Разве мы не можем хранить файлы (mp3, mp4 и т. д.)?

database file
Поделиться Источник Sri Sarada Nutakki     21 июня 2016 в 17:44

2 ответа




2

Из https://en.wikipedia.org/wiki/ Файловая система :

В вычислительной технике файловая система используется для управления хранением и извлечением данных. Без файловой системы информация , помещенная в область хранения, представляла бы собой один большой массив данных, и невозможно было бы определить, где заканчивается одна часть информации и начинается следующая. Разделяя данные на части и давая каждой части имя, информация легко изолируется и идентифицируется. Взяв свое название от как называются бумажные информационные системы, каждая группа данных называется «file». Структура и логические правила, используемые для управления группами информации и их именами, называются «file system».

Из https://en.m.wikipedia.org/wiki/ База данных :

База данных-это организованный набор данных. Это набор схем, таблиц, запросов, отчетов, представлений и других объектов. Данные, как правило, организованы таким образом, чтобы моделировать аспекты реальности таким образом, чтобы поддерживает процессы, требующие информации, такие как моделирование наличия номеров в отелях таким образом, чтобы можно было найти отель с вакансиями.

Таким образом, файловая система-это базовая организация, механизм поиска / хранения данных.

База данных находится поверх какой-то файловой системы, но также предоставляет различные сведения о данных (например, связывание и запрос данных) и другие операции, оптимизированные для записи и извлечения данных.

В наши дни база данных широко используется для обозначения системы управления базами данных (DBMS), которая предоставляет различные инструменты и механизмы, которые сортируют, позволяют запрашивать, индексировать, связывать и т. Д.

Во всех случаях (я уверен, что меня исправят, если я ошибусь) файловая система должна иметь базу данных, но база данных не обязательно должна иметь файловую систему.

Текстовый файл можно рассматривать как базу данных.

Поделиться Mike Cheel     21 июня 2016 в 18:32



2

База данных-это организованный набор данных. Это набор схем, таблиц, запросов, отчетов, представлений и других объектов. Данные , как правило, организуются для моделирования аспектов реальности таким образом, чтобы поддерживать процессы, требующие информации, такие как моделирование наличия номеров в отелях таким образом, чтобы поддерживать поиск отеля с вакансиями.

— Википедия: База данных

Факты, касающиеся баз данных, можно найти по ссылке выше. Файловая система сильно отличается от базы данных. Файловые системы хранят файлы, база данных не может хранить файлы.

Я думаю, вам лучше всего будет прочитать фактическое определение базы данных, и вы увидите, что это далеко не то же самое, что файловая система.

Поделиться Mikkel     21 июня 2016 в 17:54



Похожие вопросы:


Различия между Linux и Hadoop файловой системой

В чем разница между файловой системой a Linux и A Hadoop? Я мало кого из них знал, просто хотел узнать побольше подробностей.


Между SQL базой данных SNAPSHOT и SQL базой данных?

Мне просто интересно, в чем разница между моментальным снимком базы данных SQL и обычной базой данных SQL? Может ли кто-нибудь там помочь мне понять разницу между ними? Заранее спасибо.


Как обеспечить координацию между файловой системой и базой данных?

Я работаю над проектом онлайн-управления файлами. Мы храним ссылки на базу данных (sql server)и файлы данных в файловой системе on. Мы сталкиваемся с проблемой координации между файловой системой и…


В чем самая большая разница между 64-битной файловой системой и 32-битной файловой системой

Могу ли я спросить, в чем самая большая разница между 64-битной файловой системой и 32-битной файловой системой? Более доступные иноды? Большая перегородка?


В чем разница между Графовой базой данных и сетевой базой данных?

В чем разница между Графовой базой данных (например, Neo4J) и сетевой базой данных (например, IDS, CODASYL)? В принципе, это одно и то же?


Разница между базой данных и источником данных

В чем разница между базой данных и источником данных?


В чем разница между базой данных и хранилищем данных?

В чем разница между базой данных и хранилищем данных? Разве они не одно и то же или, по крайней мере, написаны одним и тем же (то есть Oracle RDBMS)?


В чем разница между встроенной базой данных и обычной базой данных типа MySQL или Oracle?

В чем разница между встроенной базой данных и обычной базой данных типа MySQL или Oracle? и когда мы должны использовать это?


В чем разница между p2p файловой системой и распределенной файловой системой?

Когда я искал в Google инструмент распределенного хранения для своего приложения, Я нашел два типа технологий: Первые представляют себя как p2p файловая система (IPFS..) а остальные как…


В чем разница между обычной кластерной системой и сетью Петри?

Может быть, я сравниваю картошку с яблоками. Я работаю с YAWL , языком документооборота, основанным на сети Петри . Я нахожусь в самом начале понимания этого, но есть момент, который я не улавливаю:…

Базы данных и СУБД – База знаний Timeweb Community

Для правильной работы сайта нужны не только файлы с кодом страниц, но и базы данных. Для взаимодействия с БД используются системы управления базами данных (СУБД). В этой статье я расскажу о базах данных и СУБД, их разновидностях и основных отличиях. 

Как работают базы данных

В базе данных может содержаться различная информация: личные данные пользователей, записи, даты, заказы, список клиентов и так далее. К примеру, если у вас интернет-магазин, то база данных вашего сайта может содержать прайс-листы, каталог товаров или услуг, отчеты, статистику и информацию о покупателях.

Любую информацию можно быстро заносить в базу данных и так же быстро извлекать ее при необходимости.

Важную роль играет взаимосвязь информации в базе данных: изменение одной строчки может привести к значительным изменениям других строк. Работать с данными таким образом гораздо проще и быстрее, чем если бы изменения касались только одного места.

Однако это не значит, что база данных обязательно должна быть у каждого сайта – к примеру, если у вас сайт-визитка, и никакой новой информации вы на сайте не размещаете, то база данных вам будет попросту не нужна.

Система управления базами данных (СУБД)

Система управления базами данных (сокращенно СУБД) – это программное обеспечение для создания и работы с базами данных.

Главная функция СУБД – это управление данными (которые могут быть как во внешней, так и в оперативной памяти). СУБД обязательно поддерживает языки баз данных, а также отвечает за копирование и восстановление информации после каких-либо сбоев.

Реляционные СУБД и язык SQL

Реляционные и объектно-реляционные СУБД являются одними из самых распространенных систем. Они представляют собой таблицы, в которых каждый столбец (он называется «field» или «поле») упорядочен и имеет определенное уникальное название. Последовательность строк (их называют «records» или «записи») определяется последовательностью ввода информации в таблицу. При этом обрабатывание столбцов и строк может происходить в любом порядке. Таблицы с данными связаны между собой специальными отношениями, благодаря чему с данными из разных таблиц можно работать – к примеру, объединять их при помощи одного запроса.

Для управления реляционными базами данных применяется особый язык программирования – SQL. Сокращение расшифровывается как «Structured query language», в переводе на русский – «язык структурированных запросов».

Команды, которые используются в SQL, делятся на:

  • манипулирующие данными,
  • определяющие данные,
  • управляющие данными.

Схема работы с базой данных выглядит следующим образом:

5 лучших СУБД

Далее я кратко расскажу о лучших СУБД, которые чаще всего используются при создании веб-проектов.

MySQL

MySQL является одной из самых популярных и распространенных СУБД, которая используется во многих компаниях (например, Facebook, Wikipedia, Twitter, LinkedIn, Alibaba и других). MySQL представляет собой реляционную СУБД, которая относится к свободному программному обеспечению: она распространяется на условиях GNU Public License. Как правило, эту систему управления базами данных определяют как хорошую, быструю и гибкую, рекомендованную к применению в небольших или средних проектах.

У MySQL есть множество различных преимуществ. Например, она поддерживает различные типы таблиц – как известные MyISAM и InnoDB, так и более экзотичные HEAP и MERGE. Кроме того, количество поддерживаемых типов постоянно растет. MySQL выполняет все команды быстро – возможно, сейчас это самая быстрая СУБД из всех существующих. С этой системой управления базами данных может одновременно работать неограниченное количество пользователей, а число строк в таблицах может достигать 50 миллионов.

Так как в сравнении с некоторыми другими системами MySQL поддерживает меньшее количество возможностей, то и работать с ней значительно проще, чем, к примеру, с PostgreSQL, о которой будет рассказано ниже.

Для работы с MySQL используется не только текстовый, но и графический режим. Это становится реальным благодаря приложению phpMyAdmin: для работы в приложении вам даже не нужно знать SQL-команды, а администрировать свою базу данных можно прямо через браузер.

MySQL – это выбор тех, кому необходима СУБД для проекта небольшого или среднего размера, быстрая и удобная в работе и без сложностей с администрированием.

PostgreSQL

Эта свободно распространяемая система управления базами данных относится к объектно-реляционному типу СУБД. Как и в случае с MySQL, работа с PostgreSQL основывается на языке SQL, однако, в отличие от MySQL, PostgreSQL поддерживает стандарт SQL-2011. Эта СУБД не имеет ограничений ни по максимальному размеру базы данных, ни по максимуму записей или индексов в таблице.

Если говорить о преимуществах PostgreSQL, то в первую очередь это надежность транзакций и репликаций, возможность наследования и легкая расширяемость. PostgreSQL поддерживает различные расширения и варианты языков программирования, такие как PL/Perl, PL/Python и PL/Java. Также есть возможность загружать C-совместимые модули.

Многие отмечают, что в отличие от MySQL данная СУБД имеет хорошую и подробную документацию, которая дает ответы практически на все вопросы.

О том, что это более масштабная, чем MySQL, СУБД, говорит и тот факт, что PostgreSQL периодически сравнивают с такой мощной системой управления данных, как Oracle. Все это позволяет говорить о PostgreSQL как об одной из самых продвинутых СУБД на данный момент.

SQLite

На данный момент это одна из самых компактных СУБД. Также она является встраиваемой и реляционной.

SQLite позволяет хранить все данные в одном файле и, благодаря своему небольшому объему, отличается завидным быстродействием. SQLite значительно отличается от MySQL и PostgreSQL своей структурой: движок и интерфейс этой СУБД находятся в одной библиотеке – и именно это позволяет выполнять все запросы очень быстро. Другие СУБД (MySQL, PostgreSQL, Oracle и т.д.) используют парадигму «клиент-сервер», когда взаимодействие происходит через сетевой протокол.

Из недостатков можно отметить отсутствие системы пользователей и возможности увеличения производительности.

Oracle

 

Эта СУБД относится к объектно-реляционному типу. Название произошло от названия разработавшей эту систему фирмы Oracle. Наравне с SQL СУБД использует процедурное расширение под названием PL/SQL, а также язык Java.

