Base de datos vs almacén de datos: diferencia y comparación

Una base de datos es una colección estructurada de datos organizados para su recuperación, almacenamiento y gestión eficientes, que normalmente se utiliza para el procesamiento transaccional. Por otro lado, un almacén de datos es un repositorio centralizado que integra datos de múltiples fuentes para respaldar procesos de informes analíticos, consultas y toma de decisiones, a menudo optimizados para consultas y análisis de datos complejos, con un enfoque en datos históricos y agregados.

Puntos clave

1. Las bases de datos almacenan y administran datos operativos actuales; Los almacenes de datos consolidan datos históricos y analíticos para la toma de decisiones.
2. Las bases de datos admiten el procesamiento transaccional (OLTP); Los almacenes de datos facilitan el procesamiento analítico (OLAP).
3. Las bases de datos están optimizadas para la recuperación y actualización rápida de datos; Los almacenes de datos están diseñados para consultas e informes eficientes sobre grandes conjuntos de datos.

Base de datos vs Almacén de datos

La diferencia entre los Base de datos y Data Warehouse es que la base de datos se usa para registrar datos o información, mientras que Data Warehouse se usa principalmente para el análisis de datos.

Sin embargo, lo anterior no es la única diferencia. Una comparación entre ambos términos sobre parámetros específicos puede arrojar luz sobre aspectos sutiles:

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Tabla de comparación

Feature	Base de datos	Almacenamiento de Datos
Función primaria	Almacene y administre datos para las operaciones diarias	Analice datos históricos en busca de tendencias y conocimientos
Estructura de datos	Optimizado para una rápida recuperación y modificación (CRUD – Crear, Leer, Actualizar, Eliminar)	Optimizado para consultas y análisis complejos (OLAP – Procesamiento analítico en línea)
Moneda de datos	Datos principalmente actuales	Datos principalmente históricos e integrados de diversas fuentes.
Esquema	Altamente normalizado para minimizar la redundancia	A menudo se desnormaliza para mejorar el rendimiento de las consultas para el análisis.
Actualizaciones	Actualizaciones frecuentes a medida que ocurren las transacciones	Actualizaciones periódicas (procesamiento por lotes)
Usuarios	Aplicaciones operativas, usuarios individuales.	Analistas de negocios, científicos de datos, ejecutivos.
Seguridad	Se centra en la integridad de los datos y el control de acceso para usuarios específicos.	Se centra en la gobernanza de datos y el control de acceso con fines analíticos.
Complejidad	Más sencillo de diseñar y gestionar	Más complejo de diseñar, implementar y mantener debido a la integración y transformación de datos.
Cost	Menor costo debido a un tamaño más pequeño y una infraestructura más simple	Mayor costo debido a mayores requisitos de almacenamiento y potencia de procesamiento

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¿Qué es la base de datos?

Componentes de una base de datos:

1. Fecha: El componente central de una base de datos, que abarca la información real almacenada en ella. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, según los requisitos específicos del sistema de base de datos.
2. Sistema de gestión de bases de datos (DBMS): El software responsable de gestionar la base de datos. Facilita las interacciones con la base de datos, incluida la inserción, recuperación, actualización y eliminación de datos. Los DBMS populares incluyen MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server y MongoDB, cada uno de los cuales ofrece diversas características y capacidades.
3. Esquema: Define la estructura y organización de los datos dentro de la base de datos. Incluye tablas, campos, tipos de datos, relaciones, restricciones y otras especificaciones que rigen cómo se almacenan y acceden a los datos.
4. Consultas: Comandos utilizados para recuperar, manipular y gestionar datos dentro de la base de datos. Las consultas se escriben en un lenguaje de consulta específico compatible con el DBMS, como SQL (lenguaje de consulta estructurado), que se usa ampliamente para bases de datos relacionales.

Tipos de Bases de Datos:

1. Bases de datos relacionales: Organiza los datos en tablas con filas y columnas, estableciendo relaciones entre diferentes entidades. Se adhieren a los principios de ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos. Los ejemplos incluyen MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Oracle Database.
2. Bases de datos NoSQL: Diseñado para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados con flexibilidad y escalabilidad. Se apartan de la estructura rígida de las bases de datos relacionales y ofrecen varios modelos de datos, como bases de datos orientadas a documentos, de valores clave, de columnas y de gráficos. Los ejemplos incluyen MongoDB, Cassandra, Couchbase y Redis.
3. Nuevas bases de datos SQL: Trate de combinar los beneficios de las bases de datos relacionales tradicionales con la escalabilidad y flexibilidad de las soluciones NoSQL. Proporcionan arquitecturas distribuidas y rendimiento mejorado mientras mantienen el cumplimiento de ACID. Las bases de datos NewSQL apuntan a escenarios que requieren alta escalabilidad e integridad transaccional, como el comercio electrónico y las aplicaciones financieras.

Usos de las Bases de Datos:

1. Procesamiento transaccional: Manejar las operaciones diarias de las empresas, como transacciones en línea, gestión de inventario y gestión de relaciones con el cliente (CRM).
2. Procesamiento analítico: Realizar consultas complejas, análisis de datos y generar informes para apoyar los procesos de toma de decisiones. Los almacenes de datos y las bases de datos analíticas están diseñados específicamente para este propósito, agregando y procesando datos de múltiples fuentes para inteligencia empresarial y análisis de datos.
3. Gestión de contenido: Almacenamiento y gestión de contenido digital, como documentos, imágenes, vídeos y páginas web, en sistemas de gestión de contenidos (CMS) y bases de datos orientadas a documentos.

 

¿Qué es el almacén de datos?

