Datenbank vs. Data Warehouse: Unterschied und Vergleich

Eine Datenbank ist eine strukturierte Sammlung von Daten, die zum effizienten Abrufen, Speichern und Verwalten organisiert sind und typischerweise für die Transaktionsverarbeitung verwendet werden. Andererseits ist ein Data Warehouse ein zentralisiertes Repository, das Daten aus mehreren Quellen integriert, um analytische Berichts-, Abfrage- und Entscheidungsprozesse zu unterstützen, oft optimiert für komplexe Abfragen und Datenanalysen, mit Schwerpunkt auf historischen und aggregierten Daten.

Key Take Away

1. Datenbanken speichern und verwalten aktuelle Betriebsdaten; Data Warehouses konsolidieren historische und analytische Daten für die Entscheidungsfindung.
2. Datenbanken unterstützen Transaktionsverarbeitung (OLTP); Data Warehouses erleichtern die analytische Verarbeitung (OLAP).
3. Datenbanken sind für schnellen Datenabruf und Aktualisierungen optimiert; Data Warehouses sind für effiziente Abfragen und Berichte zu großen Datensätzen konzipiert.

Datenbank vs. Data Warehouse

Die Differenz zwischen Datenbase und Data Warehouse ist, dass eine Datenbank zum Aufzeichnen von Daten oder Informationen verwendet wird, während Data Warehouse hauptsächlich zur Datenanalyse verwendet wird.

Das Obige ist jedoch nicht der einzige Unterschied. Ein Vergleich zwischen den beiden Begriffen zu bestimmten Parametern kann subtile Aspekte beleuchten:

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Vergleichstabelle

Merkmal	Datenbase	Data Warehousing
Primärfunktion	Speichern und verwalten Sie Daten für den täglichen Betrieb	Analysieren Sie historische Daten auf Trends und Erkenntnisse
Datenstruktur	Optimiert für schnelles Abrufen und Ändern (CRUD – Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen)	Optimiert für komplexe Abfragen und Analysen (OLAP – Online Analytical Processing)
Datenwährung	Vorrangig aktuelle Daten	Hauptsächlich historische und integrierte Daten aus verschiedenen Quellen
Schema	Stark normalisiert, um Redundanz zu minimieren	Wird häufig denormalisiert, um die Abfrageleistung für die Analyse zu verbessern
Updates	Regelmäßige Aktualisierungen bei Transaktionen	Periodische Aktualisierungen (Stapelverarbeitung)
Nutzer	Operative Anwendungen, einzelne Benutzer	Wirtschaftsanalysten, Datenwissenschaftler, Führungskräfte
Sicherheit	Konzentriert sich auf Datenintegrität und Zugriffskontrolle für bestimmte Benutzer	Der Schwerpunkt liegt auf Datenverwaltung und Zugriffskontrolle für Analysezwecke
Komplexität	Einfacher zu entwerfen und zu verwalten	Aufgrund der Datenintegration und -transformation ist der Entwurf, die Implementierung und die Wartung komplexer
Kosten	Geringere Kosten aufgrund kleinerer Größe und einfacherer Infrastruktur	Höhere Kosten aufgrund größerer Speicheranforderungen und Rechenleistung

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Was ist eine Datenbank?

Bestandteile einer Datenbank:

1. Datum: Die Kernkomponente einer Datenbank, die die darin gespeicherten tatsächlichen Informationen umfasst. Abhängig von den spezifischen Anforderungen des Datenbanksystems können Daten strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein.
2. Datenbankverwaltungssystem (DBMS): Die Software, die für die Verwaltung der Datenbank verantwortlich ist. Es erleichtert die Interaktion mit der Datenbank, einschließlich des Einfügens, Abrufens, Aktualisierens und Löschens von Daten. Zu den beliebten DBMS gehören MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server und MongoDB, die jeweils verschiedene Funktionen und Fähigkeiten bieten.
3. Schema: Definiert die Struktur und Organisation der Daten innerhalb der Datenbank. Es umfasst Tabellen, Felder, Datentypen, Beziehungen, Einschränkungen und andere Spezifikationen, die steuern, wie Daten gespeichert und auf sie zugegriffen werden.
4. Abfragen: Befehle zum Abrufen, Bearbeiten und Verwalten von Daten in der Datenbank. Abfragen werden in einer bestimmten Abfragesprache geschrieben, die vom DBMS unterstützt wird, beispielsweise SQL (Structured Query Language), das häufig für relationale Datenbanken verwendet wird.

