OLAP vs. OLTP: Hvilket system trenger din bedrift?

0 Shares

Forstå forskjellen mellom OLAP og OLTP

OLAP (Online Analytical Processing) og OLTP (Online Transactional Processing) er begge databehandlingssystemer som opererer i nettbaserte miljøer, men de har fundamentalt forskjellige formål. OLAP er først og fremst et analytisk verktøy, mens OLTP er et system for transaksjonsbehandling.

I databehandling er bearbeiding av data før bruk en kritisk prosess. Både OLAP og OLTP er sentrale systemer som brukes av virksomheter og enkeltpersoner for databehandling.

Selv om de benytter forskjellige metoder og tjener ulike formål, er både OLAP og OLTP like viktige for å løse forretningsmessige utfordringer. I databasestyringssystemer (DBMS) spiller begge en nøkkelrolle for å støtte virksomheters analytiske og transaksjonelle behov.

La oss dykke dypere inn i detaljene rundt OLAP og OLTP, deres respektive fordeler og begrensninger, samt deres grunnleggende forskjeller.

Hva er et DBMS?

Et databasestyringssystem (DBMS) er en programvare som brukes for å administrere en organisasjons data. Med en DBMS kan man få tilgang til, låse og endre data etter behov. Struktureringen av databasen beskrives ved hjelp av et databaseskjema.

En DBMS tilbyr en sentralisert oversikt over data som flere brukere kan få tilgang til fra forskjellige lokasjoner på en sikker og kontrollert måte. Det kan sette begrensninger for hvilke data sluttbrukere kan se, og hvordan de presenteres, samt tilby ulike visninger av databaseskjemaet.

Videre sikrer et DBMS fysisk og logisk uavhengighet, beskytter applikasjoner og skjermer brukerne fra å vite hvor dataene er lagret. Det er en sofistikert del av et system som består av integrerte komponenter som sammen gir et administrert og konsistent miljø for tilgang, oppretting og endring av data i databaser. Disse komponentene omfatter:

Lagringsmotor
Metadatakatalog
Databasetilgangsspråk
Optimaliseringsmotor
Spørringsprosessor
Låseansvarlig
Loggbehandler
Dataverktøy

Populære databaseadministrasjonssystemer og modeller inkluderer NoSQL DBMS, minnebasert DBMS, skybasert DBMS, multimodell DBMS, kolonneorientert DBMS, NewSQL DBMS og RDBMS. Den største fordelen ved å benytte et DBMS er at det lar applikasjonsprogrammerere og brukere få tilgang til samme data samtidig, mens dataintegriteten opprettholdes.

OLAP vs. OLTP: Hva er de?

Hva er OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) er et nettbasert system som utfører komplekse analyser av store datamengder med høy hastighet. Dataene som brukes kommer typisk fra datavarehus, sentraliserte datalagre eller datamarkeder.

Et OLAP-system er ideelt for avanserte analytiske beregninger, forretningsintelligens, datautvinning og forretningsrapporteringsfunksjoner som budsjettering, salgsprognoser og økonomisk analyse.

Kjernen i OLAP-databaser er OLAP-kuben, som muliggjør rask rapportering, spørring og analyse av flerdimensjonale data. En datadimensjon kan refereres til som et element i et spesifikt datasett.

For eksempel har salgstall dimensjoner som tid på året, region og produktmodeller.

OLAP-kuben utvider rad- og kolonneformatet fra et relasjonsdatabaseskjema og legger til lag for flere datadimensjoner. Historiske data lagres i et stjerne- eller snøfnuggskjema.

Eksempler på OLAP er analyse av finansielle markeder og ytelsestrender over tid, anbefalinger av filmer eller serier basert på tidligere søk, og musikkstrømmetjenester som analyserer sanger for å lage personlige spillelister.

Kort sagt lagrer OLAP historisk data, som du kan hente ut informasjon fra for å ta bedre forretningsavgjørelser. Behandling av data i OLAP tar lengre tid på grunn av kompleksiteten i transaksjonene. Det finnes tre typer OLAP-systemer:

Multidimensjonal OLAP, som indekserer direkte til den flerdimensjonale databasen.
Relasjonell OLAP, som utfører flerdimensjonal analyse av data som dynamisk lagres i en relasjonsdatabase.
Hybrid OLAP, som kombinerer relasjonell OLAP og multidimensjonal OLAP for å forene datakapasitet med prosesseringsevne.

