Almacén de datos vs base de datos
El almacén de datos es un sistema particularmente utilizado en análisis de datos e informes para encontrar su utilidad más importante en inteligencia de negocios. El depósito de datos, como su nombre lo indica, es un concepto de repositorio de datos para múltiples fuentes e involucrado en el almacenamiento y análisis de datos actuales y heredados que se utilizan ampliamente en la generación de informes analíticos. El almacén de datos es un componente crucial de las tecnologías ETL (Extracto, Transformación, Carga). Por lo general, el almacén de datos se compone de capas de integración y etapas, sin embargo, hay otras capas además de las capas de acceso. Estas casas de capas son las funciones clave involucradas en el proceso de análisis de datos. En este tema, vamos a aprender sobre Data Warehouse vs Database y sus diferencias. Así que tratemos de entender la diferencia en las funcionalidades de las capas:
- Capa intermedia: esta capa funciona principalmente como un depósito de datos para los datos que llegan de varias fuentes y, a su vez, actúa como una fuente para las capas del almacén.
- Capa de integración: la capa de integración está involucrada en la integración de los datos recibidos de varias fuentes después de la transformación de la misma utilizando la función de transformación.
- Capa de acceso: esta capa está involucrada principalmente en el contenido de carga de EL y permite al usuario acceder a la capa transformada.
Una base de datos se refiere a una colección organizada de datos, generalmente se refiere a un conjunto de datos relacionados. Por lo tanto, en una convención general, podemos definir una base de datos como una colección integrada de información relatable de modo que esté disponible para la referencia general de los usuarios a través de una red. Una base de datos está compuesta de entidades junto con sus atributos.
Las características de las entidades se denominan atributos. La principal ventaja de la base de datos es que facilita la gestión de datos, ya que se organiza sistemáticamente para referencia con un mapeo adecuado para distinguir entre las características.
Hay cuatro tipos principales de bases de datos, a saber
- Base de datos jerárquica
- Base de datos de red
- Base de datos relacional
- Base de datos orientada a objetos
Permítanos verificar los detalles de arriba en detalles
- Base de datos jerárquica: este tipo de base de datos emplea la relación padre-hijo. Está diseñada como un árbol con nodos que representan registros y ramas para representar campos, por ejemplo, el registro de Windows utilizado en el sistema operativo Windows XP es un ejemplo de la base de datos jerárquica.
- Base de datos de red: generalmente se usa para tablas relacionales de muchos a muchos, lo que resulta en estructuras de bases de datos complejas.
- Base de datos relacional: - Define las dependencias de los datos en forma de relaciones entre ellos y, por lo tanto, encuentra su uso más común en los sistemas de gestión de bases de datos que organizan los datos en tablas para determinar las relaciones interdependientes y generar tendencias en los datos. No admite relaciones de muchos a muchos y tiene tipos de datos predefinidos que pueden admitir, por ejemplo, MySQL, Oracle, etc.
- Base de datos orientada a objetos: - Se originó a partir de la base de datos relacional, los objetos que se almacenarán como tratados como objetos y asociados con ellos son atributos. Por ejemplo, PostgreSQL.
Data Warehouse vs Infografía de base de datos
A continuación se muestran las 6 principales diferencias entre Data Warehouse y Base de datos: 
Diferencias clave
- La base de datos se basa en OLTP y el almacén de datos se basa en OLAP,
- La base de datos se centra principalmente en los datos actuales y el proceso de normalización reduce el contenido histórico. Sin embargo, el almacén de datos utiliza datos históricos para determinar las ideas sobre inteligencia empresarial.
- Las bases de datos son de naturaleza variante en el tiempo y solo se ocupan de los datos actuales, sin embargo, el concepto de análisis de datos utilizando datos históricos facilita el proceso de toma de decisiones corporativas al proporcionar las tendencias y el comportamiento de los datos históricos.
- El almacén de datos es mejor para comparar informes, análisis y está diseñado para almacenar datos disponibles de diferentes fuentes de datos. Sin embargo, la base de datos se basa en la realización de procesamiento dinámico de transacciones de datos.
Comparación cabeza a cabeza (formato de tabla)
| Almacén de datos | Base de datos |
| Un almacén de datos utiliza OLAP (procesamiento analítico en línea) y, por lo tanto, solo puede atender una pequeña consulta compleja limitada a la vez | Una base de datos utiliza OLTP (procesamiento de transacciones en línea) para realizar la operación CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar), optimizar la eficiencia del procesamiento de datos y la velocidad de transacción del sistema de base de datos |
| Data Warehouse también realiza un procesamiento rápido de consultas, sin embargo, el número de consultas por transacción es menor a la capacidad transaccional de la base de datos. Además, como parte de sus capacidades de inteligencia empresarial, los sistemas de almacenamiento de datos pueden proporcionar información resumida sobre las tendencias de los datos. | La base de datos se puede utilizar para realizar un procesamiento rápido de consultas, permite el acceso múltiple a la única fuente de datos y una alta eficiencia transaccional. |
| Data Warehouse utiliza estructuras de datos desnormalizadas, ya que es beneficioso para las operaciones analíticas de datos. | La base de datos utiliza una estructura de datos normalizada con disposiciones para reducir los datos redundantes y los grupos de datos organizados en función de los atributos. |
| El almacenamiento de datos invariante en el tiempo utiliza datos históricos para proporcionar tendencias analíticas y, por lo tanto, tiene que registrar tanto las corrientes como los datos históricos para determinar la misma. | Variante de tiempo: la base de datos es una variante de tiempo en la naturaleza, ya que generalmente están libres de datos históricos. Los datos históricos se consideran un ámbito de redundancia en Normalización y, por lo tanto, se eliminan después de confirmaciones sucesivas en las consultas de datos. |
| La técnica de almacenamiento de datos se basa en la tecnología OLAP y, por lo tanto, se basa en consultas complejas para el análisis de datos. Estas consultas complejas están afectando el rendimiento del sistema en función del número de transacciones que se llevan a cabo en el sistema. | El acceso simultáneo de usuarios es la mayor ventaja de la base de datos, ya que el modelo OLTP para el análisis de datos proporciona un amplio margen para que un gran número de usuarios concurrentes puedan llevar a cabo el procesamiento y las operaciones de datos al mismo tiempo sin afectar el rendimiento del sistema. |
| Hay demasiadas relaciones entre los campos de datos en el almacén de datos. | Solo hay una relación uno a uno entre los campos de la entidad, las tablas están normalizadas para proporcionar datos libres de redundancia y eficientes. |
Conclusión: Data Warehouse vs Base de datos
El almacén de datos frente a la base de datos utiliza una estructura basada en tablas para administrar los datos y utilizar consultas SQL para llevar a cabo la misma. Sin embargo, el propósito de ambos es completamente diferente ya que el almacén de datos se usa para influir en las decisiones comerciales, sin embargo, la base de datos se usa para el procesamiento transaccional en línea y las operaciones de datos. Además, el tipo de datos considerado es diferente en ambos casos, ya que la base de datos utiliza los datos actuales para sus operaciones, sin embargo, el almacén de datos se basa generalmente para usar tendencias históricas en los datos.
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