Wat zijn datawarehouses en databases? Hoe verschillen ze, en wanneer moet je een datawarehouse versus een database gebruiken om gegevens op te slaan? Hieronder zullen we kijken naar de verschillen en overeenkomsten daartussen.

Wat is een databank?

In een database worden gegevens op een gestructureerde manier gepresenteerd voor gemakkelijke toegang en manipulatie. Grote hoeveelheden informatie kunnen op een systematische manier worden opgeslagen om efficiënt ophalen te garanderen. Het organiseren van de gegevens houdt in dat u deze in verschillende tabellen of entiteiten categoriseert, relaties daartussen tot stand brengt en hun attributen of velden definieert. Ten slotte, database management omvat het handhaven van de integriteit en veiligheid van de gegevens via verschillende processen, zoals back-up en herstel, gebruikerstoegangscontrole en het afdwingen van regels voor gegevensconsistentie. 

Tabellen, records, velden en relaties 

Op het gebied van databankendienen tabellen als de fundamentele bouwstenen. Ze lijken op spreadsheets die bestaan ​​uit rijen en kolommen waarin gegevens worden opgeslagen. Elk record in een database komt overeen met een rij in een tabel, wat neerkomt op een complete set informatie over een specifieke entiteit of object. Aan de andere kant worden kolommen in een tabel velden genoemd, die individuele gegevenselementen bevatten, zoals namen of datums. Relaties brengen verbindingen tot stand tussen tabellen via gedeelde datapunten of sleutels, waardoor het efficiënt ophalen en organiseren van informatie over meerdere tabellen mogelijk wordt. 

Query's, rapporten, relationele databases en databasebeheer 

Geavanceerde concepten en toepassingen in databases omvatten een reeks cruciale functionaliteiten. Query's, een fundamenteel aspect, stellen gebruikers in staat specifieke informatie uit databases op te halen door gestructureerde verzoeken te formuleren. Rapporten maken de presentatie van georganiseerde gegevens in een leesbaar formaat mogelijk, wat besluitvormingsprocessen ondersteunt. Relationele databases relaties tussen verschillende datasets tot stand brengen door middel van sleutelattributen, waardoor de data-integriteit en efficiëntie worden verbeterd. Databasebeheer omvat het beheren en onderhouden van het databasesysteem, inclusief taken zoals prestatieoptimalisatie, beveiligingsbeheer en back-upprocedures. 

Wat is een datawarehouse?

In een datagestuurde wereld verzamelen organisaties doorgaans enorme hoeveelheden informatie uit verschillende bronnen. Het beheren en analyseren van deze gegevens kan echter een complexe taak zijn. A datawarehouse fungeert als centrale opslagplaats voor diverse soorten van opgeslagen gegevens: gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens uit verschillende bronnen binnen een organisatie. 

Data-integratie speelt een cruciale rol in het functioneren van een datawarehouse. Het gaat om het combineren van gegevens uit meerdere bronnen, zoals transactionele databases, spreadsheets en externe systemen, in een uniform overzicht. Dit proces zorgt ervoor dat de gegevens in het magazijn nauwkeurig, consistent en gemakkelijk toegankelijk zijn voor analyse. 

Gegevens integratie omvat verschillende fasen, waaronder extractie, transformatie en laden (ETL). Eerst worden de relevante gegevens uit verschillende bronsystemen gehaald met behulp van gespecialiseerde tools of programmeertechnieken. Vervolgens ondergaat het transformatieprocessen om de gegevens op te schonen en te standaardiseren volgens vooraf gedefinieerde regels of zakelijke vereisten. In de laatste fase van ETL worden gegevens in de magazijnanalyse geladen.

Bouwstenen van een datawarehouse: feitentabellen, dimensietabellen en schema's 

Op het gebied van data opslagplaatszijn de bouwstenen die de basis vormen feitentabellen, dimensietabellen en schema's. Deze componenten werken harmonieus samen om een ​​gestructureerde en georganiseerde omgeving te creëren voor het opslaan en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. 

Feitentabellen vormen de kern van een datawarehouse. Ze bevatten numerieke of kwantificeerbare gegevens, bekend als feiten, die de metingen of statistieken van een bedrijfsproces vertegenwoordigen. Feitentabellen hebben doorgaans meerdere kolommen die verschillende dimensies vertegenwoordigen die context bieden voor deze feiten. 

Dimensietabellen bevatten categorieën of attributen die extra context bieden aan de attributen in de feitentabel. 