Hva er OLTP?

Online Transactional Processing (OLTP) er et nettbasert system som muliggjør utførelse av forskjellige databasetransaksjoner av ulike brukere over internett. OLTP-systemer er ryggraden i mange daglige aktiviteter, fra minibanker til kjøp i butikk og reservasjoner.

I tillegg til økonomiske transaksjoner, håndterer systemet også ikke-finansielle transaksjoner som tekstmeldinger og passordendringer. OLTP benytter en relasjonsdatabase som:

Aktiverer tilgang til samme data for flere brukere.
Behandler et stort antall enkle transaksjoner, som oppdateringer, slettinger og innsettinger av data.
Tilbyr datasett for rask henting, spørring og søk.
Støtter rask behandling med responstider i millisekunder.
Er tilgjengelig 24/7 med kontinuerlige inkrementelle sikkerhetskopier.

Mange organisasjoner bruker OLTP-systemer for å gi informasjon til OLAP-systemer. Kombinasjonen av begge systemene er dermed avgjørende i dagens datadrevne verden.

Tenk deg en minibank som eksempel. Anta at et par har en felles konto. Begge går samtidig til forskjellige minibanker og prøver å ta ut det totale beløpet som er tilgjengelig på kontoen. Den personen som trykker uttak først vil i de fleste tilfeller få pengene. I dette scenarioet sørger et OLTP-system for at uttaksbeløpet er mindre enn eller lik det reelle saldoen. OLTP-systemer er altså designet for transaksjonsoptimalisering og ikke dataanalyse.

OLAP vs. OLTP: Arbeidsprinsipp

Hvordan fungerer OLAP?

OLAP lagrer data fra ulike kilder i datavarehus. Deretter renses og organiseres dataene i datakuber. Hver OLAP-kube inneholder data som er kategorisert etter dimensjoner som salgsregion, tidsperiode, kunder, og de utledes fra dimensjonstabellene.

Data organiseres hierarkisk for å gjøre det enkelt å finne det som er nødvendig. Datakuber forhåndsoppsummeres på tvers av dimensjoner for å forbedre responstiden. Analytikere utfører fem typer analytiske operasjoner mot flerdimensjonale databaser:

Rull opp
Bore ned
Skive
Terning
Dreie

OLAP-systemet identifiserer deretter dimensjonskrysninger, for eksempel produkter solgt i en bestemt region til en gitt pris i en bestemt tidsperiode, og presenterer informasjonen.

Hvordan fungerer OLTP?

OLTP-systemer involverer behandling av transaksjonsinformasjon, oppdatering av databaser, og presentasjon av endringer i grensesnittet. Selv om applikasjonene kan være komplekse, handler oppdateringene om et lite antall databaseposter.

Et relasjonsdatabasestyringssystem (RDBMS) kontrollerer og administrerer OLTP. OLTP krever en database for å håndtere flere samtidige oppdateringer og spørringer, med raske responstider. Dette gjør RDBMS til et godt valg for OLTP-systemer.

OLTP brukes til å utføre databasetransaksjoner fra front-end-medarbeidere som bankfunksjonærer og butikkansatte. Selvbetjeningsapper som e-handel, reise og nettbank genererer også nettbaserte databasetransaksjoner.

Nettbaserte transaksjonsbehandlingssystemer benytter typisk en trelagsarkitektur, som inkluderer applikasjons-, data- og presentasjonslagene.

OLAP vs. OLTP: Kjennetegn

Kjennetegn ved OLAP

De viktigste egenskapene til OLAP inkluderer:

Gir bedriftseiere et logisk og dimensjonalt perspektiv på data.
Støtter flere brukere.
Fungerer som mellomledd mellom front-end og datavarehus.
Lagrer resultater separat fra datakildene.
Tilbyr enhetlig dokumentasjonsytelse.
Skiller mellom manglende og nullverdier.
Ignorerer manglende verdier og beregner de korrekte verdiene.
Forenkler kompleks analyse og interaktive spørringer for brukere.
Gjør det mulig å utføre komplekse sammenligninger og beregninger.
Presenterer resultater i grafer og diagrammer.