Oracle – это система, отличающаяся стабильностью уже не один десяток лет, поэтому ее выбирают корпорации, для которых важна надежность восстановления после сбоев, отлаженная процедура бэкапа, возможность масштабирования и другие ценные возможности. К тому же эта СУБД обеспечивает отличную безопасность и эффектную защиту данных.

В отличие от других СУБД, стоимость покупки и использования Oracle достаточно высока, и именно это зачастую является значимым препятствием к ее использованию в небольших фирмах. Вероятно, именно это также является причиной того, что в рейтинге лучших СУБД на 2016 год в России Oracle находится лишь на 6-м месте.

MongoDB

Эта СУБД отличается тем, что она предназначена для хранения иерархических структур данных, и поэтому ее называют документоориентированной (она представляет собой документное хранилище без использования таблиц или схем). MongoDB имеет открытый исходный код.

Используя идентификатор, вы можете производить быстрые операции над объектом. Также эта СУБД хорошо показывает себя и при сложных взаимодействиях. В первую очередь речь идет о быстродействии – в некоторых случаях приложение, написанное на MongoDB, будет работать быстрее, чем такое же приложение, использующее SQL, т.к. MongoDB относится к классу СУБД NoSQL и пользуется объектным языком запросов, который значительно легче SQL.

Однако этот язык имеет и свои ограничения,  и потому MongoDB следует использовать в случаях, когда нет необходимости в сложных и нетривиальных выборках.

Заключение

Выбор СУБД – это важный момент при создании своего ресурса. Отталкивайтесь от своих задач и возможностей, пробуйте и экспериментируйте, чтобы найти именно тот вариант, который будет наиболее подходящим.

Реляционные базы данных и NoSQL-хранилища

Базы данных нужны для хранения данных и их обработки. Бывают реляционные (SQL) и NoSQL системы управления базами данных.

Реляционные базы данных (SQL)

Наиболее распространенными базами данных являются реляционные или SQL — данные в них хранятся во взаимосвязаанных таблицах. Типичные представители SQL СУБД: MySQL / MariaDB, PostgreSQL, MSSQL и Oracle. Первые две — бесплатны и для сайтов используются чаще всего. Вторые две — платные и реже используются в веб-проектах (чаще они применяются в корпоративных приложениях). По сути, для обычных проектов в техническом плане нет существенной разницы какую базу использовать, но в экономическом плане выгоднее использовать самую распространенную MySQL или чуть менее распространенную в простых проектах PostgreSQL — больше разработчиков, ниже стоимость поддержки и разработки.

Базы данных и хранилища NoSQL

Есть еще так называемые NoSQL базы данных и хранилища — MongoDB, CouchDB, Redis, Memcached, Cassandra, Scylla, которые значительно моложе реляционных баз данных, а также существенно отличаются от них по структуре хранения и механикам работы с данными. NoSQL СУБД применяются чаще не для хранения всех данных приложения, а лишь для решения специфических задач (журналирование, кэширование, очереди заданий, распределённое хранение данных) и поэтому менее распространены в простых проектах.

Рекомендации

В качестве основного хранилища предпочтительнее использовать реляционную СУБД. Для обычных проектов проще использовать MySQL или PostgreSQL, так как на простых операциях не очень заметна разница между различными реляционными базами данных. Хотя обычно мы склоняемся к использованию PostgreSQL. Однако, если проект предусматривает сложную логику обработки данных, то выбор базы стоит производить исходя из технических характеристик.

Как правило, выбор системы управления сайтом, фреймворка или даже языка программирования уже в какой-то мере обуславливает выбор базы данных для проекта. Например,  системы управления сайтами на PHP обычно полноценно поддерживает в качестве БД только MySQL, а продукты от Microsoft, как правило, используют в одной связке (например, .NET + MSSQL).

Нереляционные СУБД лучше применять там, где их использование позволит увеличить скорость работы приложения, но нет необходимости в обеспечении сверхнадёжного хранения данных.

2) База данных против хранилища данных

Что такое база данных?

База данных — это набор связанных данных, которые представляют некоторые элементы реального мира. Он предназначен для построения и наполнения данными для конкретной задачи. Это также строительный блок вашего решения для данных.

В этом уроке вы узнаете

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, отчетности, интеграции данных транзакций из разных источников.

Хранилище данных облегчает процесс анализа и отчетности организации. Это также единая версия правды для организации в процессе принятия решений и прогнозирования.

Зачем использовать базу данных?

Вот основные причины использования системы баз данных:

  • Он предлагает безопасность данных и их доступ
  • База данных предлагает различные методы для хранения и извлечения данных.
  • База данных действует как эффективный обработчик, чтобы сбалансировать требования нескольких приложений, использующих одни и те же данные.
  • СУБД предлагает ограничения целостности для обеспечения высокого уровня защиты для предотвращения доступа к запрещенным данным.
  • База данных позволяет вам получить доступ к параллельным данным таким образом, что только один пользователь может получить доступ к одним и тем же данным одновременно.

Зачем использовать хранилище данных?

Вот важные причины использования хранилища данных:

  • Хранилище данных помогает бизнес-пользователям получать доступ к критически важным данным из некоторых источников в одном месте.
  • Он предоставляет согласованную информацию о различных межфункциональных мероприятиях
  • Помогает интегрировать множество источников данных, чтобы снизить нагрузку на производственную систему.
  • Хранилище данных помогает вам сократить TAT (общее время обработки) для анализа и составления отчетов.
  • Хранилище данных помогает пользователям получать доступ к критически важным данным из разных источников в одном месте, что экономит время пользователя на получение информации о данных из нескольких источников. Вы также можете легко получить доступ к данным из облака.
  • Хранилище данных позволяет хранить большое количество исторических данных для анализа различных периодов и тенденций, чтобы делать прогнозы на будущее.
  • Повышает ценность операционных бизнес-приложений и систем управления взаимоотношениями с клиентами
  • Отделяет обработку аналитики от транзакционных баз данных, улучшая производительность обеих систем
  • Заинтересованные стороны и пользователи могут переоценивать качество данных в исходных системах. Хранилище данных предоставляет более точные отчеты.

Характеристики базы данных

  • Обеспечивает безопасность и устраняет избыточность
  • Разрешить несколько просмотров данных
  • Система баз данных соответствует требованиям ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность).
  • Позволяет изоляцию между программами и данными
  • Обмен данными и обработка многопользовательских транзакций
  • Реляционная база данных поддерживает многопользовательскую среду

Характеристики хранилища данных

  • Хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку предлагает информацию, относящуюся к теме, а не текущую деятельность компаний.
  • Данные также должны храниться в хранилище данных в единой и приемлемой форме.
  • Временной горизонт для хранилища данных относительно велик по сравнению с другими операционными системами.
  • Хранилище данных является энергонезависимым, что означает, что предыдущие данные не стираются при вводе в них новой информации.

Разница между базой данных и хранилищем данных

параметр База данных Хранилище данных
Цель Предназначен для записи Предназначен для анализа
Метод обработки База данных использует онлайн-обработку транзакций (OLTP) Хранилище данных использует онлайн-аналитическую обработку (OLAP).
Применение База данных помогает выполнять фундаментальные операции для вашего бизнеса Хранилище данных позволяет анализировать ваш бизнес.
Таблицы и соединения Таблицы и объединения базы данных являются сложными, поскольку они нормализованы. Таблицы и объединения просты в хранилище данных, потому что они денормализованы.
ориентация Является ли прикладной сбор данных Это предметно-ориентированный сбор данных
Предел хранения Обычно ограничивается одним приложением Хранит данные из любого количества приложений
Доступность Данные доступны в режиме реального времени Данные обновляются из исходных систем по мере необходимости
Применение Методы ER моделирования используются для проектирования. Методы моделирования данных используются для проектирования.
Техника Захват данных Анализировать данные
Тип данных Данные, хранящиеся в базе данных, актуальны. Текущие и исторические данные хранятся в хранилище данных. Может быть не в курсе.
Хранение данных Для хранения данных используется метод плоского реляционного подхода. Data Ware House использует размерный и нормализованный подход к структуре данных. Пример: схема «звезда» и «снежинка».
Тип запроса Используются простые транзакционные запросы. Сложные запросы используются для целей анализа.
Сводка данных Подробные данные хранятся в базе данных. Он хранит обобщенные данные.

Приложения базы данных

сектор Применение
Банковское дело Использование в банковском секторе для получения информации о клиентах, деятельности, связанной со счетами, платежах, депозитах, кредитах, кредитных картах и ​​т. Д.
Авиакомпании Используйте для бронирования и информации о расписании.
Университеты Для хранения информации о студентах, регистрации курсов, колледжей и результатов.
телекоммуникация Помогает хранить записи звонков, ежемесячные счета, поддержание баланса и т. Д.
финансов Помогает хранить информацию, связанную с акциями, продажами и покупками акций и облигаций.
Продажи и Производство Используйте для хранения информации о клиенте, продукте и продаже.
Производство Он используется для управления данными цепочки поставок и для отслеживания производства товаров, состояния запасов.
Управление персоналом Подробно о зарплате работника, вычете, получении зарплаты и т. Д.

Приложения хранилища данных

сектор Применение
авиакомпания Он используется для операций управления системой авиакомпании, таких как назначение экипажа, анализ маршрута, схемы скидок для часто летающих пассажиров и т.д.
Банковское дело Он используется в банковском секторе для эффективного управления ресурсами, имеющимися на столе.
Сектор здравоохранения Хранилище данных, используемое для выработки стратегии и прогнозирования результатов, создания отчетов о лечении пациентов и т. Д. Усовершенствованное машинное обучение, большие данные позволяют системам хранилища данных прогнозировать заболевания.
Страховой сектор Хранилища данных широко используются для анализа моделей данных, тенденций клиентов и быстрого отслеживания изменений на рынке.
Сохранить цепочку Он помогает вам отслеживать товары, определять схему покупок покупателя, рекламные акции, а также использовать для определения ценовой политики.
телекоммуникация В этом секторе хранилище данных используется для продвижения продукции, принятия решений о продажах и принятия решений о распространении.

Недостатки базы данных

  • Стоимость аппаратного и программного обеспечения внедряемой системы баз данных высока, что может увеличить бюджет вашей организации.
  • Многие системы СУБД часто являются сложными системами, поэтому требуется обучение пользователей использованию СУБД.
  • СУБД не может выполнять сложные вычисления
  • Проблемы, касающиеся совместимости с системами, которые уже существуют
  • Владельцы данных могут потерять контроль над своими данными, что поднимает вопросы безопасности, владения и конфиденциальности.

Недостатки хранилища данных

  • Добавление новых источников данных занимает много времени, и это связано с высокой стоимостью.
  • Иногда проблемы, связанные с хранилищем данных, могут оставаться незамеченными в течение многих лет.
  • Хранилища данных — это системы с высоким уровнем обслуживания. Извлечение, загрузка и очистка данных могут занять много времени.
  • Хранилище данных может выглядеть просто, но на самом деле оно слишком сложно для обычных пользователей. Вам необходимо провести обучение для конечных пользователей, которые в конечном итоге не используют интеллектуальный анализ данных и хранилище.
  • Несмотря на все усилия по управлению проектами, объем хранилищ данных всегда будет увеличиваться.

