Data Warehouse vs Banco de Dados
O data warehouse é um sistema usado particularmente na análise e relatório de dados para encontrar sua utilidade mais importante em business intelligence. O data warehouse, como o nome sugere, é um conceito de repositório de dados para várias fontes e envolvido no armazenamento e análise de dados atuais e herdados, amplamente utilizados na geração de relatórios analíticos. O data warehouse é um componente crucial das tecnologias ETL (extração, transformação, carga). Normalmente, o data warehouse é composto de camadas de preparação e integração, no entanto, existem outras e também camadas de acesso. Essas casas de camadas são as principais funções envolvidas no processo de análise de dados. Neste tópico, vamos aprender sobre o Data Warehouse vs o Banco de Dados e suas diferenças. Então, vamos tentar entender a diferença nas funcionalidades das camadas: -
- Camada de preparação: - Essa camada funciona principalmente como um repositório de dados para dados provenientes de várias fontes e, por sua vez, atua como uma fonte para as camadas do armazém.
- Camada de integração: - A camada de integração está envolvida na integração dos dados recebidos de várias fontes após a transformação dos mesmos usando a função de transformação.
- Camada de acesso: - Essa camada está envolvida principalmente no conteúdo de carregamento do EL e permite que o usuário acesse a camada transformada.
Um banco de dados é referido a uma coleção organizada de dados; geralmente é referido a um conjunto de dados relacionados. Portanto, na convenção geral, podemos definir um banco de dados como uma coleção integrada de informações relacionáveis, de modo que estejam disponíveis para referência geral dos usuários em uma rede. Um banco de dados é composto de entidades junto com seus atributos.
Os recursos das entidades são chamados de atributos. A principal vantagem do banco de dados é que ele facilita o gerenciamento de dados, pois é sistematicamente organizado para referência com mapeamento adequado para distinguir entre os recursos.
Existem quatro tipos principais de banco de dados, nomeadamente
- Banco de dados hierárquico
- Banco de dados de rede
- Banco de dados relacional
- Banco de dados orientado a objetos
Vamos verificar os detalhes acima em detalhes
- Banco de dados hierárquico: - Esse tipo de banco de dados emprega o relacionamento pai-filho. Ele é projetado como uma árvore com nós que representam registros e ramificações para representar campos, por exemplo, o registro do Windows usado no sistema operacional Windows XP é um exemplo do banco de dados hierárquico.
- Banco de dados de rede: - Geralmente é usado por muitas ou várias tabelas relacionais, resultando em estruturas complexas de banco de dados.
- Banco de dados relacional: - Define as dependências dos dados na forma de relações entre eles e, portanto, encontra seu uso mais comum em sistemas de gerenciamento de banco de dados que organiza os dados em tabelas para determinar as relações interdependentes e gerar tendências nos dados. Ele não suporta muitos ou muitos relacionamentos e possui tipos de dados predefinidos que eles podem suportar, por exemplo, MySQL, Oracle, etc.
- Banco de dados orientado a objetos: - Se originaram do banco de dados relacional. Os objetos a serem armazenados como tratados como objetos e associados a eles são atributos. Por exemplo, PostgreSQL.
Data Warehouse vs Infografia de Banco de Dados
Abaixo está a diferença dos 6 principais entre Data Warehouse x Banco de Dados: 
Principais diferenças
- O banco de dados é baseado em OLTP e o data warehouse é baseado em OLAP,
- O banco de dados é focado principalmente nos dados atuais e o processo de normalização reduz o conteúdo histórico. No entanto, o data warehouse usa dados históricos para determinar insights sobre business intelligence.
- Os bancos de dados são de natureza variável no tempo e lidam apenas com dados atuais; no entanto, o conceito de análise de dados usando dados históricos facilita o processo de tomada de decisões corporativas, fornecendo as tendências e o comportamento dos dados históricos.
- O data warehouse é melhor na comparação de relatórios, análises e projetado para armazenar dados disponíveis de diferentes fontes de dados. No entanto, o banco de dados é baseado na realização de processamento dinâmico de transações de dados.
Comparação cara a cara (formato de tabela)
| Armazém de dados | Base de dados |
| Um data warehouse usa OLAP (Online Analytical Processing) e, portanto, pode atender apenas uma pequena consulta complexa limitada de uma só vez | Um banco de dados usa o OLTP (processamento de transações on-line) para executar a operação CRUD (criar, ler, atualizar, excluir), otimizar a eficiência do processamento de dados e a velocidade transacional do sistema de banco de dados |
| O Data Warehouse também executa um processamento rápido de consultas, no entanto, o número de consultas por transação é menor que a capacidade transacional do banco de dados. Além disso, como parte de seus recursos de inteligência de negócios, os sistemas de data warehouse são capazes de fornecer insights resumidos sobre as tendências dos dados | O banco de dados pode ser usado para executar um processamento rápido de consultas, permite o acesso múltiplo à fonte de dados única e alta eficiência transacional. |
| O Data Warehouse usa estruturas de dados desnormalizadas, pois é benéfico para operações analíticas nos dados. | O banco de dados usa estrutura de dados normalizada com provisões para reduzir dados redundantes e grupos de dados organizados com base nos atributos |
| Invariante no tempo, como data warehousing, usa dados históricos para fornecer tendências analíticas e, portanto, precisa registrar tanto as correntes quanto os dados históricos para determinar as mesmas | Variação de tempo: - O banco de dados é uma variação de tempo por natureza, pois normalmente não contém dados históricos. Os dados históricos são considerados como um escopo de redundância na Normalização e, portanto, o mesmo é removido após confirmações sucessivas nas consultas de dados. |
| A técnica de armazém de dados é baseada na tecnologia OLAP e, portanto, é baseada em consultas complexas para análise de dados. Essas consultas complexas estão afetando o desempenho do sistema com base no número de transações realizadas no sistema. | O acesso simultâneo de usuários é a maior vantagem do banco de dados, pois o modelo OLTP para análise de dados fornece espaço para um grande número de usuários simultâneos continuar o processamento e as operações de dados ao mesmo tempo, sem afetar o desempenho do sistema. |
| Existem muitos relacionamentos entre os campos de dados no armazém de dados | Há apenas um a um relacionamento entre os campos da entidade, as tabelas são normalizadas para fornecer dados eficientes e livres de redundância. |
Conclusão: Data Warehouse vs Banco de Dados
O data warehouse versus banco de dados usa uma estrutura baseada em tabela para gerenciar os dados e usar consultas SQL para realizar o mesmo. No entanto, o objetivo de ambos é totalmente diferente, pois o armazém de dados é usado para influenciar as decisões de negócios; no entanto, o banco de dados é usado para processamento transacional online e operações de dados. Além disso, o tipo de dados considerado é diferente nos dois casos, pois o banco de dados usa dados atuais para suas operações, no entanto, o data warehouse é baseado para geralmente usar tendências históricas nos dados.
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