Kjennetegn ved OLTP

OLTP-baserte applikasjoner har et bredt spekter av funksjoner og egenskaper, som:

Hyppige dataendringer.
Indekserte datasett for rask spørring, henting og søk.
Raskere responstider, målt i millisekunder.
Transaksjoner involverer noen få databaseposter og små datamengder.
Kan håndtere et stort antall samtidige brukere som har tilgang til data.
Databasetransaksjoner skjer i en bestemt rekkefølge, og brukere kan ikke endre data.
Involverer enkle transaksjoner, som innsetting, sletting, enkle spørringer og dataoppdateringer.
Høy datatilgjengelighet.

OLAP vs. OLTP: Bruker

Bruk av OLAP

Mange bedrifter bruker OLAP for å analysere data knyttet til engasjement, økonomi, markeder og salg. Noen bruksområder for OLAP inkluderer:

Salgrapportering.
Prognoser.
Budsjettering.
Ledelsesrapportering.
Markedsføring.
Prosessledelse.

Bruk av OLTP

OLTP-programvaresystemer har et bredt spekter av bruksområder i ulike markeder, som:

Nettbank.
Sending av tekstmeldinger.
Nettbasert kjøp.
Ordreinnføring.
Visning for call center-ansatte.
Oppdatering av kundedetaljer.
Telefonselgere som registrerer undersøkelsesresultater.
Bestilling av flybilletter.

OLAP vs. OLTP: Fordeler

Fordeler med OLAP

OLAP er et nyttig verktøy for virksomheter som vil forbedre sin kunnskap om bedriftssalg, markedsføring, prosesser og engasjement. Med mer data kan virksomheten ta mer informerte avgjørelser. Noen av fordelene med OLAP inkluderer:

Større innsikt.
Pålitelige data.
Ad hoc-rapportering.
Rask tilgang.
Flerdimensjonale data.
Høyhastighets databehandling.
Aggregert og detaljert informasjon.
Velkjente forretningsuttrykk.
«Hva om»-scenarier.
En relativt enkel læringskurve.
Forretningsfokuserte beregninger.
Selvbetjent rapportering.
Fleksibilitet.
Pålitelige beregninger.

Fordeler med OLTP

Fordelene med OLTP inkluderer:

Atomitet (sikrer at alle trinn i en transaksjon fullføres eller ingen).
Samtidighet (flere transaksjoner kan utføres samtidig).
Større brukervennlighet.
Høy hastighet.
Komplett forretningsinnsikt.
Enkel plattform.
Støtte for store databaser.
Utvidet kundebase.
Sikkerhetsrestriksjoner.
Konsistens.
Enkel datamanipulasjon gjennom datapartisjonering.
Fungerer som datakilde for andre databaser, som OLAP.
Muliggjør beslutningstaking på et høyere nivå.
Brukervennlige og praktiske transaksjoner.
Utvider kundebasen ved å tiltrekke seg nye kunder.

OLAP vs. OLTP: Begrensninger

Begrensninger for OLAP

Til tross for mange fordeler har OLAP-systemer også begrensninger. Den primære er at det kan virke mindre attraktivt for enkelte brukere. Andre begrensninger inkluderer:

Høy kostnad.
Potensielle risikoer.
Dårlig beregningsevne.
OLAP er relasjonell.
Krever forhåndsmodellering.
Abstrakt modell.
Grunn interaktiv analyse.
Stor avhengighet av IT.
Kan være tregere.

Begrensninger for OLTP

Som med OLAP, har OLTP-systemer også sine utfordringer og mangler, relatert til deres administrasjon og design. Disse begrensningene inkluderer:

Datasiloer og overbelastning.
Begrenset analyse.
Visse vanskeligheter for små og mellomstore bedrifter.
Maskinvarerelaterte mangler.
Nettbaserte transaksjoner påvirkes hvis det oppstår maskinvarefeil.
Lavt antall forespørsler og oppdateringer.
Krever personalressurser for å opprettholde systemet.
Mer sårbar for inntrengere og hackere.
Ved serverfeil kan store mengder data gå tapt permanent, noe som har betydelige konsekvenser for virksomheten.