Что работает лучше для вас?

Подводя итог, можно сказать, что база данных помогает выполнять основную деятельность бизнеса, а хранилище данных помогает анализировать ваш бизнес. Вы выбираете любой из них в зависимости от ваших бизнес-целей.

КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА

  • База данных — это набор связанных данных, представляющих некоторые элементы реального мира, тогда как Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников.
  • База данных предназначена для записи данных, а хранилище данных предназначено для анализа данных.
  • База данных — это сбор данных, ориентированный на приложения, тогда как хранилище данных — это сбор данных, ориентированный на предмет.
  • База данных использует оперативную обработку транзакций (OLTP), тогда как хранилище данных использует оперативную аналитическую обработку (OLAP).
  • Таблицы базы данных и объединения сложны, потому что они нормализованы, тогда как таблицы и объединения хранилища данных просты, потому что они денормализованы.
  • Методы ER-моделирования используются для проектирования базы данных, тогда как методы моделирования данных используются для проектирования хранилища данных.

 

Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ данных…

Привет, Вы узнаете про хранилище данных, Разберем основные ее виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое хранилище данных,хд,отличия хранилищ данных от баз данных , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL

хранилище данных — предметно-ориентированный, интегрированный, зависимый от времени набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений различными группами пользователей.

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчетов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.

Так как хранилище носит предметно-ориентированный характер, его организация нацелена на содержательный анализ информации, а не на автоматизацию бизнес-процессов. Это свойство определяет архитектуру построения хранилища и принципы проектирования модели данных, отличные от тех, что применяются в оперативных системах.

хд строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной СУБД и утилит поддержки принятия решений.

К хранилищу присоединяются сторонние программные продукты, которые делают модели, основанные на интеллектуальном, а не статистическом анализе данных и получают скрытые закономерности. Но включают они генетические алгоритмы, нейронные сети, нелинейная динамика, кластеризация, гибридные системы — достаточно большое количество технологий для построения моделей в хранилище. Это необходимо тогда, когда когда количество данных таково, что прямой поиск и статистические методы анализа результата не дают.

Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы при построении отчетов и OLAP-анализе не использовались ресурсы транзакционной системы и не нарушалась ее стабильность. Есть два варианта обновления данных в хранилище:

  • полное обновление данных в хранилище. Сначала старые данные удаляются, потом происходит загрузка новых данных. Процесс происходит с определенной периодичностью, при этом актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы;
  • инкрементальное обновление — обновляются только те данные, которые изменились в OLTP-системе.

Понятие витрины данных

Снижения затрат на создание ХД можно добиться, создавая его упрощенный вариант – витрину данных (Data Mart). Витрина данных (ВД) – это упрощенный вариант ХД, содержащий только тематически объединенные данные. ВД максимально приближена к конечному пользователю и содержит данные, тематически ориентированные на него (например, ВД для работников отдела маркетинга может содержать данные, необходимые для маркетингового анализа). ВД существенно меньше по объему, чем ХД, и для ее реализации не требуется больших затрат. Они могут быть реализованы как самостоятельно, так и вместе с ХД.

продолжение следует…

Продолжение:


Часть 1 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…
Часть 2 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…
Часть 3 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…
Часть 4 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…
Часть 5 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…
Часть 6 Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ…

См.также

Я что-то не договорил про хранилище данных, тогда сделай замечание в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое хранилище данных,хд,отличия хранилищ данных от баз данных и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL

Хранилище данных

и база данных: 7 основных отличий

Для предприятий любого размера и отрасли мир больших данных становится только больше. Согласно опросу, проведенному IDG в 2016 году, средняя компания теперь отвечает за управление ошеломляющими 163 терабайтами (163 000 гигабайт) информации.

Превратить эти необработанные данные в передовую аналитическую информацию непросто. Это требует, чтобы компании овладели практикой управления корпоративными данными, чтобы сотрудники могли легко создавать, хранить, получать доступ, управлять и анализировать информацию, необходимую им для успешной работы.

Пожалуй, двумя наиболее распространенными формами хранения данных при управлении корпоративными данными являются хранилища данных и базы данных. Итак, в чем разница между базой данных и хранилищем данных и какое из них лучше всего подходит для вашей ситуации?

Здесь мы разберем различия между базами данных и хранилищами данных, чтобы вы могли определить, какое из них лучше всего подходит для вашей ситуации со структурой данных.

Содержание

  1. Что такое база данных?
  2. Что такое хранилище данных?
  3. Основные различия между базами данных и хранилищами данных
  4. Объяснение основных отличий
  5. Сравнительная таблица
  6. Хранилища данных и базы данных vs.Витрины данных и озера данных
  7. Интеграция с базами данных и хранилищами данных

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Что такое база данных?

База данных — это организованный набор информации, хранящейся таким образом, который имеет логический смысл и облегчает поиск, извлечение, обработку и анализ данных.

Как использовать базы данных

Пожалуй, наиболее распространенный способ классификации баз данных — это SQL vs.NoSQL (также известный как реляционный и нереляционный).

SQL или реляционная база данных организует информацию в формальных таблицах, которые кодифицируют отношения между различными частями данных. Каждая таблица содержит столбцы и строки, аналогичные структуре электронной таблицы в Microsoft Excel. Для поиска в реляционной базе данных пользователи пишут запросы на языке структурированных запросов (SQL), предметно-ориентированном языке для взаимодействия с базами данных. Четыре самых популярных продукта баз данных SQL (в произвольном порядке) — это Oracle, Microsoft SQL Server, IBM Db2 и MySQL.

С другой стороны, NoSQL или нереляционная база данных использует любую парадигму для хранения данных, выходящих за рамки реляционной табличной модели данных. Некоторые распространенные типы баз данных NoSQL — это хранилища на основе ключей и значений, на основе документов, на основе столбцов и на основе графиков. Популярные предложения NoSQL включают MongoDB, Cassandra и Redis.

Что касается вопроса о SQL и NoSQL, у обоих подходов есть свои плюсы и минусы. Базы данных SQL, как правило, легче масштабировать по вертикали (путем добавления дополнительных ресурсов), в то время как базы данных NoSQL, как правило, легче масштабировать по горизонтали (путем добавления большего количества машин).Использование SQL для написания запросов может быть большим преимуществом с точки зрения производительности и простоты использования, но реляционные базы данных также менее гибкие и более жесткие с точки зрения иерархии данных.

Дополнительная литература : Обзор современных систем баз данных

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это система, которая собирает и хранит информацию из множества разрозненных источников внутри организации.

Как использовать хранилища данных

Цель хранилища данных явно ориентирована на бизнес: оно предназначено для облегчения принятия решений, позволяя конечным пользователям консолидировать и анализировать информацию из различных источников.

Объяснение основных различий между базами данных и хранилищами данных

Основное отличие состоит в том, что базы данных представляют собой организованные коллекции хранимых данных. Хранилища данных — это информационные системы, построенные из нескольких источников данных — они используются для анализа данных.

Ниже приведены еще несколько отличий, которые еще больше различают базы данных и системы данных на высоком уровне.

  1. Решения OLTP лучше всего использовать с базами данных, где хранилища данных лучше всего подходят для решений OLAP.
  2. Базы данных могут обрабатывать тысячи пользователей одновременно. Хранилища данных могут обрабатывать только меньшее количество.
  3. Базы данных наиболее полезны для небольших атомарных транзакций. Хранилища данных лучше всего подходят для более крупных вопросов, требующих более высокого уровня анализа.
  4. Базы данных должны быть доступны 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году, а это означает, что простой обходится дорого. Хранилища данных не так сильно страдают от простоев.
  5. Базы данных оптимизированы для молниеносной работы с CRUD-операциями (создание, чтение, обновление и удаление).Хранилища данных оптимизированы для меньшего количества более сложных запросов по нескольким большим хранилищам данных.
  6. Базы данных структурированы максимально эффективно, без дублирования информации в нескольких таблицах. Хранилища данных обычно денормализуют свои данные, отдавая приоритет операциям чтения над операциями записи.
  7. Базы данных обычно содержат только самую последнюю информацию, что делает невозможными исторические запросы. Хранилища данных были разработаны с нуля для целей отчетности и анализа.

Хранилище данных и сравнительная таблица баз данных

Параметр

База данных

Хранилище данных

Использование

Запись данных

Анализ данных

Методы обработки

OLTP

OLAP

Одновременных пользователей

тыс.

Ограниченный номер

Сценарии использования

Мелкие операции

Комплексный анализ

Время простоя

Всегда в наличии

Время простоя по расписанию

Оптимизация

Для операций CRUD

Для комплексного анализа

Тип данных

Подробные данные в реальном времени

Обобщенные исторические данные

Объяснение основных различий

Мы представили широкий обзор баз данных и хранилищ данных, но чем именно они отличаются в особенностях? Ниже мы обсудим 7 самых больших различий между хранилищами данных и базами данных.

1. OLTP против OLAP

OLTP (онлайн-обработка транзакций) — это термин для системы обработки данных, ориентированной на транзакции. Обычно это доминирующая парадигма для баз данных, содержащих информацию, используемую бизнесом на повседневной основе. Сотрудникам нужны быстрые, эффективные запросы и актуальная и точная информация, для которой OLTP специально разработан.

OLAP (онлайн-аналитическая обработка) — это термин для системы обработки данных, которая ориентирована на анализ данных и принятие решений, а не на производительность и повседневное использование.Многие системы OLAP связаны с решениями бизнес-аналитики (BI), которые упрощают для нетехнических менеджеров и руководителей ответы на свои вопросы.

Компании, которым требуется решение OLTP для быстрого доступа к данным, обычно используют базу данных. Между тем системы хранилищ данных лучше подходят для решения OLAP, которое может агрегировать текущие данные, а также историческую информацию.

2. Количество одновременных пользователей

Поскольку базы данных представляют собой системы OLTP, они были разработаны для поддержки тысяч и более пользователей одновременно без какого-либо снижения производительности.

Хранилища данных

OLAP, с другой стороны, могут поддерживать только относительно ограниченное количество одновременных пользователей. Поскольку решение для хранилища данных использует более сложные запросы, циркулирующие по множеству различных хранилищ данных, оно обязательно требует больше ресурсов и, следовательно, не так масштабируемо, как база данных корпоративного класса.

3. Примеры использования

С точки зрения вариантов использования хранилища данных и базы данных также сильно различаются.