Componentes de un almacén de datos:

1. Proceso de extracción, transformación y carga (ETL): El proceso ETL es responsable de extraer datos de varios sistemas fuente, transformarlos a un formato consistente y cargarlos en el almacén de datos. Este proceso implica limpiar, agregar y reestructurar datos para garantizar la coherencia y la calidad.
2. Almacenamiento de datos: Los almacenes de datos almacenan datos históricos estructurados en un formato optimizado para consultas e informes analíticos. Por lo general, emplean un modelo dimensional, que consta de tablas de hechos y tablas de dimensiones, para organizar los datos de una manera que facilite el análisis multidimensional.
3. Repositorio de Metadatos: Los metadatos, o datos sobre los datos, desempeñan un papel crucial en los almacenes de datos. Incluye información sobre los sistemas de origen, transformaciones de datos, definiciones de datos y relaciones entre diferentes elementos de datos. Un repositorio de metadatos centraliza esta información, proporcionando un contexto valioso para comprender e interpretar los datos almacenados en el almacén.
4. Motor OLAP (procesamiento analítico en línea): Los motores OLAP permiten a los usuarios realizar análisis multidimensionales complejos de datos almacenados en el almacén. Admiten operaciones como dividir, dividir, profundizar y acumular datos para explorar tendencias, patrones y relaciones en diferentes dimensiones.

Tipos de almacenes de datos:

1. Almacén de datos empresariales (EDW): Un EDW sirve como un depósito integral de datos integrados de toda una organización. Consolida datos de varios sistemas operativos y departamentos, proporcionando una visión unificada de los datos de la organización para la toma de decisiones estratégicas.
2. Mercado de datos: Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos empresarial que se centra en una función empresarial, departamento o grupo de usuarios específicos. Los data marts están diseñados para satisfacer las necesidades únicas de informes y análisis de su público objetivo, proporcionando un enfoque más personalizado y optimizado para el acceso y análisis de datos.
3. Almacén de datos operativos (ODS): Un ODS es una base de datos que integra datos de múltiples sistemas operativos casi en tiempo real. Si bien no es estrictamente un almacén de datos, un ODS sirve como área de preparación para los datos operativos antes de que se procesen y carguen en el almacén de datos con fines analíticos.

Usos de los almacenes de datos:

1. Inteligencia de Negocios (BI): Los almacenes de datos son componentes críticos de las iniciativas de inteligencia empresarial y proporcionan una base para informes, paneles y análisis ad hoc. Al consolidar datos de fuentes dispares, los almacenes de datos permiten a las organizaciones obtener información sobre sus operaciones, rendimiento y tendencias comerciales.
2. Apoyo a las decisiones: Los almacenes de datos respaldan los procesos de toma de decisiones al proporcionar información oportuna, precisa y relevante a los usuarios comerciales y a los tomadores de decisiones. Al analizar datos históricos y actuales, las organizaciones pueden identificar patrones, tendencias y valores atípicos para informar decisiones estratégicas e impulsar el éxito empresarial.
3. Análisis predictivo: Los almacenes de datos sirven como recursos valiosos para el análisis predictivo, lo que permite a las organizaciones pronosticar tendencias, comportamientos y resultados futuros basándose en datos históricos. Al aprovechar técnicas analíticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden descubrir conocimientos ocultos y realizar predicciones basadas en datos para guiar sus estrategias comerciales.

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Principales diferencias entre la base de datos y el almacén de datos

1. Finalidad:
   • Base de datos: Se utiliza principalmente para el procesamiento transaccional y se centra en almacenar, recuperar y gestionar datos operativos en tiempo real.
   • Almacén de datos: Diseñado para el procesamiento analítico, consolidando datos de múltiples fuentes para respaldar los procesos de generación de informes, consultas y toma de decisiones.
2. Estructura de datos:
   • Base de datos: Normalmente organiza los datos en un formato normalizado para minimizar la redundancia y garantizar la integridad de los datos, adecuado para operaciones transaccionales.
   • Almacén de datos: Utiliza un modelo dimensional o desnormalizado para optimizar la recuperación y el análisis de datos, facilitando consultas complejas y análisis multidimensionales.
3. Uso:
   • Base de datos: Ideal para operaciones diarias, como transacciones en línea, gestión de inventario e interacciones con clientes.
   • Almacén de datos: Se utiliza para la toma de decisiones estratégicas, inteligencia empresarial y análisis de datos, lo que permite a los usuarios analizar datos históricos y obtener información para una toma de decisiones informada.
4. Integración de datos:
   • Base de datos: Puede contener datos de una única fuente o aplicación, centrándose en el procesamiento de datos en tiempo real dentro de un dominio operativo específico.
   • Almacén de datos: Integra datos de múltiples fuentes en toda la organización, incluidos sistemas operativos, fuentes externas y sistemas heredados, proporcionando una vista unificada de los datos empresariales con fines analíticos.
5. Optimización del rendimiento:
   • Base de datos: Optimizado para el rendimiento transaccional, enfatizando el control de concurrencia, la gestión de transacciones y la coherencia de los datos.
   • Almacén de datos: Optimizado para el rendimiento analítico, admitiendo consultas complejas, agregaciones y análisis multidimensionales para facilitar el apoyo a las decisiones y las iniciativas de inteligencia empresarial.
6. Modelo de datos:
   • Base de datos: Normalmente emplea un modelo relacional con tablas normalizadas, enfatizando la coherencia, integridad e integridad referencial de los datos.
   • Almacén de datos: Utiliza un modelo dimensional con tablas de hechos y tablas de dimensiones, centrándose en organizar datos para consultas y análisis eficientes en varias dimensiones y métricas.

Referencias

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

Última actualización: 07 de marzo de 2024