Schema's definiëren de logische structuur en organisatie van een datawarehouse. Ze bepalen hoe feiten- en dimensietabellen binnen het databaseschema aan elkaar gerelateerd zijn. Veelgebruikte schematypen zijn het sterschema en het sneeuwvlokschema. 

Cloudgebaseerde datawarehouses en datamarts 

In de afgelopen jaren is de komst van cloud computing heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop datawarehouses worden beheerd en benaderd. Cloudgebaseerde datawarehouses zijn schaalbaar, kosteneffectief en flexibel. Deze moderne datawarehousing-oplossingen maken gebruik van de kracht van de cloudinfrastructuur om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te verwerken. Een belangrijk voordeel van cloudgebaseerde datawarehouses is hun on-demand mogelijkheid om op- of af te schalen.          

Datawarehouse versus database: vergelijkbare kenmerken en functies 

Datawarehouses en databases delen verschillende gemeenschappelijke kenmerken met betrekking tot gegevensopslag, -verwerking en -querymogelijkheden.

• Beide zijn ontworpen om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te beheren en te organiseren. Zowel datawarehouses als databases bieden robuuste mogelijkheden voor gegevensopslag. 
• Beide bieden een gestructureerd raamwerk voor het opslaan van verschillende soorten gegevens, waardoor de integriteit en veiligheid ervan wordt gewaarborgd. 

• Beide ondersteunen het gebruik van indexen om de ophaalsnelheid van gegevens te optimaliseren. 
• Beiden bezitten vergevorderd verwerkingsmogelijkheden. Ze kunnen complexe bewerkingen uitvoeren, zoals aggregaties, filteren, sorteren en samenvoegen van gegevenssets. Deze verwerkingsfuncties maken een efficiënte analyse mogelijk van grote hoeveelheden informatie die in de systemen zijn opgeslagen. 
• Beide bieden krachtige zoekmogelijkheden. Gebruikers kunnen specifieke subsets van gegevens ophalen door query's te formuleren met behulp van gestructureerde querytaal (SQL) of andere querytalen die door de platforms worden ondersteund. Hierdoor kunnen gebruikers betekenisvolle inzichten uit de opgeslagen datasets halen. 

• Beide bieden vergelijkbare functies, zoals realtime analyses, aggregatiefuncties en ad-hocquery's. Het gebruik van realtime analyses is gunstig voor organisaties, omdat het hen in staat stelt gegevens te analyseren terwijl deze worden gegenereerd of bijgewerkt. Met deze functie kunnen bedrijven tijdig beslissingen nemen op basis van de meest up-to-date beschikbare informatie.
• Beide vereisen Data Governance-praktijken om naleving van regelgeving te garanderen, privacynormen te handhaven en controle over toegangsrechten te vestigen. Governance verwijst naar het beleid, de procedures, de rollen en de verantwoordelijkheden om het juiste gebruik van gegevens te garanderen.
• Beide maken gebruik van authenticatiemechanismen zoals gebruikersnamen/wachtwoorden of encryptietechnieken om hun inhoud te beschermen. Beveiligingsmaatregelen spelen een cruciale rol bij het beschermen van gevoelige informatie tegen ongeoorloofde toegang of kwaadwillige activiteiten.

Datawarehouse versus database: contrasterende kenmerken en functies    

Datawarehouses en databases verschillen op een aantal belangrijke punten.

schaalbaarheid: Schaalbaarheid is essentieel om in de loop van de tijd steeds grotere hoeveelheden gegevens te kunnen verwerken. Databases pakken dit doorgaans aan door verticaal te schalen (het vergroten van de hardwarebronnen), terwijl datawarehouses vaak gebruik maken van horizontaal schalen (het verdelen van de werklast over meerdere servers).

Operations: Databases verwerken voornamelijk realtime transactionele activiteiten waarbij de nadruk ligt op het handhaven van consistentie en integriteit. Datawarehouses geven daarentegen prioriteit aan analytische activiteiten door ongelijksoortige datasets te integreren in een uniform schema dat is geoptimaliseerd voor rapportage en analyse. 

Gegevens integratie: In een database omvat data-integratie doorgaans het consolideren van meerdere bronnen in één enkele repository met behulp van technieken zoals ETL-processen (extract, transform, load). Dit maakt het efficiënt opslaan, ophalen en manipuleren van gegevens voor transactionele verwerking mogelijk. Aan de andere kant richt data-integratie in een datawarehouse zich op het extraheren en integreren van gegevens uit verschillende operationele systemen om een ​​uniform beeld voor analyse te creëren.