Базы данных наиболее полезны для небольших, элементарных данных транзакций, которые необходимы для повседневного функционирования организации.Некоторые примеры включают в себя ввод больницей новых данных о новом пациенте, покупателя билетов через онлайн-сайт и перевод денег между двумя счетами в банке.

Хранилища данных лучше всего подходят для ответов на более крупные вопросы о прошлом, настоящем и будущем организации, которые требуют более высокого уровня анализа: например, извлечение информации из нескольких баз данных для выявления скрытых идей.

4. Соглашения об уровне обслуживания

Вследствие своей транзакционной природы OLTP, базы данных обычно должны быть доступны почти 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году, а где-то более 99.9 процентов времени. Простой для баз данных OLTP может быть очень дорогостоящим и даже привести к остановке бизнеса.

Однако время простоя не является такой серьезной проблемой для хранилищ данных, поскольку они используются в большей степени для внутреннего анализа. Фактически, большинство хранилищ данных имеют регулярные расписания простоев, когда загружается дополнительная информация.

5. Оптимизация

Базы данных

OLTP оптимизированы для молниеносной работы с CRUD-операциями (создание, чтение, обновление и удаление).Однако более сложные аналитические запросы могут быстро снизить их производительность.

Хранилища данных

OLAP оптимизированы для меньшего количества более сложных запросов по нескольким большим хранилищам данных. Хотя время отклика остается важным показателем, более важной проблемой для хранилища данных является качество выполняемого им анализа.

6. Строение

Для достижения цели быстрых запросов базы данных OLTP структурированы настолько эффективно, насколько это возможно, без дублирования информации в нескольких таблицах.Это уменьшает как дисковое пространство, так и время отклика, необходимое для выполнения транзакции.

Избыточная информация гораздо менее важна для хранилищ данных OLAP, поскольку они уделяют меньше внимания скорости выполнения заданного запроса. Хранилища данных обычно денормализуют свои данные, отдавая приоритет операциям чтения над операциями записи.

7. Отчетность и анализ

Некоторые ограниченные отчеты и анализ возможны в базах данных OLTP, но нормализованная структура данных затрудняет выполнение.Кроме того, базы данных обычно содержат только самую последнюю информацию для максимальной эффективности, что делает невозможными исторические запросы.

С другой стороны, хранилища данных

были разработаны с нуля для целей отчетности и анализа. Пользователи могут извлекать как текущие, так и исторические данные, что позволяет получить более широкий спектр аналитических сведений.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Хранилища данных и базы данных vs.Витрины данных и озера данных

Если вы думали, что вопрос о базах данных и хранилищах данных — это все, что нужно знать о корпоративных системах управления данными, подумайте еще раз. В этом разделе мы быстро рассмотрим две другие альтернативы базам данных и хранилищам данных, которые могут быть интересны вашей организации: витрины данных и озера данных.

Определение и использование витрины данных

Витрина данных — это база данных, ориентированная на хранение информации определенного типа или для определенного набора пользователей в рамках организации: например, отдела маркетинга, продаж, финансов или управления персоналом.

Витрины данных могут быть самостоятельными объектами или могут быть меньшим разделом как часть большего хранилища данных. В любом случае цель состоит в том, чтобы сократить данные организации до более управляемого размера, обычно менее 100 гигабайт.

Определение и использование озера данных

Озеро данных похоже на хранилище данных, но без строгих требований к организации содержимого. Озера данных — это метод централизованного хранения данных, который не обязательно структурирует информацию каким-либо образом.И структурированные, и неструктурированные данные могут храниться вместе, а озеро данных может использовать информацию из любого источника или типа данных.

Поскольку озера данных являются своего рода «свалкой» как для текущей, так и для исторической информации, они, как правило, более гибкие и адаптируемые, чем структурированные базы данных. Однако это дорого обходится позже, когда разработчики и аналитики захотят обрабатывать и использовать эти большие объемы информации.

Интеграция с базами данных и хранилищами данных

Вопрос о хранилищах данных vs.базы данных (не говоря уже о витринах данных и озерах данных) — это то, на что должен ответить любой бизнес, использующий большие данные. Как мы видели выше, базы данных и хранилища данных на практике сильно различаются. Решение о создании хранилища данных или базы данных является одним из индикаторов того, что ваша организация привержена практике эффективного управления корпоративными данными.

Если вы страдаете от каких-либо проблем с интеграцией данных, Xplenty автоматизирует процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и предлагает облачный, визуальный интерфейс с низким кодом, который интегрируется с хранилищами данных и базами данных.Запланируйте звонок для организации демонстрации, семидневного пилотного проекта и бесплатного сеанса с нашей командой по внедрению.

База данных

и хранилище данных: сравнительный обзор

Вопрос, который я часто слышу в полевых условиях: у меня уже есть база данных, так зачем мне хранилище данных для медицинской аналитики? В чем разница между базой данных и хранилищем данных? Это справедливые вопросы.

В течение многих лет я работал с базами данных в здравоохранении и других отраслях, поэтому я хорошо знаком с техническими тонкостями этой темы.В этом посте я постараюсь представить эти технические концепции так, чтобы каждый мог их понять.

Прежде чем углубиться в тему, я хочу быстро подчеркнуть важность аналитики в здравоохранении. Если вы не понимаете важности аналитики, обсуждение разницы между базой данных и хранилищем данных для вас не имеет отношения. Вот вкратце. Будущее здравоохранения зависит от нашей способности использовать огромные объемы доступных сейчас данных для повышения качества при меньших затратах.Если вы не можете выполнить аналитику, чтобы понять смысл своих данных, у вас возникнут проблемы с повышением качества и затрат, и вы не добьетесь успеха в новой среде здравоохранения.

Общее различие между базами данных и хранилищами данных

То, что я буду называть «базой данных» в этом посте, предназначено для обеспечения эффективной работы транзакционных систем. Обычно этот тип базы данных представляет собой базу данных OLTP (оперативная обработка транзакций). Система электронных медицинских карт (EHR) — отличный пример приложения, работающего в базе данных OLTP.Фактически, база данных OLTP обычно ограничена одним приложением.

Важным фактом является то, что транзакционная база данных не поддается аналитике. Чтобы эффективно выполнять аналитику, вам необходимо хранилище данных. Хранилище данных — это база данных другого типа: база данных OLAP (онлайн-аналитическая обработка). Хранилище данных существует как слой поверх другой базы данных или баз данных (обычно баз данных OLTP). Хранилище данных берет данные из всех этих баз данных и создает слой, оптимизированный для аналитики и предназначенный для нее.

Итак, краткий ответ на вопрос, который я поставил выше, таков: база данных, предназначенная для обработки транзакций, не предназначена для обработки аналитики. Он не структурирован для хорошей аналитики. С другой стороны, хранилище данных структурировано так, чтобы сделать аналитику быстрой и простой.

В современном здравоохранении было потрачено много денег и времени на транзакционные системы, такие как EHR. Теперь отрасль готова извлечь данные из всех этих систем и использовать их для улучшения качества и затрат.И здесь в игру вступает хранилище данных.

Базы данных против хранилищ данных: подробности

Теперь, когда у вас есть общая идея, я хочу более подробно остановиться на некоторых основных различиях между базой данных и хранилищем данных. Поскольку я визуальный человек (и специалист по базам данных, которому нравятся строки и столбцы), я сравню и сопоставлю их в следующем формате таблицы:

База данных Хранилище данных
Определение Любой набор данных, организованный для хранения, доступности и поиска. Тип базы данных, которая объединяет копии данных транзакций из разнородных исходных систем и предоставляет их для аналитического использования.
Типы Существуют разные типы баз данных, но этот термин обычно применяется к базе данных приложения OLTP, на которой мы сосредоточимся в этой таблице. Другие типы баз данных включают OLAP (используется для хранилищ данных), файлы XML, CSV, простой текст и даже электронные таблицы Excel. Фактически мы обнаружили, что многие медицинские организации используют электронные таблицы Excel для выполнения аналитики (решение, которое не масштабируется). Хранилище данных — это база данных OLAP. База данных OLAP располагается поверх OLTP или других баз данных для выполнения аналитики. Важное примечание об этом типе базы данных: не все OLAP созданы равными. Они различаются в зависимости от того, как моделируются данные. В большинстве хранилищ данных используется корпоративная или размерная модель данных, но в Health Catalyst® мы отстаиваем уникальный, адаптивный подход Late-Binding ™. Вы можете узнать больше о том, почему подход LateBinding ™ так важен в медицинской аналитике, в разделе Late-Binding vs.Модели: сравнение методологий хранилищ медицинских данных.
Сходства Системы OLTP и OLAP хранят и управляют данными в форме таблиц, столбцов, индексов, ключей, представлений и типов данных. Оба используют SQL для запроса данных.
Примеры использования Обычно ограничивается одним приложением: одно приложение равно одной базе данных. EHR — это яркий пример приложения для здравоохранения, которое работает в базе данных OLTP.OLTP обеспечивает быструю обработку транзакций в реальном времени. Он создан для скорости и быстрой записи одного целевого процесса (например, даты и времени поступления пациента). Вмещает хранилище данных для любого количества приложений: одно хранилище данных равно бесконечным приложениям и бесконечным базам данных. OLAP обеспечивает единый источник достоверных данных для данных организации. Этот источник истины используется для управления анализом и принятием решений в организации (например, все пациенты старше 18 лет, которые были повторно приняты, по отделениям и по месяцам).Интересно, что сложные запросы, подобные только что описанному, намного сложнее обрабатывать в базе данных OLTP.
Уровень обслуживания Соглашение (SLA) Базы данных OLTP обычно должны обеспечивать время безотказной работы 99,99%. Сбой системы может привести к хаосу и судебным искам. База данных напрямую связана с клиентским приложением. Данные доступны в режиме реального времени для удовлетворения текущих потребностей организации. В сфере здравоохранения эти данные помогают врачам оказывать точную и своевременную помощь у постели больного. С базами данных OLAP соглашения об уровне обслуживания более гибкие, поскольку время от времени ожидаются простои из-за загрузки данных. База данных OLAP отделена от внешних приложений, что позволяет масштабировать ее. Данные обновляются из исходных систем по мере необходимости (обычно это обновление происходит каждые 24 часа). Он служит для анализа исторических тенденций и бизнес-решений.
Оптимизация Оптимизирован для выполнения операций чтения-записи одноточечных транзакций.База данных OLTP должна обеспечивать время отклика в несколько секунд. Выполнение больших аналитических запросов к такой базе данных — плохая практика, потому что это влияет на производительность системы для клиницистов, пытающихся использовать ее в своей повседневной работе. Выполнение аналитического запроса может занять несколько минут, в то время как все врачи будут заблокированы. Оптимизирован для эффективного чтения / извлечения больших наборов данных и для агрегирования данных. Поскольку база данных OLAP работает с такими большими наборами данных, она сильно загружает процессор и пропускную способность диска.Хранилище данных предназначено для обработки больших аналитических запросов. Это устраняет нагрузку на производительность, которую аналитика возлагает на транзакционную систему.
Организация данных Структура базы данных OLTP состоит из очень сложных таблиц и объединений, поскольку данные нормализованы (они структурированы таким образом, что данные не дублируются). Создание реляционных данных таким образом — вот что обеспечивает эффективность хранения и обработки и позволяет сократить время отклика в несколько секунд. В структуре базы данных OLAP данные организованы специально для облегчения отчетности и анализа, а не для быстрых транзакционных нужд. Данные денормализованы для увеличения времени отклика на аналитические запросы и упрощения использования для бизнес-пользователей. Меньшее количество таблиц и более простая структура позволяют упростить отчетность и анализ.
Отчетность / анализ Из-за большого количества соединений таблиц выполнение аналитических запросов очень сложно.Обычно они требуют опыта разработчика или администратора базы данных, знакомого с приложением. Отчетность обычно ограничивается более статичными, разрозненными потребностями. На самом деле вы можете получить довольно много отчетов из сегодняшних электронных записей (которые выполняются в базе данных OLTP), но эти отчеты представляют собой статические одноразовые списки в формате PDF. Например, вы можете создавать ежемесячный отчет о повторных госпитализациях сердечной недостаточности или список всех пациентов, для которых вставлена ​​центральная линия. Эти отчеты полезны — особенно для составления отчетов в режиме реального времени по уходу у постели больного, — но они не позволяют проводить углубленный анализ. При меньшем количестве соединений таблиц аналитические запросы выполнять намного проще. Это означает, что полутехнические пользователи (любой, кто может написать базовый SQL-запрос) могут удовлетворить свои собственные потребности. Возможности отчетности и анализа безграничны. Когда дело доходит до анализа данных, статического списка недостаточно. Существует внутренняя потребность в агрегировании, обобщении и детализации данных. Хранилище данных позволяет выполнять множество типов анализа:

