Database versus datawarehouse: verschil en vergelijking

Een database is een gestructureerde verzameling gegevens die is georganiseerd voor efficiënt ophalen, opslaan en beheren en die doorgaans wordt gebruikt voor transactionele verwerking. Aan de andere kant is een datawarehouse een gecentraliseerde opslagplaats die gegevens uit meerdere bronnen integreert ter ondersteuning van analytische rapportage, bevragingen en besluitvormingsprocessen, vaak geoptimaliseerd voor complexe vragen en gegevensanalyse, met de nadruk op historische en geaggregeerde gegevens.

Key Takeaways

1. Databases slaan actuele, operationele gegevens op en beheren deze; datawarehouses consolideren historische en analytische gegevens voor besluitvorming.
2. Databases ondersteunen transactieverwerking (OLTP); datawarehouses vergemakkelijken analytische verwerking (OLAP).
3. Databases zijn geoptimaliseerd voor het snel ophalen en bijwerken van gegevens; datawarehouses zijn ontworpen voor het efficiënt opvragen en rapporteren van grote datasets.

Database versus datawarehouse

Het verschil tussen Database en Data Warehouse is dat Database wordt gebruikt om gegevens of informatie vast te leggen, terwijl Data Warehouse voornamelijk wordt gebruikt voor data-analyse.

Bovenstaande is echter niet het enige verschil. Een vergelijking tussen beide termen op specifieke parameters kan licht werpen op subtiele aspecten:

---

 

Vergelijkingstabel

Kenmerk	Database	Datawarehouse
Primaire functie	Bewaar en beheer gegevens voor de dagelijkse werkzaamheden	Analyseer historische gegevens voor trends en inzichten
Data structuur	Geoptimaliseerd voor snel ophalen en wijzigen (CRUD – Maken, Lezen, Updaten, Verwijderen)	Geoptimaliseerd voor complexe queries en analyses (OLAP – Online Analytical Processing)
Gegevensvaluta	Voornamelijk actuele gegevens	Voornamelijk historische en geïntegreerde data uit diverse bronnen
Schema	Sterk genormaliseerd om redundantie te minimaliseren	Vaak gedenormaliseerd om de queryprestaties voor analyse te verbeteren
updates	Frequente updates als er transacties plaatsvinden	Periodieke updates (batchverwerking)
Gebruikers	Operationele applicaties, individuele gebruikers	Bedrijfsanalisten, datawetenschappers, leidinggevenden
Security	Richt zich op data-integriteit en toegangscontrole voor specifieke gebruikers	Richt zich op data governance en toegangscontrole voor analytische doeleinden
Ingewikkeldheid	Eenvoudiger te ontwerpen en te beheren	Complexer om te ontwerpen, implementeren en onderhouden vanwege data-integratie en -transformatie
Kosten	Lagere kosten door kleinere omvang en eenvoudigere infrastructuur	Hogere kosten vanwege grotere opslagvereisten en verwerkingskracht

---

 

Wat is een database?

Componenten van een database:

1. Datum: Het kernonderdeel van een database, dat de feitelijke informatie omvat die daarin is opgeslagen. Gegevens kunnen gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn, afhankelijk van de specifieke vereisten van het databasesysteem.
2. Databasebeheersysteem (DBMS): De software die verantwoordelijk is voor het beheer van de database. Het vergemakkelijkt de interactie met de database, inclusief het invoegen, ophalen, bijwerken en verwijderen van gegevens. Populaire DBMS'en zijn MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server en MongoDB, die elk verschillende functies en mogelijkheden bieden.
3. Schema: Definieert de structuur en organisatie van de gegevens in de database. Het omvat tabellen, velden, gegevenstypen, relaties, beperkingen en andere specificaties die bepalen hoe gegevens worden opgeslagen en geopend.
4. queries: Commando's die worden gebruikt om gegevens in de database op te halen, te manipuleren en te beheren. Query's worden geschreven in een specifieke querytaal die wordt ondersteund door het DBMS, zoals SQL (Structured Query Language), die veel wordt gebruikt voor relationele databases.

Soorten databases:

1. Relationele databases: Organiseer gegevens in tabellen met rijen en kolommen en leg relaties tussen verschillende entiteiten. Ze houden zich aan de principes van ACID (Atomiciteit, Consistentie, Isolatie, Duurzaamheid) om de integriteit en betrouwbaarheid van gegevens te garanderen. Voorbeelden hiervan zijn MySQL, PostgreSQL, SQL Server en Oracle Database.
2. NoSQL-databases: Ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens met flexibiliteit en schaalbaarheid te verwerken. Ze vertrekken van de rigide structuur van relationele databases en bieden verschillende datamodellen, zoals documentgeoriënteerde, sleutelwaarde-, kolom- en grafische databases. Voorbeelden hiervan zijn MongoDB, Cassandra, Couchbase en Redis.
3. NieuweSQL-databases: Streef ernaar de voordelen van traditionele relationele databases te combineren met de schaalbaarheid en flexibiliteit van NoSQL-oplossingen. Ze bieden gedistribueerde architecturen en verbeterde prestaties terwijl de ACID-compliance behouden blijft. NewSQL-databases richten zich op scenario's die een hoge schaalbaarheid en transactionele integriteit vereisen, zoals e-commerce en financiële applicaties.

Gebruik van databases:

1. Transactionele verwerking: Het afhandelen van de dagelijkse activiteiten van bedrijven, zoals online transacties, voorraadbeheer en klantrelatiebeheer (CRM).
2. Analytische verwerking: Het uitvoeren van complexe queries, data-analyse en het genereren van rapporten ter ondersteuning van besluitvormingsprocessen. Datawarehouses en analytische databases zijn speciaal voor dit doel ontworpen, waarbij gegevens uit meerdere bronnen worden samengevoegd en verwerkt voor business intelligence en data-analyse.
3. Inhoud beheer: Het opslaan en beheren van digitale inhoud, zoals documenten, afbeeldingen, video's en webpagina's, in contentmanagementsystemen (CMS) en documentgeoriënteerde databases.

 

Wat is datawarehouse?

Onderdelen van een datawarehouse:

1. Extraheren, transformeren, laden (ETL) proces: Het ETL-proces is verantwoordelijk voor het extraheren van gegevens uit verschillende bronsystemen, het transformeren ervan in een consistent formaat en het laden ervan in het datawarehouse. Dit proces omvat het opschonen, aggregeren en herstructureren van gegevens om consistentie en kwaliteit te garanderen.
2. Data opslag: Datawarehouses slaan gestructureerde, historische gegevens op in een formaat dat is geoptimaliseerd voor analytische zoekopdrachten en rapportage. Ze maken doorgaans gebruik van een dimensionaal model, bestaande uit feitentabellen en dimensietabellen, om gegevens te ordenen op een manier die multidimensionale analyse mogelijk maakt.
3. Metagegevensopslagplaats: Metadata, of data over de data, spelen een cruciale rol in datawarehouses. Het bevat informatie over de bronsystemen, datatransformaties, datadefinities en relaties tussen verschillende data-elementen. Een metadatarepository centraliseert deze informatie en biedt waardevolle context voor het begrijpen en interpreteren van de gegevens die in het magazijn zijn opgeslagen.
4. OLAP-engine (online analytische verwerking): Met OLAP-engines kunnen gebruikers complexe multidimensionale analyses uitvoeren van gegevens die in het magazijn zijn opgeslagen. Ze ondersteunen bewerkingen zoals het opsplitsen, in blokjes snijden, uitdiepen en oprollen van gegevens om trends, patronen en relaties in verschillende dimensies te onderzoeken.

Soorten datawarehouses:

1. Enterprise-datawarehouse (EDW): Een EDW fungeert als een uitgebreide opslagplaats voor geïntegreerde gegevens uit de hele organisatie. Het consolideert gegevens uit verschillende operationele systemen en afdelingen, waardoor een uniform beeld ontstaat van de gegevens van de organisatie voor strategische besluitvorming.
2. Datamart: Een datamart is een subset van een bedrijfsdatawarehouse, gericht op een specifieke bedrijfsfunctie, afdeling of gebruikersgroep. Datamarts zijn ontworpen om te voldoen aan de unieke rapportage- en analysebehoeften van hun doelgroep en bieden een meer op maat gemaakte en gestroomlijnde benadering van gegevenstoegang en -analyse.
3. Operationele gegevensopslag (ODS): Een ODS is een database die gegevens uit meerdere operationele systemen vrijwel in realtime integreert. Hoewel het strikt genomen geen datawarehouse is, dient een ODS als verzamelplaats voor operationele gegevens voordat deze verder worden verwerkt en voor analytische doeleinden in het datawarehouse worden geladen.