Arten von Datenbanken:

1. Relationale Datenbanken: Organisieren Sie Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und stellen Sie Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten her. Sie halten sich an die Prinzipien von ACID (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit), um die Datenintegrität und -zuverlässigkeit sicherzustellen. Beispiele hierfür sind MySQL, PostgreSQL, SQL Server und Oracle Database.
2. NoSQL-Datenbanken: Entwickelt, um große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten flexibel und skalierbar zu verarbeiten. Sie weichen von der starren Struktur relationaler Datenbanken ab und bieten verschiedene Datenmodelle, wie dokumentenorientierte, Schlüsselwert-, Spalten- und Diagrammdatenbanken. Beispiele hierfür sind MongoDB, Cassandra, Couchbase und Redis.
3. NewSQL-Datenbanken: Ziel ist es, die Vorteile traditioneller relationaler Datenbanken mit der Skalierbarkeit und Flexibilität von NoSQL-Lösungen zu kombinieren. Sie bieten verteilte Architekturen und verbesserte Leistung bei gleichzeitiger Wahrung der ACID-Konformität. NewSQL-Datenbanken zielen auf Szenarien ab, die eine hohe Skalierbarkeit und Transaktionsintegrität erfordern, wie z. B. E-Commerce- und Finanzanwendungen.

Verwendungsmöglichkeiten von Datenbanken:

1. Transaktionsverarbeitung: Abwicklung alltäglicher Geschäftsabläufe wie Online-Transaktionen, Bestandsverwaltung und Kundenbeziehungsmanagement (CRM).
2. Analytische Verarbeitung: Durchführen komplexer Abfragen, Datenanalysen und Erstellen von Berichten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen. Data Warehouses und Analysedatenbanken sind speziell für diesen Zweck konzipiert und aggregieren und verarbeiten Daten aus mehreren Quellen für Business Intelligence und Datenanalysen.
3. Inhaltsverwaltung: Speicherung und Verwaltung digitaler Inhalte wie Dokumente, Bilder, Videos und Webseiten in Content-Management-Systemen (CMS) und dokumentorientierten Datenbanken.

 

Was ist DataWarehouse?

Komponenten eines Data Warehouse:

1. Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)-Prozess: Der ETL-Prozess ist dafür verantwortlich, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu extrahieren, in ein konsistentes Format umzuwandeln und in das Data Warehouse zu laden. Dieser Prozess umfasst die Bereinigung, Aggregation und Umstrukturierung von Daten, um Konsistenz und Qualität sicherzustellen.
2. Datenspeicher: Data Warehouses speichern strukturierte, historische Daten in einem Format, das für analytische Abfragen und Berichte optimiert ist. Sie verwenden typischerweise ein dimensionales Modell, das aus Faktentabellen und Dimensionstabellen besteht, um Daten so zu organisieren, dass eine mehrdimensionale Analyse erleichtert wird.
3. Metadaten-Repository: Metadaten bzw. Daten über die Daten spielen in Data Warehouses eine entscheidende Rolle. Es enthält Informationen zu den Quellsystemen, Datentransformationen, Datendefinitionen und Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen. Ein Metadaten-Repository zentralisiert diese Informationen und bietet wertvollen Kontext für das Verständnis und die Interpretation der im Warehouse gespeicherten Daten.
4. OLAP-Engine (Online Analytical Processing): OLAP-Engines ermöglichen Benutzern die Durchführung komplexer mehrdimensionaler Analysen der im Warehouse gespeicherten Daten. Sie unterstützen Vorgänge wie Slicing, Dicing, Drilldown und Rollup von Daten, um Trends, Muster und Beziehungen über verschiedene Dimensionen hinweg zu untersuchen.

Arten von Data Warehouses:

1. Enterprise-Data-Warehouse (EDW): Ein EDW dient als umfassendes Repository für integrierte Daten aus dem gesamten Unternehmen. Es konsolidiert Daten aus verschiedenen operativen Systemen und Abteilungen und bietet so eine einheitliche Sicht auf die Daten der Organisation für strategische Entscheidungen.
2. Datenmarkt: Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Enterprise Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Geschäftsfunktion, Abteilung oder Benutzergruppe konzentriert. Data Marts sind so konzipiert, dass sie den individuellen Berichts- und Analyseanforderungen ihrer Zielgruppe gerecht werden und einen maßgeschneiderteren und optimierten Ansatz für den Datenzugriff und die Datenanalyse bieten.
3. Betriebsdatenspeicher (ODS): Ein ODS ist eine Datenbank, die Daten aus mehreren Betriebssystemen nahezu in Echtzeit integriert. Obwohl es sich nicht unbedingt um ein Data Warehouse handelt, dient ein ODS als Bereitstellungsbereich für Betriebsdaten, bevor diese weiterverarbeitet und zu Analysezwecken in das Data Warehouse geladen werden.