• Описательный (что произошло)
• Диагностический (почему это произошло)
• Прогнозирующий (что произойдет)
• Предписывающий (что с этим делать)

Это уровень аналитики, необходимый для реального повышения качества и снижения затрат в здравоохранении.

Я надеюсь, что приведенная здесь информация помогла вам понять, почему хранилища данных так важны для будущего здравоохранения. Повышение качества и стоимости требует аналитики. А для аналитики требуется хранилище данных.

База данных OLTP, подобная той, которая используется в EHR, не может обрабатывать необходимый уровень аналитики. Мое практическое правило таково: если вы получаете данные в свою EHR, вы можете сообщить об этом. Если вы поместите его в хранилище данных, вы сможете его проанализировать.Однако модели, основанные на ценностях, программы по охране здоровья населения и растущая и усложняющаяся экосистема данных означают, что для многих организаций хранилище данных — это только начало.

Операционная система данных Health Catalyst (DOS ™) помогает организациям здравоохранения выйти за рамки хранилища данных

Традиционное хранилище данных, которое решило некоторые проблемы интеграции данных, с которыми сталкиваются медицинские организации, уже недостаточно хорошо. Как сообщает Gartner, к концу 2018 года традиционные хранилища данных устареют и будут заменены новыми архитектурами.И текущих приложений уже недостаточно для решения этих растущих проблем здравоохранения. Теперь доступна технология, позволяющая изменить цифровую траекторию здравоохранения.

Операционная система данных Health Catalyst (DOS ™) — это революционный инженерный подход, который сочетает в себе функции хранилищ данных, репозиториев клинических данных и обмена медицинской информацией на единой, понятной технологической платформе.

DOS предлагает идеальный тип аналитической платформы для здравоохранения благодаря своей гибкости.DOS — это независимая от поставщика цифровая основа для здравоохранения. Будущее здравоохранения будет сосредоточено вокруг более широкого и эффективного использования данных из любых источников. Поддержка принятия клинических и финансовых решений на месте оказания медицинской помощи практически отсутствует в здравоохранении, ограничиваясь несколькими новаторскими организациями, которые могут позволить себе инженерный и информатический персонал для ее внедрения и обслуживания. Благодаря DOS такая поддержка принятия решений становится доступной и эффективной, что повышает ценность существующих электронных медицинских карт и делает возможными новые программные приложения.

Дополнительная литература

  1. Хранилище клинических данных или хранилище данных — что вам нужно?
  2. Объяснение моделей хранилищ данных для здравоохранения

Разница между хранилищем данных и базой данных

Ваш бизнес совершает много транзакций каждый день? У вас есть исторические данные за годы, которые вы хотите проанализировать, чтобы улучшить свой бизнес? Большой! Тогда вам нужна база данных и хранилище данных… но какие данные куда?

Базы данных и хранилища данных — это системы, в которых хранятся данные.Но они служат совершенно разным целям. В этой статье мы объясним, что они делают, основные различия между ними и почему их эффективное использование важно для развития вашего бизнеса.

Прежде чем дать вам более подробные объяснения, мы начнем с некоторых общих определений.

Что такое база данных?

База данных хранит информацию в реальном времени об одной конкретной части вашего бизнеса: ее основная задача — обрабатывать ежедневные транзакции, которые совершает ваша компания, например.g., запись проданных товаров. Базы данных очень быстро обрабатывают огромное количество простых запросов.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это система, которая собирает данные из множества различных источников внутри организации для составления отчетов и анализа. Отчеты, созданные на основе сложных запросов в хранилище данных, используются для принятия бизнес-решений.

Хранилище данных хранит исторические данные о вашем бизнесе, чтобы вы могли анализировать и извлекать из них полезную информацию.Он не хранит текущую информацию и не обновляется в режиме реального времени.

Хранилище данных

и база данных

Давайте рассмотрим основные различия между хранилищами данных и базами данных.

Типы обработки: OLAP против OLTP

Наиболее существенное различие между базами данных и хранилищами данных заключается в том, как они обрабатывают данные.

Базы данных

используют интерактивную обработку транзакций (OLTP) для быстрого удаления, вставки, замены и обновления большого количества коротких онлайн-транзакций.Этот тип обработки немедленно отвечает на запросы пользователей и поэтому используется для обработки повседневных операций бизнеса в режиме реального времени. Например, если пользователь хочет зарезервировать номер в отеле с помощью формы онлайн-бронирования, процесс выполняется с помощью OLTP.

Хранилища данных

используют оперативную аналитическую обработку (OLAP) для быстрого анализа огромных объемов данных. Этот процесс дает аналитикам возможность взглянуть на ваши данные с разных точек зрения. Например, даже если ваша база данных записывает данные о продажах каждую минуту каждого дня, вы можете просто узнать общую сумму, проданную каждый день.Для этого вам необходимо собрать и суммировать данные о продажах за каждый день. OLAP специально разработан для этого и использует его для хранилищ данных в 1000 раз быстрее, чем если бы вы использовали OLTP для выполнения тех же вычислений.

Оптимизация

База данных оптимизирована для обновления (добавления, изменения или удаления) данных с максимальной скоростью и эффективностью. Время отклика от баз данных должно быть очень быстрым для эффективной обработки транзакций. Самым важным аспектом базы данных является то, что она записывает операцию записи в системе; компания не сможет долго работать, если в ее базе данных не будет регистрироваться каждая покупка!

Хранилища данных

оптимизированы для быстрого выполнения небольшого количества сложных запросов к большим многомерным наборам данных.

Структура данных

Данные в базах данных нормализованы. Целью нормализации является уменьшение и даже устранение избыточности данных, то есть хранение одного и того же фрагмента данных более одного раза. Это уменьшение количества повторяющихся данных приводит к повышению согласованности и, следовательно, к более точным данным, поскольку база данных хранит их только в одном месте.

Нормализация данных разбивает их на множество различных таблиц. Каждая таблица представляет собой отдельный объект данных. Например, база данных, в которой записаны ПРОДАЖИ КНИГ, может иметь три таблицы для обозначения информации КНИГИ, ТЕМУ, затронутую в книге, и ИЗДАТЕЛЯ.

Нормализация данных гарантирует, что база данных занимает минимум места на диске и поэтому эффективно использует память. Однако это неэффективно для запросов. Запросы к нормализованной базе данных могут быть медленными и обременительными. Поскольку предприятия хотят выполнять сложные запросы к данным в своем хранилище данных, эти данные часто денормализованы и содержат повторяющиеся данные для облегчения доступа.

Анализ данных

Базы данных обычно просто обрабатывают транзакции, но с ними также можно выполнять анализ данных.Однако углубленное изучение проблематично как для пользователя, так и для компьютера из-за нормализованной структуры данных и большого количества соединений таблиц, которые необходимо выполнить. Для создания и выполнения сложных запросов в системе управления базами данных (DBSM) требуется опытный разработчик или аналитик, что требует много времени и вычислительных ресурсов. Более того, анализ не углубляется — лучшее, что вы можете получить, — это разовый статический отчет, поскольку базы данных просто предоставляют моментальный снимок данных в определенное время.

Хранилища данных

предназначены для простого выполнения сложных аналитических запросов к большим многомерным наборам данных.Нет необходимости изучать сложную теорию или использовать сложное программное обеспечение СУБД. Мало того, что анализ проще выполнить, но и результаты намного полезнее; вы можете погрузиться глубже и увидеть, как ваши данные меняются с течением времени, а не снимок, предоставляемый базами данных.

Временная шкала данных

Базы данных обрабатывают повседневные транзакции для одного аспекта бизнеса. Поэтому они обычно содержат текущие, а не исторические данные об одном бизнес-процессе.

Хранилища данных используются для аналитических целей и бизнес-отчетности.Хранилища данных обычно хранят исторические данные путем интеграции копий данных транзакций из разнородных источников. Хранилища данных также могут использовать потоки данных в реальном времени для отчетов, которые используют самую последнюю интегрированную информацию.

Одновременных пользователей

Базы данных

поддерживают тысячи одновременных пользователей, потому что они обновляются в режиме реального времени, чтобы отражать бизнес-транзакции. Таким образом, многим пользователям необходимо одновременно взаимодействовать с базой данных, не влияя на ее производительность.

Однако только один пользователь может изменять часть данных одновременно — было бы катастрофой, если бы два пользователя перезаписали одну и ту же информацию по-разному одновременно!

Напротив, хранилища данных поддерживают ограниченное количество одновременных пользователей. Хранилище данных отделено от интерфейсных приложений, и его использование предполагает написание и выполнение сложных запросов. Эти запросы требуют больших вычислительных ресурсов, поэтому только небольшое количество людей может использовать систему одновременно.

Соответствие ACID

Транзакции базы данных обычно выполняются в соответствии с ACID (атомарным, согласованным, изолированным и надежным). Это соответствие гарантирует, что данные будут изменяться надежно и с высокой степенью целостности. Поэтому ему можно доверять даже в случае ошибок или сбоев питания. Поскольку база данных является записью бизнес-транзакций, она должна записывать каждую из них с максимальной целостностью.