Datamodellering: Als het gaat om datamodellering, maken databases voornamelijk gebruik van entiteitsrelatiemodellen of relationele modellen die zijn geoptimaliseerd voor transactionele verwerking. Deze modellen zorgen voor consistentie en dwingen relaties tussen entiteiten af ​​via primaire sleutels en externe sleutelbeperkingen. Datawarehouses maken daarentegen vaak gebruik van dimensionale modelleringstechnieken zoals ster- of sneeuwvlokschema's die efficiënt bevragen en analyseren van grote hoeveelheden historische gegevens mogelijk maken.

Rapportagemogelijkheden: Rapportagemogelijkheden verschillen ook tussen databases en datawarehouses. Databases bieden doorgaans basisrapportagefunctionaliteiten, zoals het genereren van standaardrapporten of aangepaste zoekopdrachten op basis van gebruikersvereisten. Het kan echter zijn dat ze de geavanceerde analytische functies missen die nodig zijn voor complexe business intelligence-taken. 

Omgaan met gestructureerde en ongestructureerde gegevens: In een datawarehouse ligt de primaire focus op gestructureerde gegevens. Dit zorgt voor een consistente opmaak en maakt eenvoudig opvragen en rapporteren mogelijk. Het gecentraliseerde karakter van een datawarehouse stelt organisaties in staat een holistisch beeld te krijgen van hun bedrijfsactiviteiten door gestructureerde informatie uit verschillende systemen te consolideren. 

Aan de andere kant zijn databases weliswaar ook efficiënt voor gestructureerde gegevens, maar zijn ze flexibeler in het omgaan met ongestructureerde of semi-gestructureerde informatie. Databases kunnen documenten, afbeeldingen, multimediabestanden en andere vormen van ongestructureerde inhoud opslaan naast traditionele tabellarische datasets. Deze veelzijdigheid maakt databases geschikt voor toepassingen zoals contentmanagementsystemen of documentopslagplaatsen waar verschillende soorten informatie moeten worden beheerd.

Beheer van gegevenskwaliteit: Gegevenskwaliteit is essentieel in zowel databases als datawarehouses, omdat het ervoor zorgt dat de opgeslagen informatie accuraat, consistent en betrouwbaar is. Gegevensvalidatietechnieken zoals beperkingen en referentiële integriteit helpen de gegevenskwaliteit in databases te behouden. In datawarehouses, gegevensopschoning processen worden gebruikt om inconsistenties en fouten te elimineren. 

Prestatie-optimalisatie: Datawarehouses presteren beter dan databases in termen van prestatie. Een belangrijk aspect van prestatie-optimalisatie in datawarehouses is het gebruik van kolomopslag. In tegenstelling tot traditionele, op rijen gebaseerde opslag die in databases wordt gebruikt, organiseert opslag in kolommen de gegevens in kolommen in plaats van in rijen. Dit zorgt voor een snellere uitvoering van query's, omdat alleen de specifieke kolommen worden opgehaald die nodig zijn voor analyse, waardoor schijf-I/O wordt verminderd en de algehele prestaties worden verbeterd. Een ander voordeel van datawarehouses is hun vermogen om gebruik te maken van parallelle verwerkingstechnieken. Door zoekopdrachten over meerdere processors of knooppunten te verdelen, kunnen datawarehouses complexe analytische zoekopdrachten efficiënter uitvoeren en sneller resultaten opleveren in vergelijking met traditionele databases. 

Gegevenspartitionering is een andere techniek die door datawarehouses wordt gebruikt om de prestaties te optimaliseren. Grote gegevenssets worden onderverdeeld in kleinere partities op basis van specifieke criteria, zoals datumbereiken of regio's. Deze indeling maakt snellere toegang mogelijk tot relevante gegevenssubsets tijdens het uitvoeren van query's, wat resulteert in verbeterde responstijden. 

Samengevat

Hoewel er verschillen zijn tussen datawarehouses en databases wat betreft hun primaire functies en architecturen, vertonen ze ook aanzienlijke overeenkomsten als het gaat om hun functies met betrekking tot gegevensopslag, verwerkingsmogelijkheden en querymogelijkheden. Organisaties willen misschien degene kiezen die past bij de behoeften van het bedrijf of een combinatie van beide gebruiken.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/