OLAP vs. OLTP: Forskjeller

Hovedforskjellen mellom de to nettbaserte behandlingssystemene er deres formål: analyse vs. transaksjon. Hvert system er optimalisert for å fungere best innenfor sitt formål og bidra til bedre forretningsavgjørelser i sanntid.

OLAP er designet for komplekse dataanalyser og brukes av dataforskere, analytikere og andre som har behov for avansert innsikt. OLTP er på den andre siden laget for å behandle et stort volum av transaksjoner, og brukes av frontlinjemedarbeidere, som bankansatte, butikkpersonell og hotellresepsjonister.

Nedenfor er en oversikt over de viktigste forskjellene mellom OLAP og OLTP i tabellform:

Parameter	OLAP	OLTP
Datakilde	Består av historiske data fra ulike databaser, eller bruker ulike OLTP-databaser som datakilder.	Består av gjeldende driftsdata.
Fokus	Brukes for å trekke ut informasjon for komplekse analyser. Spørringene involverer ofte store datamengder for å drive forretningsavgjørelser.	Ideelt for enkle oppdateringer, slettinger og innsettinger i databaser. Spørringene involverer en eller få poster.
Kjennetegn	Lar brukere lage en visning med et regneark. Kjennetegnes av et stort datavolum.	Enkelt å lage og vedlikeholde. Kjennetegnes av et stort antall nettbaserte transaksjoner.
Transaksjon	Transaksjoner er sjeldnere, men lengre.	Transaksjoner er svært hyppige, raske og korte.
Spørring	Relativt langsom, på grunn av store datamengder. Spørringene kan ta timer.	Spørringer fungerer veldig raskt.
Integritet	Dataintegritet kan være et problem, siden databasen ikke oppdateres ofte.	Må alltid opprettholde begrensninger for dataintegritet.
Tid	Behandlingstiden for komplekse søk er lang.	Raskere sammenlignet med OLAP, på grunn av enkle søk.
Normalisering	Tabeller er ikke normaliserte.	Tabellene er normaliserte.
Drift	Maksimalt antall lese- og skriveoperasjoner.	Både skrive- og leseoperasjoner.
Design	Designet med fokus på et emne.	Designet med fokus på applikasjonen.
Plasskrav	Generelt stort på grunn av store datasett.	Generelt lite hvis historisk data arkiveres.
Produktivitet	Kan øke produktiviteten til dataanalytikere, ledere og bedriftsledere.	Kan øke produktiviteten til sluttbrukere.
Sikkerhetskopi og gjenoppretting	Tapt data kan hentes fra OLTP-databasen.	Regelmessige sikkerhetskopier er nødvendig for å oppfylle juridiske krav og sikre forretningskontinuitet.
Prosess	Gir raske resultater for regelmessig brukte data.	Sikrer rask respons på spørringer.
Antall brukere	Tillater tusenvis av brukere.	Tillater hundrevis av brukere.
Type brukere	Dataforskere, administrerende direktører, ledere, toppledere og andre som trenger detaljert innsikt i hele dataen.	Eksperter, DBA, databaseansatte og andre som trenger viktig informasjon.
Applikasjon	Fagorientert, brukes til analyser, datautvinning, etc.	Applikasjonsorientert, brukes til forretningsoppgaver.

Konklusjon

Valget av riktig databehandlingssystem avhenger av dine spesifikke mål. OLAP kan hjelpe med å avdekke verdi fra store datamengder, mens OLTP kan hjelpe deg med å behandle et stort antall transaksjoner raskt. Tradisjonelle OLAP-verktøy krever ekspertise innen datamodellering og samarbeid på tvers av forretningsenheter. På den andre siden er OLTP-systemer forretningskritiske.

I mange tilfeller bruker organisasjoner OLAP- og OLTP-systemer sammen. Det betyr at OLAP-systemer brukes til å analysere data for å forbedre forretningsprosesser i OLTP-systemer.

Du kan derfor velge system basert på dine behov for dataanalyse eller transaksjonsbehandling. Hvis du trenger begge funksjonene, vil det være best å benytte både OLAP og OLTP.