Поскольку хранилища данных ориентированы на считывание, а не на изменение исторических данных из множества различных источников, соблюдение требований ACID осуществляется менее строго.Однако ведущие облачные провайдеры, такие как Redshift и Panoply, по возможности обеспечивают соответствие своих запросов ACID. Например, так всегда бывает при использовании MySQL и PostgreSQL.

База данных

и SLA для хранилища данных

В большинстве соглашений об уровне обслуживания для баз данных указывается, что они должны обеспечивать время безотказной работы 99,99%, поскольку любой отказ системы может привести к потере дохода и судебным искам.

Соглашения об уровне обслуживания

для некоторых действительно больших хранилищ данных часто предусматривают простои для периодической загрузки новых данных.Это менее распространено для современных хранилищ данных.

Сценарии использования базы данных

Базы данных обрабатывают повседневные транзакции в организации. Вот некоторые примеры приложений баз данных:

  • Сайт электронной коммерции, создающий заказ на проданный продукт
  • Авиакомпания, использующая систему онлайн-бронирования
  • Больница на учете
  • Банк, добавляющий на счет операцию снятия средств через банкомат

Сценарии использования хранилища данных

Хранилища данных предоставляют отчеты и анализ высокого уровня, которые позволяют предприятиям вести более информированный бизнес.Сценарии использования включают:

  • Сегментирование клиентов на разные группы на основе их прошлых покупок, чтобы предоставить им более адаптированный контент
  • Прогнозирование оттока клиентов с использованием данных о продажах за последние десять лет
  • Создание прогнозов спроса и продаж для определения областей, на которые следует обратить внимание в следующем квартале

Сравнение базы данных и хранилища данных

Имущество База данных Хранилище данных
Метод обработки Обработка онлайн-транзакций (OLTP) Оперативная аналитическая обработка (OLAP)
Оптимизация Быстро удаляет, вставляет, заменяет и обновляет большое количество коротких онлайн-транзакций. Быстро анализируйте большие объемы данных и предоставляйте аналитикам различные точки зрения.
Структура данных Высоко нормализованная структура данных с множеством различных таблиц, не содержащих избыточных данных.

Таким образом, данные более точны, но извлекаются медленно.

Денормализованная структура данных с несколькими таблицами, содержащими повторяющиеся данные.

Таким образом, данные потенциально менее точны, но быстро извлекаются.

Хронология данных Текущие данные в реальном времени для одной части бизнеса Исторические данные для всех частей бизнеса
Анализ данных Анализ медленный и болезненный из-за большого количества необходимых объединений таблиц и небольшого временного интервала доступных данных. Анализ выполняется быстро и легко из-за небольшого количества необходимых соединений таблиц и обширных временных рамок доступных данных.
Одновременные пользователи Поддерживаются тысячи одновременных пользователей.

Однако только один пользователь может изменять каждую часть данных одновременно.

Небольшое количество одновременных пользователей.
Соответствие КИСЛОТА Записывает данные в соответствии с требованиями ACID для обеспечения высочайшего уровня целостности. Не всегда соответствует требованиям ACID, хотя некоторые компании его предлагают.
Время работы 99,99% время безотказной работы Время простоя встроено для периодической загрузки новых данных
Склад Ограничено одним источником данных от конкретной бизнес-функции Все источники данных от всех бизнес-функций
Тип запроса Простые транзакционные запросы Сложные запросы для углубленного анализа
Сводка данных Сильно гранулированный и точный Настолько гранулярно и точно, насколько вы хотите

Теперь вы понимаете разницу между базой данных и хранилищем данных и когда какой из них использовать.Вашему бизнесу нужна как эффективная база данных, так и решение для хранилища данных, чтобы по-настоящему добиться успеха в современной экономике.

Panoply — это безопасное место для хранения, синхронизации и доступа ко всем вашим бизнес-данным. Panoply можно настроить за считанные минуты, требует минимального текущего обслуживания и обеспечивает онлайн-поддержку, включая доступ к опытным архитекторам данных. Попробуйте Panoply бесплатно в течение 14 дней.

База данных

и хранилище данных: ключевые различия

Что такое база данных?

База данных — это набор связанных данных, которые представляют некоторые элементы реального мира.Он предназначен для создания и заполнения данными для конкретной задачи. Это также строительный блок вашего решения для обработки данных.

В этом руководстве вы изучите

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, составления отчетов, интеграции данных транзакций из разных источников.

Data Warehouse упрощает процесс анализа и отчетности в организации.Это также единственная версия истины для организации в процессе принятия решений и прогнозирования.

КЛЮЧЕВЫЕ РАЗЛИЧИЯ

  • База данных — это набор связанных данных, которые представляют некоторые элементы реального мира, тогда как хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников.
  • База данных
  • предназначена для записи данных, тогда как хранилище данных предназначено для анализа данных.
  • База данных — это сбор данных, ориентированный на приложения, тогда как хранилище данных — это сбор данных, ориентированный на конкретные темы.
  • База данных
  • использует онлайн-обработку транзакций (OLTP), тогда как хранилище данных использует онлайн-аналитическую обработку (OLAP).
  • Таблицы и объединения базы данных сложны, потому что они нормализованы, тогда как таблицы и объединения хранилища данных просты, потому что они денормализованы.
  • Методы моделирования
  • ER используются для проектирования баз данных, тогда как методы моделирования данных используются для проектирования хранилищ данных.

Зачем нужна база данных?


Вот основные причины использования системы баз данных:
  • Обеспечивает безопасность данных и доступ к ним
  • База данных предлагает множество методов для хранения и извлечения данных.
  • База данных действует как эффективный обработчик для балансировки требований нескольких приложений, использующих одни и те же данные
  • СУБД предлагает ограничения целостности, чтобы получить высокий уровень защиты для предотвращения доступа к запрещенным данным.
  • База данных позволяет вам получать доступ к одновременным данным таким образом, что только один пользователь может получить доступ к одним и тем же данным одновременно.

Зачем использовать хранилище данных?

Вот важные причины для использования хранилища данных:

  • Хранилище данных помогает бизнес-пользователям получать доступ к важным данным из нескольких источников в одном месте.
  • Он предоставляет последовательную информацию о различных межфункциональных мероприятиях
  • Помогает интегрировать множество источников данных, чтобы снизить нагрузку на производственную систему.
  • Хранилище данных поможет вам сократить TAT (общее время обработки) для анализа и отчетности.
  • Хранилище данных помогает пользователям получать доступ к критически важным данным из разных источников в одном месте, что экономит время пользователя на получение информации о данных из нескольких источников. Вы также можете легко получить доступ к данным из облака.
  • Хранилище данных позволяет хранить большой объем исторических данных для анализа различных периодов и тенденций, чтобы делать прогнозы на будущее.
  • Повышает ценность операционных бизнес-приложений и систем управления взаимоотношениями с клиентами
  • Отделяет обработку аналитики от транзакционных баз данных, повышая производительность обеих систем
  • Заинтересованные стороны и пользователи могут переоценивать качество данных в исходных системах. Хранилище данных обеспечивает более точные отчеты.

Характеристики базы данных

  • Обеспечивает безопасность и устраняет избыточность
  • Разрешить несколько просмотров данных
  • Система базы данных
  • соответствует требованиям ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность).
  • Обеспечивает изоляцию между программами и данными
  • Совместное использование данных и обработка многопользовательских транзакций
  • Реляционная база данных поддерживает многопользовательскую среду

Характеристики хранилища данных

  • Хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку оно предлагает информацию, относящуюся к теме, вместо текущих операций компании.
  • Данные также должны храниться в хранилище данных общим и единогласно приемлемым способом.
  • Временной горизонт для хранилища данных относительно обширен по сравнению с другими операционными системами.
  • Хранилище данных энергонезависимо, что означает, что предыдущие данные не стираются при вводе в него новой информации.

Разница между базой данных и хранилищем данных

При проектировании используются методы моделирования
Параметр База данных Хранилище данных
Назначение Предназначен для записи Предназначен для анализа
Метод обработки База данных использует онлайн-обработку транзакций (OLTP) Хранилище данных использует онлайн-аналитическую обработку (OLAP).
Использование База данных помогает выполнять фундаментальные операции для вашего бизнеса Хранилище данных позволяет анализировать ваш бизнес.
Таблицы и соединения Таблицы и объединения базы данных сложны, поскольку они нормализованы. Таблица и объединения просты в хранилище данных, потому что они денормализованы.
Ориентация Это сборник данных, ориентированный на приложения. Это предметно-ориентированный сборник данных
Предел хранения Обычно ограничивается одним приложением Хранит данные из любого количества приложений
Наличие Данные доступны в реальном времени Данные обновляются из исходных систем по мере необходимости
Использование ER. При проектировании используются методы моделирования данных.
Техника Захват данных Анализировать данные
Тип данных Данные, хранящиеся в базе данных, актуальны. Текущие и исторические данные хранятся в хранилище данных. Может быть устаревшим.
Хранение данных Плоский реляционный подход используется для хранения данных. Data Ware House использует размерный и нормализованный подход к структуре данных.Пример: схема звезды и снежинки.
Тип запроса Используются простые запросы транзакций. Сложные запросы используются для анализа.
Сводка данных Подробные данные хранятся в базе данных. В нем хранятся подробные данные.

Приложения базы данных

Сектор Использование
Банковское дело Использование в банковском секторе для информации о клиентах, операций со счетами, платежей, депозитов, ссуд, кредитных карт и т. Д.
Авиакомпания Используется для бронирования и информации о расписании.
Университеты Для хранения информации о студентах, регистрации на курсы, колледжах и результатах.
Телекоммуникации Помогает хранить записи звонков, ежемесячные счета, обслуживание баланса и т. Д.
Финансы Помогает хранить информацию, связанную с запасами, продажами и покупками акций и облигаций.
Продажи и производство Используется для хранения сведений о клиентах, продуктах и ​​продажах.
Производство Он используется для управления данными цепочки поставок и для отслеживания производства товаров, состояния запасов.
Управление персоналом Сведения о заработной плате сотрудников, удержаниях, формировании чеков и т. Д.

Приложения хранилищ данных

Сектор Использование
Авиакомпания Он используется для операций управления системой авиакомпаний, таких как назначение экипажа, анализ маршрута, схемы скидок в рамках программы для часто летающих пассажиров и т. Д.
Банковское дело Он используется в банковском секторе для эффективного управления ресурсами, доступными на столе.
Сфера здравоохранения Хранилище данных, используемое для выработки стратегии и прогнозирования результатов, создания отчетов о лечении пациентов и т. Д. Расширенное машинное обучение, большие данные позволяют системам хранилищ данных предсказывать заболевания.
Страховой сектор Хранилища данных широко используются для анализа шаблонов данных, тенденций клиентов и быстрого отслеживания движений рынка.
Удерживающая цепь Он помогает вам отслеживать товары, определять модель покупок клиента, рекламные акции, а также используется для определения ценовой политики.
Телекоммуникации В этом секторе хранилище данных используется для продвижения продуктов, решений о продажах и принятия решений о распределении.

