Enquanto bancos de dados tradicionais armazenam dados para transações diárias, o Data Warehouse foca na análise de dados históricos e agregados para insights estratégicos.
1. Orientação:
- Banco de dados: Orientado a transações (OLTP), otimizado para operações rápidas de leitura e escrita.
- Data Warehouse: Orientado a análises (OLAP), otimizado para consultas complexas e análises de grandes volumes de dados.
2. Estrutura:
- Banco de dados: Normalizado, dividindo os dados em tabelas menores para reduzir redundância e melhorar a performance para transações.
- Data Warehouse: Desnormalizado, redundando dados para otimizar consultas complexas e melhorar a performance para análises.
3. Volume de dados:
- Banco de dados: Armazena dados atuais, geralmente em menor volume.
- Data Warehouse: Armazena dados históricos e agregados, geralmente em grande volume.
4. Frequência de atualização:
- Banco de dados: Atualizado em tempo real, com cada transação.
- Data Warehouse: Atualizado periodicamente, em lote ou em tempo real (near-real-time).
5. Acessibilidade:
- Banco de dados: Acesso direto pelos aplicativos, com foco em operações de CRUD (Create, Read, Update, Delete).
- Data Warehouse: Acesso indireto por ferramentas de BI, com foco em análises complexas e geração de relatórios.
6. Segurança:
- Banco de dados: Segurança focada em acesso e controle de transações.
- Data Warehouse: Segurança focada em acesso e proteção de dados confidenciais.
7. Exemplos de Arquitetura:
- Data Warehouse Centralizado: Um único repositório central para todos os dados da empresa.
- Data Warehouse Federado: Integra dados de diferentes repositórios sem centralizá-los.
- Data Marts: Subconjuntos de dados do Data Warehouse focados em áreas específicas da empresa.
Em resumo:
| Característica | Banco de Dados Tradicional | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Orientação | Transacional (OLTP) | Analítico (OLAP) |
| Estrutura | Normalizado | Desnormalizado |
| Volume de dados | Menor | Maior |
| Frequência de atualização | Tempo real | Periódica |
| Acessibilidade | Direta por aplicativos | Indireta por ferramentas de BI |
| Segurança | Foco em transações | Foco em dados confidenciais |
A escolha entre um Data Warehouse e um banco de dados tradicional depende das necessidades específicas da empresa.
Para decisões estratégicas baseadas em dados, o Data Warehouse é a solução ideal.
Para transações diárias e acesso rápido a dados, o banco de dados tradicional é a melhor opção.
É possível integrar ambos para ter um sistema completo de gerenciamento de dados.