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Différenciez un data warehouse d’une base de données

La base de données autonome d’Oracle a été récemment lancée ! Elle propose également un service d’entrepôt de données. Mais quelles sont les différences entre database et data warehouse ? Découvrez-le dans cet article. Pour en savoir davantage sur Autonomous Database, téléchargez le pdf :

Data warehouse et base de données : quelles sont les différences ?

Temps de lecture : 5 mn

Bases de données

Une base de données est une collection de données organisées. Par exemple, une base de données peut regrouper toutes les informations sur les clients ou sur les transactions.

Les bases de données sont conçues de manière à ce que les données qu'elles contiennent soient accessibles et manipulables. Les bases de données sont généralement liées à un programme particulier, qui sert d'interface qui aide les employés à accéder aux données et à les modifier.

Bien qu'un fichier.txt ou une feuille de calcul Excel puisse être une base de données, l'un des formats de base de données les plus courants est un fichier de traitement des transactions en ligne (OLTP). Une bonne base de données aura un temps de disponibilité quasi constant, car lorsqu'une base de données est en panne, cela peut sérieusement affecter les opérations de l'entreprise.

Une base de données est généralement associée à un système de gestion de base de données (SGBD) qui est responsable du stockage et de la gestion des données.

Aujourd'hui, les entreprises possédant des bases de données OLTP ne sont généralement pas conçues pour exceller dans l'analyse de très grands ensembles de données provenant de différentes sources. Au fur et à mesure que vous commencez à accumuler de plus en plus de données provenant de sources multiples et que vous devez effectuer des transformations et des analyses, le fait que les données provenant de vos sources multiples et disparates soient stockées dans et entre plusieurs bases de données OLTP peut devenir un handicap. L'analyse séparée de chaque source de données est au mieux inefficace et coûteuse.

Vous aurez besoin d'un meilleur endroit pour conserver les données en provenance de si divers sources - un endroit qui vous permet de maintenir un référentiel unique et d'exécuter des analyses sur toutes vos sources de données et flux simultanément.

Entrepôts de données (data warehouse)

Les entrepôts de données (ou data warehouse) sont un type spécial de base de données, spécifiquement construit dans le but d'exécuter des analyses. Alors que la plupart des bases de données sont des fichiers d'application OLTP, la plupart des entrepôts de données sont des fichiers OLAP (Online Application Processing). OLAP obtient des informations en collectant des données à partir d'OLTP et d'autres fichiers de base de données. En raison de la structure des fichiers OLAP, il est beaucoup plus facile d'effectuer des requêtes et des analyses sur les données qu'ils contiennent, et n'importe qui peut interroger l'entrepôt de données avec un logiciel d'entrepôt de données ou une connaissance du SQL. Les sous-sections individuelles de l'entrepôt de données, qui sont généralement pertinentes pour une équipe ou un service particulier, sont appelées "data marts".

Bien qu'on s'attende à ce que les bases de données aient un temps de disponibilité de 99,99 %, les entrepôts de données n'ont généralement pas besoin d'avoir ce genre de temps de disponibilité. Bien que les analyses que les gens effectuent avec les entrepôts de données soient vitales pour les opérations des entreprises, les entrepôts de données ne sont pas constamment lus et écrits comme les bases de données le sont. La plupart des entrepôts de données se rafraîchissent avec les données des bases de données, souvent toutes les 24 heures environ.

De bonnes analyses d'entrepôt de données et de bons logiciels aident les entreprises à découvrir l'histoire derrière les données. Ils informent les entreprises de ce qui se passe réellement et les aident à planifier l'avenir.

4 différences phare entre database et data warehouse

  • Stockage vs analyse : Une base de données est conçue principalement pour enregistrer des données. Un entrepôt de données, d'autre part, est conçu principalement pour analyser les données. Une base de données est normalement optimisée pour effectuer des opérations de lecture-écriture de transactions ponctuelles. Il n'est pas conçu pour effectuer de grandes requêtes analytiques de la même manière qu'un entrepôt de données.
  • Collecte vs catégorie : Alors qu'une base de données est une collecte de données axée sur les applications, un entrepôt de données est plutôt axé sur une catégorie de données. Une base de données est normalement limitée à une seule application, ce qui signifie qu'une base de données équivaut habituellement à une application ; elle cible habituellement un processus à la fois. Un entrepôt de données, d'autre part, stocke les données d'un nombre quelconque d'applications. Un entrepôt de données comprend un nombre infini d'applications et cible autant de processus que nécessaire.
  • Fournisseur de données vs source d’analyse de données : L'une des différences pratiques entre une base de données et un entrepôt de données est que le premier est un fournisseur de données en temps réel, tandis que le second est davantage une source d'analyse des données à mesure qu'elles sont enregistrées. Toutes les données peuvent être extraites d'un entrepôt de données pour être analysées chaque fois que cela est nécessaire.
  • Rapidité de stockage vs temps d’analyse : Une base de données comporte généralement des tables complexes parce que les données sont organisées de telle sorte qu'aucun élément n'est dupliqué. Cette structure organisationnelle permet un traitement et un stockage très efficaces des données ; une réponse est très rapide. Un entrepôt de données, par contre, n'est pas conçu pour des transactions rapides, mais plutôt pour améliorer les requêtes analytiques, ce qui est obtenu en utilisant moins de tables et une structure plus simple.
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