Недостатки базы данных

  • Стоимость оборудования и программного обеспечения внедряемой системы баз данных высока, что может увеличить бюджет вашей организации.
  • Многие системы СУБД часто представляют собой сложные системы, поэтому требуется обучение пользователей работе с СУБД.
  • СУБД не может выполнять сложные вычисления
  • Проблемы, связанные с совместимостью с уже имеющимися системами
  • Владельцы данных могут потерять контроль над своими данными, что может вызвать проблемы с безопасностью, владением и конфиденциальностью.

Недостатки хранилища данных

  • Добавление новых источников данных требует времени и связано с высокими затратами.
  • Иногда проблемы, связанные с хранилищем данных, могут оставаться незамеченными в течение многих лет.
  • Хранилища данных — это системы, требующие особого обслуживания. Извлечение, загрузка и очистка данных может занять много времени.
  • Хранилище данных может показаться простым, но на самом деле оно слишком сложно для обычных пользователей. Вам необходимо провести обучение конечных пользователей, которые в конечном итоге не используют интеллектуальный анализ данных и хранилище.
  • Несмотря на все усилия по управлению проектами, объем хранилищ данных всегда будет увеличиваться.

Что лучше всего подходит для вас?

Подводя итог, можно сказать, что база данных помогает выполнять фундаментальные операции бизнеса, в то время как хранилище данных помогает вам анализировать ваш бизнес. Вы выбираете один из них в зависимости от ваших бизнес-целей.

База данных и хранилище данных: различия и динамика

Современные предприятия хранят и обрабатывают разнообразные наборы больших данных, и они могут использовать эти данные по-разному благодаря таким инструментам, как базы данных и хранилища данных.Базы данных эффективно хранят транзакционные данные, делая их доступными для конечных пользователей и других систем. Хранилища данных собирают данные из баз данных и других источников для создания единого репозитория, который может служить основой для сложных отчетов и аналитики.

Как работает база данных

База данных — это программа, которая хранит набор данных в соответствии с набором согласованных правил. Пользователи взаимодействуют с этими данными и их определяющими ограничениями, используя систему управления базами данных (СУБД) и связанный язык запросов, наиболее распространенным из которых является язык структурированных запросов (SQL).

Архитектура базы данных

Базы данных часто являются реляционными, они упорядочивают записи в таблицах с предопределенными строками и столбцами, с правилами, касающимися всего, от отношений между отдельными таблицами до типов и форматов содержащихся значений. Данные в базах данных хранятся и извлекаются по записи или строке, где каждая строка представляет отдельное событие — например, транзакцию для клиента. Реляционные базы данных подходят для хранения транзакционных данных, где записи часто читаются, вставляются, обновляются и удаляются.

Нереляционные базы данных (вместе именуемые базами данных NoSQL) становятся альтернативой более старым реляционным моделям. Базы данных NoSQL — хороший выбор, помимо прочего, для хранения больших объемов неструктурированных данных.

Базы данных

могут быть развернуты локально, полностью в облаке или в гибридной конфигурации, которая включает и то, и другое. Крупнейшие базы данных теперь работают в массово распределенных сетях, тогда как более легкие базы данных работают на сотовых телефонах, простом домашнем оборудовании и компактных устройствах IoT.

База данных

: сценарии использования для транзакций

Базы данных обслуживают множество различных вариантов использования на современном предприятии. Они хранят и обрабатывают транзакции для операционных, логистических, административных систем и даже систем управления контентом. Различные базы данных могут удовлетворить потребности небольшого независимого книжного магазина для отслеживания запасов и покупок или международного туристического агентства, которое предоставляет систему онлайн-бронирования авиабилетов.

Базы данных в первую очередь связаны с транзакционными системами, которые требуют быстрой и отказоустойчивой обработки критически важных данных.Онлайн-обработка транзакций (OLTP) описывает тип системы, оптимизированный для работы с множеством простых транзакций. Банки используют базы данных для OLTP в приложениях, ориентированных на клиентов, потому что высокая задержка финансовых транзакций недопустима, а ошибки катастрофичны.

Попробуйте Stitch бесплатно в течение 14 дней

  • ETL из более чем 90 источников
  • Неограниченный объем данных во время пробного периода
  • Настройка за минуты

Как работают хранилища данных

Хранилища данных имеют много общего с базами данных.Хранилище данных — это центральное интегрированное хранилище как исторических, так и текущих данных, собранных из различных внутренних и внешних источников.

Хранилища данных часто включают данные из нескольких отдельных баз данных и других разрозненных источников. Они объединяют записи в систему, предназначенную как полное обновленное хранилище транзакционных и информационных данных организации. Они позволяют выполнять более сложные исторические запросы, чем в хранилищах и источниках данных отдельных компонентов.В хранилищах данных оперативная аналитическая обработка (OLAP) нацелена на эффективное решение таких запросов.

Архитектура хранилища данных

Хотя эффективное управление хранилищем данных требует общего понимания концепций базы данных, оно также требует понимания различных архитектурных парадигм хранилища и конкретной полезности.

Архитектура современных хранилищ данных состоит из трех «слоев»: хранилища, вычислений и клиентских сервисов. Хранилище Уровень содержит все данные, загруженные в хранилище данных.Данные извлекаются из источника (или нескольких источников) и загружаются в хранилище данных с помощью инструмента ETL. Уровень compute выполняет задачи обработки данных, необходимые для запросов. Уровень клиентских сервисов может представлять собой комбинацию инструментов, которые позволяют пользователям подключаться к хранилищу данных и получать данные из него. Он может включать инструменты запросов, отчетов, анализа и бизнес-аналитики.

Хранилище данных: аналитические сценарии использования

Хранилища данных — это инструмент для анализа данных и создания отчетов.С помощью интеллектуального анализа данных и других аналитических методов они позволяют аналитикам синтезировать информацию и идеи, которые было бы трудно получить из отдельных источников данных.

Компании, продающие товары или услуги, могут использовать хранилище данных для исследования рынка, анализируя транзакционные данные из одного приложения в сочетании с информацией из нескольких разрозненных источников. Многие предприятия также используют свои хранилища данных для прогнозирования, поскольку интегрированное представление, которое они предоставляют, дает улучшенную финансовую отчетность и рекомендации для будущего бюджетирования.

Сравнение хранилища данных, базы данных и витрины данных

Небольшие и простые хранилища данных, которые охватывают определенную область бизнеса, называются витринами данных.

Иногда несколько витрин данных загружаются одним основным хранилищем данных, и каждая витрина создается и принадлежит отдельному отделу, например операционному или торговому. В других компаниях отдельные витрины данных передаются в хранилище основных данных организации.

Поскольку область применения витрины данных обычно представляет собой один отдел и охватывает меньшую площадь, ее быстрее и проще внедрить, чем корпоративное хранилище данных.

Базы данных для транзакций, хранилища данных для аналитики

В целом, базы данных содержат повседневные операционные данные, а хранилища данных собирают и анализируют данные. Отдельные базы данных часто напрямую подключаются к производственным системам и пользовательским приложениям, в то время как хранилища данных являются внутренними инструментами для менеджеров и заинтересованных сторон.

Базы данных поддерживают повседневные транзакционные системы предприятия. Базы данных лучше всего подходят для повседневных, но основополагающих элементов бизнеса — от обработки снятия банкомата клиента до регистрации книг, взятых пользователем библиотеки.

Между тем, хранилища данных поддерживают бизнес-аналитику и аналитику. Хранилище данных может предоставлять исследования рынка для разработки продуктов, отчеты на уровне предприятия для менеджеров для точного измерения производительности или интеллектуальный анализ данных для систем рекомендаций онлайн-бизнеса.

Данные должны быть извлечены из источника, преобразованы в полезный формат для аналитики и загружены в хранилище, где выполняется эта аналитика — процесс, называемый ETL. В альтернативном подходе («ELT») инженеры по обработке данных извлекают и загружают необработанные данные в хранилище данных, а специалисты по обработке данных и бизнес-пользователи могут преобразовывать их по мере необходимости.Любой вид интеграции данных может соединить базы данных с витринами данных и хранилищами данных для точной и своевременной бизнес-аналитики.

Переход от базы данных к хранилищу данных с помощью Stitch

Stitch может реплицировать данные из широкого спектра баз данных, включая MySQL, Oracle, PostgreSQL и MongoDB, а также из источников SaaS. Он поддерживает все самые популярные облачные хранилища данных, включая Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake и Microsoft Azure SQL Data Warehouse.

Если ваш бизнес готов интегрировать свои базы данных в хранилище данных, зарегистрируйтесь в Stitch бесплатно и начните оптимизацию мощного, быстрого, доступного и централизованного конвейера данных.

Разница между базой данных и СУБД

Набор связанных фрагментов данных, предназначенный для решения задач управления данными учреждения, называется базой данных .

Системы управления базами данных (СУБД), с другой стороны, представляют собой очень сложное программное обеспечение, которое сохраняет данные на вторичных устройствах хранения и используется для управления базами данных.


Разница между базой данных и СУБД:

S. No. Категория База данных СУБД
1. Хранилище Помимо компьютеров, базы данных могут даже поддерживаться в физических бухгалтерских книгах, книгах или бумагах. В системе управления базами данных (СУБД) все записи хранятся только на компьютере.
2. Получение данных Получение информации из баз данных может выполняться вручную, с помощью запросов или с помощью программ (C, C ++, Java и т. Д.)). Мы можем получить данные из системы управления базами данных с помощью запросов, написанных на SQL.
3. Скорость Поскольку базами данных можно управлять вручную или через компьютеры, когда SQL не используется для получения информации, это может быть очень медленным. Поскольку компьютерная система участвует в системе управления базами данных, поиск информации происходит очень быстро.
4. Доступ Базы данных не предназначены для большого количества людей, которые могут получать доступ к данным одновременно, скорее они предназначены для очень небольшого числа людей (желательно нескольких человек), которые имеют доступ к данным. в разное время. Система управления базами данных предназначена для большого количества людей, которые могут получить доступ к данным одновременно.
5. Обработка данных В случае с базами данных за один раз можно изменить очень мало информации. В системе управления базами данных (СУБД) большое количество информации может быть изменено одновременно (так как она может использоваться многими пользователями одновременно).
6. Резервное копирование и восстановление Базы данных не гарантируют, что данные будут доступны после возникновения сбоя. Система управления базами данных (СУБД) гарантирует, что данные всегда будут доступны даже после сбоев системы.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по доступной для студентов цене и подготовьтесь к работе в отрасли.

