Database vs Data Warehouse: differenza e confronto

Un database è una raccolta strutturata di dati organizzata per un recupero, un'archiviazione e una gestione efficienti, generalmente utilizzata per l'elaborazione transazionale. D'altro canto, un data warehouse è un repository centralizzato che integra dati provenienti da più fonti per supportare processi di reporting analitico, query e processo decisionale, spesso ottimizzati per query complesse e analisi dei dati, con particolare attenzione ai dati storici e aggregati.

Punti chiave

1. I database archiviano e gestiscono i dati correnti e operativi; i data warehouse consolidano i dati storici e analitici per il processo decisionale.
2. I database supportano l'elaborazione transazionale (OLTP); i data warehouse facilitano l'elaborazione analitica (OLAP).
3. I database sono ottimizzati per il rapido recupero e aggiornamento dei dati; i data warehouse sono progettati per query e report efficienti su set di dati di grandi dimensioni.

Database vs Data Warehouse

La differenza tra Banca Dati e Data Warehouse è che il database viene utilizzato per registrare dati o informazioni, mentre Data Warehouse viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati.

Tuttavia, quanto sopra non è l'unica differenza. Un confronto tra entrambi i termini su parametri specifici può far luce su aspetti sottili:

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Tavola di comparazione

caratteristica	Banca Dati	magazzino dati
Funzione primaria	Archivia e gestisci i dati per le operazioni quotidiane	Analizza i dati storici per individuare tendenze e approfondimenti
Struttura dati	Ottimizzato per il recupero e la modifica rapidi (CRUD – Crea, Leggi, Aggiorna, Elimina)	Ottimizzato per query e analisi complesse (OLAP – Online Analytical Processing)
Valuta dei dati	Principalmente dati attuali	Principalmente dati storici e integrati provenienti da varie fonti
Schema	Altamente normalizzato per ridurre al minimo la ridondanza	Spesso denormalizzato per migliorare le prestazioni delle query per l'analisi
Aggiornamenti	Aggiornamenti frequenti man mano che si verificano le transazioni	Aggiornamenti periodici (elaborazione batch)
Utenti	Applicazioni operative, singoli utenti	Analisti aziendali, data scientist, dirigenti
Sicurezza	Si concentra sull'integrità dei dati e sul controllo dell'accesso per utenti specifici	Si concentra sulla governance dei dati e sul controllo degli accessi per scopi analitici
Complessità	Più semplice da progettare e gestire	Più complesso da progettare, implementare e mantenere a causa dell'integrazione e della trasformazione dei dati
Costo	Costi inferiori grazie alle dimensioni ridotte e all’infrastruttura più semplice	Costi più elevati a causa dei maggiori requisiti di archiviazione e della potenza di elaborazione

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Cos'è il database?

Componenti di un database:

1. Data: Il componente principale di un database, che comprende le informazioni effettive archiviate al suo interno. I dati possono essere strutturati, semistrutturati o non strutturati, a seconda dei requisiti specifici del sistema di database.
2. Sistema di gestione dei database (DBMS): Il software responsabile della gestione del database. Facilita le interazioni con il database, compreso l'inserimento, il recupero, l'aggiornamento e la cancellazione dei dati. I DBMS più diffusi includono MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server e MongoDB, ciascuno dei quali offre varie caratteristiche e capacità.
3. Programma: Definisce la struttura e l'organizzazione dei dati all'interno del database. Include tabelle, campi, tipi di dati, relazioni, vincoli e altre specifiche che regolano la modalità di archiviazione e accesso ai dati.
4. Interrogazioni: Comandi utilizzati per recuperare, manipolare e gestire i dati all'interno del database. Le query sono scritte in uno specifico linguaggio di query supportato dal DBMS, come SQL (Structured Query Language), ampiamente utilizzato per i database relazionali.

Tipi di database:

1. Database relazionali: Organizza i dati in tabelle con righe e colonne, stabilendo relazioni tra diverse entità. Aderiscono ai principi ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità) per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati. Gli esempi includono MySQL, PostgreSQL, SQL Server e Oracle Database.
2. Database NoSQL: Progettato per gestire grandi volumi di dati non strutturati o semistrutturati con flessibilità e scalabilità. Si allontanano dalla rigida struttura dei database relazionali e offrono vari modelli di dati, come database orientati ai documenti, valori-chiave, a colonne e a grafo. Gli esempi includono MongoDB, Cassandra, Couchbase e Redis.
3. Database NewSQL: Mira a combinare i vantaggi dei database relazionali tradizionali con la scalabilità e la flessibilità delle soluzioni NoSQL. Forniscono architetture distribuite e prestazioni migliorate pur mantenendo la conformità ACID. I database NewSQL sono destinati a scenari che richiedono elevata scalabilità e integrità transazionale, come l'e-commerce e le applicazioni finanziarie.

Usi dei database:

1. Elaborazione transazionale: Gestire le operazioni quotidiane delle aziende, come transazioni online, gestione dell'inventario e gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
2. Elaborazione analitica: Esecuzione di query complesse, analisi dei dati e generazione di report per supportare i processi decisionali. Data warehouse e database analitici sono progettati specificamente per questo scopo, aggregando ed elaborando dati provenienti da più fonti per la business intelligence e l'analisi dei dati.
3. Gestione dei contenuti: Archiviazione e gestione di contenuti digitali, come documenti, immagini, video e pagine Web, in sistemi di gestione dei contenuti (CMS) e database orientati ai documenti.

 

Cos'è il Data Warehouse?

Componenti di un data warehouse:

1. Processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL): Il processo ETL è responsabile dell'estrazione dei dati da vari sistemi di origine, della loro trasformazione in un formato coerente e del caricamento nel data warehouse. Questo processo prevede la pulizia, l'aggregazione e la ristrutturazione dei dati per garantire coerenza e qualità.
2. Archivio dati: I data warehouse archiviano dati storici strutturati in un formato ottimizzato per query e report analitici. In genere utilizzano un modello dimensionale, costituito da tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni, per organizzare i dati in modo da facilitare l'analisi multidimensionale.
3. Repository dei metadati: I metadati, o dati sui dati, svolgono un ruolo cruciale nei data warehouse. Include informazioni sui sistemi di origine, sulle trasformazioni dei dati, sulle definizioni dei dati e sulle relazioni tra diversi elementi di dati. Un repository di metadati centralizza queste informazioni, fornendo un contesto prezioso per comprendere e interpretare i dati archiviati nel warehouse.
4. Motore OLAP (elaborazione analitica online): I motori OLAP consentono agli utenti di eseguire complesse analisi multidimensionali dei dati archiviati nel magazzino. Supportano operazioni come slicing, dicing, drill-down e roll-up dei dati per esplorare tendenze, modelli e relazioni tra diverse dimensioni.

Tipi di data warehouse:

1. Data Warehouse aziendale (EDW): Un EDW funge da archivio completo per i dati integrati provenienti da un'intera organizzazione. Consolida i dati provenienti da vari sistemi operativi e dipartimenti, fornendo una visione unificata dei dati dell'organizzazione per il processo decisionale strategico.
2. DataMart: Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse aziendale, incentrato su una specifica funzione aziendale, reparto o gruppo di utenti. I data mart sono progettati per soddisfare le esigenze specifiche di reporting e analisi del pubblico target, fornendo un approccio più personalizzato e semplificato all'accesso e all'analisi dei dati.
3. Archivio dati operativi (ODS): Un ODS è un database che integra dati provenienti da più sistemi operativi quasi in tempo reale. Sebbene non sia strettamente un data warehouse, un ODS funge da area di gestione temporanea per i dati operativi prima che vengano ulteriormente elaborati e caricati nel data warehouse per scopi analitici.

Usi dei data warehouse:

1. Intelligenza aziendale (BI): I data warehouse sono componenti critici delle iniziative di business intelligence, poiché forniscono una base per reporting, dashboard e analisi ad hoc. Consolidando i dati provenienti da fonti disparate, i data warehouse consentono alle organizzazioni di ottenere informazioni approfondite sulle operazioni, sulle prestazioni e sulle tendenze aziendali.
2. Supporto alle decisioni: I data warehouse supportano i processi decisionali fornendo informazioni tempestive, accurate e pertinenti agli utenti aziendali e ai decisori. Analizzando i dati storici e attuali, le organizzazioni possono identificare modelli, tendenze e valori anomali per prendere decisioni strategiche e favorire il successo aziendale.
3. Analisi predittiva: I data warehouse rappresentano risorse preziose per l'analisi predittiva, consentendo alle organizzazioni di prevedere tendenze, comportamenti e risultati futuri sulla base di dati storici. Sfruttando tecniche di analisi avanzate e algoritmi di machine learning, le organizzazioni possono scoprire informazioni nascoste e fare previsioni basate sui dati per guidare le proprie strategie aziendali.

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Principali differenze tra database e data warehouse

1. Scopo:
   • Banca dati: Utilizzato principalmente per l'elaborazione transazionale, concentrandosi sull'archiviazione, il recupero e la gestione dei dati operativi in ​​tempo reale.
   • Magazzino dati: Progettato per l'elaborazione analitica, il consolidamento dei dati provenienti da più fonti per supportare i processi di reporting, interrogazione e processo decisionale.
2. Struttura dati:
   • Banca dati: In genere organizza i dati in un formato normalizzato per ridurre al minimo la ridondanza e garantire l'integrità dei dati, adatto per operazioni transazionali.
   • Magazzino dati: Utilizza un modello denormalizzato o dimensionale per ottimizzare il recupero e l'analisi dei dati, facilitando query complesse e analisi multidimensionali.
3. Uso:
   • Banca dati: Ideale per le operazioni quotidiane, come transazioni online, gestione dell'inventario e interazioni con i clienti.
   • Magazzino dati: Utilizzato per processi decisionali strategici, business intelligence e analisi dei dati, consentendo agli utenti di analizzare dati storici e ricavare approfondimenti per un processo decisionale informato.
4. Integrazione dei dati:
   • Banca dati: Può contenere dati provenienti da una singola fonte o applicazione, concentrandosi sull'elaborazione dei dati in tempo reale all'interno di un dominio operativo specifico.
   • Magazzino dati: Integra dati provenienti da più fonti all'interno dell'organizzazione, inclusi sistemi operativi, fonti esterne e sistemi legacy, fornendo una visione unificata dei dati aziendali per scopi analitici.
5. Ottimizzazione delle prestazioni:
   • Banca dati: Ottimizzato per le prestazioni transazionali, enfatizzando il controllo della concorrenza, la gestione delle transazioni e la coerenza dei dati.
   • Magazzino dati: Ottimizzato per prestazioni analitiche, supporta query complesse, aggregazioni e analisi multidimensionali per facilitare il supporto decisionale e le iniziative di business intelligence.
6. Modello di dati:
   • Banca dati: In genere utilizza un modello relazionale con tabelle normalizzate, enfatizzando la coerenza, l'integrità e l'integrità referenziale dei dati.
   • Magazzino dati: Utilizza un modello dimensionale con tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni, concentrandosi sull'organizzazione dei dati per query e analisi efficienti in varie dimensioni e metriche.

Riferimenti

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

Ultimo aggiornamento: 07 marzo 2024