Gebruik van datawarehouses:

1. Bedrijfsintelligentie (BI): Datawarehouses zijn cruciale componenten van business intelligence-initiatieven en vormen een basis voor rapportage, dashboards en ad-hocanalyses. Door gegevens uit ongelijksoortige bronnen te consolideren, stellen datawarehouses organisaties in staat inzicht te krijgen in hun bedrijfsactiviteiten, prestaties en trends.
2. Beslissingsondersteuning: Datawarehouses ondersteunen besluitvormingsprocessen door tijdige, nauwkeurige en relevante informatie te verstrekken aan zakelijke gebruikers en besluitvormers. Door historische en actuele gegevens te analyseren kunnen organisaties patronen, trends en uitschieters identificeren om strategische beslissingen te onderbouwen en zakelijk succes te stimuleren.
3. Voorspellende analyse: Datawarehouses dienen als waardevolle bronnen voor voorspellende analyses, waardoor organisaties toekomstige trends, gedrag en resultaten kunnen voorspellen op basis van historische gegevens. Door gebruik te maken van geavanceerde analysetechnieken en machine learning-algoritmen kunnen organisaties verborgen inzichten ontdekken en datagestuurde voorspellingen doen om hun bedrijfsstrategieën te sturen.

---

Belangrijkste verschillen tussen database en datawarehouse

1. Doel:
   • Database: Wordt voornamelijk gebruikt voor transactionele verwerking, waarbij de nadruk ligt op het in realtime opslaan, ophalen en beheren van operationele gegevens.
   • Datawarehouse: Ontworpen voor analytische verwerking, waarbij gegevens uit meerdere bronnen worden geconsolideerd ter ondersteuning van rapportage-, bevragings- en besluitvormingsprocessen.
2. Data structuur:
   • Database: Organiseert gegevens doorgaans in een genormaliseerd formaat om redundantie te minimaliseren en de gegevensintegriteit te garanderen, geschikt voor transactionele bewerkingen.
   • Datawarehouse: Maakt gebruik van een gedenormaliseerd of dimensionaal model om het ophalen en analyseren van gegevens te optimaliseren, waardoor complexe query's en multidimensionale analyses worden vergemakkelijkt.
3. Gebruik:
   • Database: Ideaal voor dagelijkse activiteiten, zoals online transacties, voorraadbeheer en klantinteracties.
   • Datawarehouse: Gebruikt voor strategische besluitvorming, business intelligence en data-analyse, waardoor gebruikers historische gegevens kunnen analyseren en inzichten kunnen verkrijgen voor weloverwogen besluitvorming.
4. Gegevens integratie:
   • Database: Kan gegevens bevatten uit één enkele bron of applicatie, gericht op realtime gegevensverwerking binnen een specifiek operationeel domein.
   • Datawarehouse: Integreert gegevens uit meerdere bronnen binnen de organisatie, waaronder operationele systemen, externe bronnen en oudere systemen, waardoor een uniform beeld van bedrijfsgegevens wordt geboden voor analytische doeleinden.
5. Prestatieoptimalisatie:
   • Database: Geoptimaliseerd voor transactieprestaties, met de nadruk op gelijktijdigheidscontrole, transactiebeheer en gegevensconsistentie.
   • Datawarehouse: Geoptimaliseerd voor analytische prestaties, ondersteuning van complexe query's, aggregaties en multidimensionale analyses om besluitvormingsondersteuning en business intelligence-initiatieven te vergemakkelijken.
6. Gegevensmodel:
   • Database: Maakt doorgaans gebruik van een relationeel model met genormaliseerde tabellen, waarbij de nadruk ligt op gegevensconsistentie, integriteit en referentiële integriteit.
   • Datawarehouse: Maakt gebruik van een dimensionaal model met feitentabellen en dimensietabellen, waarbij de nadruk ligt op het organiseren van gegevens voor efficiënt opvragen en analyseren van verschillende dimensies en metrieken.

Referenties

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

Laatst bijgewerkt: 07 maart 2024