База данных и хранилище данных: в чем разница?

В деловой среде 2019 года данные — единственная валюта, которая имеет значение.Успех любого бизнеса в следующем году и далее будет полностью зависеть от объема, точности и возможности отчетности собираемых данных, а также от того, насколько хорошо бизнес может анализировать, извлекать из них понимание и принимать меры по этим данным.

Но основополагающий шаг в получении данных для продвижения вашего бизнеса — это прежде всего обеспечение того, чтобы их можно было собрать и идентифицировать таким образом, чтобы упростить поиск и составление отчетов с использованием важных идей.

Независимо от того, создается ли отчетность конечным пользователем, группой специалистов по анализу данных или алгоритмом искусственного интеллекта, будущее вашего бизнеса зависит от вашей способности использовать данные для повышения качества обслуживания клиентов при меньших затратах.Итак, когда дело доходит до сбора, хранения и анализа данных, что является правильным выбором для вашего предприятия? Решение будет сводиться к базе данных, а не к хранилищу данных, но давайте начнем с объяснения того, что такое каждая из них и почему они используются.

База данных «Все об этом» (данные)

База данных — это, по определению, «любой набор данных, организованный для хранения, доступности и поиска». Базы данных обычно состоят из информации, упорядоченной по строкам, столбцам и таблицам, организованной в основном для удобного ввода и сбора различных событий.Обычные базы данных, которые большинство из нас использует в повседневной жизни, — это реляционные базы данных, которые включают в себя ERP-системы и системы управления бизнес-процессами, базы данных SQL, CRM-системы и даже статические электронные таблицы Excel.

База данных содержит несколько таблиц, каждая из которых состоит из столбцов и строк. Каждому столбцу назначается атрибут, и каждая строка содержит одну запись. Например, представьте, что у вас есть база данных, в которой собираются транзакции по клиентам. В столбцах будут указаны атрибуты этих записей и действий (имя клиента, номер клиента, назначенный продавец, сумма транзакции, дата и т. Д.)), а строки будут содержать отдельные события и сами сделки. Кроме того, в той же базе данных может быть совершенно новый раздел, посвященный отслеживанию аналогичной транзакционной информации по элементам, но содержащий дополнительную информацию о местонахождении элементов, доставке, поставщике снабжения и многом другом. Вот как по сути функционируют базы данных, когда несколько разных таблиц скомбинированы с ключами, которые могут помочь запросам понять отношения между ними. Чтобы составить отчет по этим данным, вам необходимо понимать не только их местонахождение, но и взаимосвязь между этими таблицами и их зависимостями.

Базы данных могут храниться либо на локальном сервере, либо в облаке, и к ним можно получить доступ для составления отчетов множеством различных способов, с помощью ограниченных собственных инструментов, включенных в систему, собирающую сами данные, для экспорта в Excel или различных вариантов прямого подключения. Реляционные базы данных невероятно полезны для ведения бизнеса; однако они не оптимизированы для вывода информации. Это делает процесс построения отчетов из нескольких таблиц или нескольких баз данных трудоемким и утомительным — если не невозможным — для нетехнического персонала.Отчеты на основе таблиц также обычно вызывают проблемы с производительностью, особенно с большими наборами данных.

Теперь, когда вы знакомы с базами данных, давайте посмотрим, чем они отличаются от своего более крупного и мускулистого собрата: хранилищ данных.

Зайти на склад

Высокий уровень, хранилище данных — это набор бизнес-данных из нескольких источников, оптимизированных для отчетности, аналитики и принятия решений. В отличие от базы данных, архитектура хранилища данных построена для извлечения данных, и не только благодаря техническим знаниям, но и для обычных пользователей, таких как руководители, руководители, финансисты и другой персонал.В качестве основы для бизнес-аналитики и аналитики он извлекает данные из ваших существующих источников данных (баз данных), определяет набор правил для преобразования этих данных, а затем загружает их в один центральный репозиторий для быстрого доступа и управления. Этот автоматизированный процесс извлечения, преобразования и загрузки данных в хранилище данных обычно называется ETL, и это огромное преимущество для анализа ваших данных.

Хранилище данных хранит сведения на уровне транзакций и обслуживает более широкие потребности организации в отчетности и аналитике, создавая единый источник достоверных данных для построения семантических моделей или обслуживания структурированных, упрощенных и согласованных данных для таких инструментов, как Power BI, Excel или даже SSRS.В то время как базы данных используют онлайн-обработку транзакций (OLTP) для хранения текущих транзакций и обеспечения быстрого доступа к конкретным транзакциям для текущих бизнес-процессов, хранилища данных также позволяют кубам хранить большие объемы исторических данных, автоматизировать и предварительно вычислять оценки этих данных и обеспечивать быстрые сложные запросы к этим данным.

Хранилище данных обычно используется компаниями с высоким уровнем разнообразия данных или аналитическими требованиями. Стандартные преобразования данных, такие как стандартная калькуляция затрат, преобразование валют, преобразование единиц измерения и другие утвержденные и подтвержденные бизнесом расчеты, встроены в хранилище данных и его кубы, гарантируя, что отчеты действительно отображают ожидаемые результаты.Конструкция размерной модели хранилища данных позволяет реализовать медленно изменяющиеся измерения, отображая состояние различных транзакций и атрибутов точно так, как они были в тот момент времени.

Единственным недостатком хранилища данных является то, что исторически оно имеет репутацию сложного, трудоемкого и дорогостоящего в строительстве и обслуживании. Хорошая новость заключается в том, что в настоящее время вы можете найти решения для бизнес-аналитики со встроенными хранилищами данных, которые устраняют сложность, значительно снижают затраты и снижают риски.

Расширение хранилища данных с помощью кубов

Для управления всеми интегрированными данными в хранилище данных многие компании создают кубы (OLAP или табличные) для быстрой отчетности и анализа. Куб — это многомерный раздел данных, созданный из таблиц в вашем хранилище данных. Они содержат вычисления и формулы, которые часто группируются по определенным бизнес-функциям; один куб для продаж, один для закупок, другой для инвентаря и т. д., причем каждый куб содержит контекстные, уместные и полезные показатели для этой конкретной области бизнеса.

CUBES 101 — Знакомство с кубами бизнес-аналитики

Скачать сейчас

Кубы — отличный способ для нетехнических пользователей получить доступ к данным и составить отчеты, потому что они структурированы: тяжелая работа уже сделана путем предварительного расчета. Когда вы хотите получить ответы из своих данных, ваш запрос направляется прямо в соответствующий куб. Отчеты, создание которых раньше занимало пять минут, теперь собираются за секунды, и конечным пользователям больше не нужно разбираться в сложной паутине ссылок, связывающих вместе кратные таблицы.

Когда организации начинают собирать данные в нескольких базах данных, размер наборов данных растет экспоненциально. Выполнение стандартного запроса к большим наборам данных из действующей реляционной базы данных напрямую вызывает серьезные проблемы с производительностью, которые не только снижают производительность, но и могут привести к тому, что пользователи вообще откажутся от отчетов. Когда это происходит, важные идеи теряются, потому что у пользователей просто нет времени для компиляции данных. При использовании кубов, будь то просмотр вчерашних продаж или продаж за последние пять лет, анализ занимает одинаковое количество времени, в большинстве случаев всего несколько секунд, благодаря возможности предварительного расчета значений.

База данных

и хранилище данных

Поскольку сложность и объем данных, используемых в масштабах предприятия, и организации хотят получить больше от своих аналитических усилий, хранилища данных становятся все более популярными для создания отчетов и аналитики по базам данных. Давайте посмотрим, почему:

  • Качество и согласованность данных

Хранилище данных включает в себя преобразование данных из многочисленных источников, их стандартизацию, субъективизацию, систематизацию и обеспечение их сортировки и маркировки в соответствии с единообразными ограничениями.Это обеспечивает большее доверие к представляемым данным, уменьшает слепые пятна в организации и предоставляет больше возможностей для совместной работы, поскольку отдельные бизнес-единицы, такие как продажи, маркетинг и финансы, полагаются на одну и ту же отчетность из репозитория данных. Организационная согласованность будет на рекордно высоком уровне, поскольку разрозненные отделы, наконец, смогут использовать одни и те же данные для достижения одних и тех же выводов.

  • Сверхмощная бизнес-аналитика

Одним из самых больших преимуществ хранилищ данных является увеличенный объем и надежность хранимых данных.Улучшая доступ к данным своей организации, вы повышаете способность руководства реализовывать более разумную стратегию, основанную на более полной и точной картине. Используя хранилища данных, предприятия могут лучше коррелировать данные из разнородных систем для принятия комплексных бизнес-решений, учитывающих все факторы. Бизнес-аналитика на основе хранилищ данных позволяет лучше понять вашу цепочку поставок, процесс продаж, финансовое состояние и многое другое.

Использование хранилищ данных позволяет предприятиям больше экономить на своей аналитике и, как следствие, получать более высокий доход.По мере снижения стоимости хранилища данных это влияние будет расти в геометрической прогрессии, и за счет использования хранилищ данных и программного обеспечения бизнес-аналитики в сочетании с существенной демократизацией данных и сокращением численности персонала в функциях аналитики и отчетности предприятия могут окупить инвестиции раньше, чем когда-либо прежде.

Хранилища данных

созданы для скорости, в частности, чтобы предложить крупным организациям быстрый доступ к поиску и анализу данных. Вместо того, чтобы тратить ценную вычислительную мощность на редактирование и управление отдельными записями данных, хранилища данных предназначены для максимально быстрого доступа, сопоставления и анализа данных, что позволяет мгновенно принимать критически важные бизнес-решения и не заботиться о лицах, принимающих решения ». тратить драгоценные часы на ожидание загрузки запросов.

Если вы являетесь клиентом Microsoft Dynamics, ваша реляционная база данных выполняет ту работу, для которой была предназначена: обрабатывает транзакции. Если вы ищете решение, которое поможет вам анализировать данные о транзакциях, мы настоятельно рекомендуем рассмотреть возможность создания хранилища данных.

Зная, что не у всех есть бюджет или технические кадры для создания хранилища данных и кубов, Insightsoftware создала решение для отчетности и бизнес-аналитики, которое предоставляет готовое хранилище данных и набор кубов, готовый к использованию прямо из коробки. .Наряду с обширной библиотекой инструментальных панелей и шаблонов отчетов, Jet Analytics разработан, чтобы дать вам ценную информацию о ваших данных с первого дня.

В ближайшие годы качество, согласованность и доступность данных будут определяющими факторами для предприятий любого размера, поэтому организации захотят убедиться, что они настроятся на успех в будущем, выбрав правильную инфраструктуру и хранилище.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *