Por que os armazéns de dados são necessários?
Status quo e requisitos
Muitos dados (pedidos, estoques, materiais e pagamentos) são gerados nos sistemas de operação de negócios e no banco de dados de fundo (transacional) das empresas.
Os tomadores de decisão categorizam e analisam os dados para a tomada de decisões de negócios.
Dificuldades
A categorização e análise de dados envolvem o acesso simultâneo aos dados em várias tabelas de banco de dados. Ou seja, várias tabelas sendo atualizadas por diferentes transações podem ser bloqueadas simultaneamente, o que pode causar complicações aos sistemas de banco de dados durante as horas de pico.
- Bloquear várias tabelas aumenta a latência de consultas complexas.
- As transações que estão atualizando as tabelas do banco de dados são bloqueadas, causando atrasos ou interrupções.
Solução
Os armazéns de dados se destacam em agregação e associação de dados, para que os usuários extraiam mais dados, obtenham mais informações e tomem melhores decisões. A mineração requer consultas complexas que envolvem dados em várias tabelas.
O processo ETL copia dados em bancos de dados de operações de negócios para armazéns de dados para análise e computação. Os dados podem ser agregados de vários sistemas operacionais de negócios em um armazém de dados para melhor associação, análise e percepções acionáveis.
Os armazéns de dados e bancos de dados orientados a transações padrão, como Oracle, Microsoft SQL Server e MySQL, usam diferentes modos de design. Os armazéns de dados são otimizados em termos de agregação e associação de dados, mas a transação ou adição de dados e exclusão de funções ou desempenho podem não ser garantidos. Portanto, armazéns de dados e bancos de dados se aplicam a diferentes cenários. Os bancos de dados transacionais são dedicados ao processamento de transações (operação comercial das empresas), enquanto os armazéns de dados se destacam na análise de dados complexa. Em conclusão, os bancos de dados se aplicam a atualizações de dados, enquanto os armazéns de dados se aplicam à análise de dados.