Verwendungsmöglichkeiten von Data Warehouses:

1. Business Intelligence (BI): Data Warehouses sind wichtige Komponenten von Business-Intelligence-Initiativen und bieten eine Grundlage für Berichte, Dashboards und Ad-hoc-Analysen. Durch die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglichen Data Warehouses Unternehmen, Einblicke in ihre Geschäftsabläufe, Leistung und Trends zu gewinnen.
2. Entscheidungshilfe: Data Warehouses unterstützen Entscheidungsprozesse, indem sie Geschäftsanwendern und Entscheidungsträgern zeitnahe, genaue und relevante Informationen bereitstellen. Durch die Analyse historischer und aktueller Daten können Unternehmen Muster, Trends und Ausreißer erkennen, um strategische Entscheidungen zu treffen und den Geschäftserfolg voranzutreiben.
3. Prädiktive Analysen: Data Warehouses dienen als wertvolle Ressourcen für prädiktive Analysen und ermöglichen es Unternehmen, zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken und Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen verborgene Erkenntnisse aufdecken und datengesteuerte Vorhersagen treffen, um ihre Geschäftsstrategien zu steuern.

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Hauptunterschiede zwischen Datenbank und Data Warehouse

1. Zweck:
   • Datenbank: Wird hauptsächlich für die Transaktionsverarbeitung verwendet und konzentriert sich auf das Speichern, Abrufen und Verwalten von Betriebsdaten in Echtzeit.
   • Data Warehouse: Konzipiert für die analytische Verarbeitung und Konsolidierung von Daten aus mehreren Quellen zur Unterstützung von Berichts-, Abfrage- und Entscheidungsprozessen.
2. Datenstruktur:
   • Datenbank: Organisiert Daten normalerweise in einem normalisierten Format, um Redundanz zu minimieren und die Datenintegrität sicherzustellen, geeignet für Transaktionsvorgänge.
   • Data Warehouse: Nutzt ein denormalisiertes oder dimensionales Modell, um den Datenabruf und die Datenanalyse zu optimieren und komplexe Abfragen und mehrdimensionale Analysen zu erleichtern.
3. Verwendung:
   • Datenbank: Ideal für alltägliche Vorgänge wie Online-Transaktionen, Bestandsverwaltung und Kundeninteraktionen.
   • Data Warehouse: Wird für strategische Entscheidungen, Business Intelligence und Datenanalysen verwendet und ermöglicht Benutzern die Analyse historischer Daten und die Ableitung von Erkenntnissen für eine fundierte Entscheidungsfindung.
4. Datenintegration:
   • Datenbank: Kann Daten aus einer einzelnen Quelle oder Anwendung enthalten und konzentriert sich auf die Echtzeit-Datenverarbeitung innerhalb eines bestimmten Betriebsbereichs.
   • Data Warehouse: Integriert Daten aus mehreren Quellen im gesamten Unternehmen, einschließlich Betriebssystemen, externen Quellen und Legacy-Systemen, und bietet so eine einheitliche Ansicht der Unternehmensdaten für Analysezwecke.
5. Leistungsoptimierung:
   • Datenbank: Optimiert für Transaktionsleistung mit Schwerpunkt auf Parallelitätskontrolle, Transaktionsmanagement und Datenkonsistenz.
   • Data Warehouse: Optimiert für analytische Leistung, unterstützt komplexe Abfragen, Aggregationen und mehrdimensionale Analysen, um Entscheidungsunterstützung und Business-Intelligence-Initiativen zu erleichtern.
6. Datenmodell:
   • Datenbank: Verwendet typischerweise ein relationales Modell mit normalisierten Tabellen, wobei der Schwerpunkt auf Datenkonsistenz, Integrität und referenzieller Integrität liegt.
   • Data Warehouse: Verwendet ein dimensionales Modell mit Faktentabellen und Dimensionstabellen und konzentriert sich auf die Organisation von Daten für effiziente Abfragen und Analysen über verschiedene Dimensionen und Metriken hinweg.

Bibliographie

1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
2. https://bmcbioinformatic

Letzte Aktualisierung: 07. März 2024