Il processamento delle transazioni online (OLTP) e il processamento analitico online (OLAP) servono a scopi distinti. I sistemi OLTP gestiscono grandi volumi di elaborazione transazionale, mentre i sistemi OLAP analizzano grandi volumi di dati complessi per riportare tendenze.
Entrambi questi concetti si basano sulla funzionalità dei sistemi di gestione di database (DBMS) per memorizzare, organizzare e analizzare i dati.
Qual è la differenza tra OLTP e OLAP?
I sistemi OLTP consentono l'esecuzione in tempo reale delle transazioni di database effettuate da grandi gruppi di persone. Alcune transazioni sono finanziarie, come i bancomat e gli acquisti in negozio, o non finanziarie, come i messaggi di testo o i cambi di password.
I sistemi OLAP eseguono analisi multidimensionali su grandi set di dati, tipicamente da data warehouse e database relazionali. Sono ideali per il data mining e le funzioni aziendali come la previsione delle vendite.
La tabella seguente rappresenta alcune delle differenze più notevoli tra OLTP e OLAP.
| |
OLTP |
OLAP |
| Definizione |
Un sistema software che gestisce un alto volume di transazioni frequenti di database |
Un sistema software che analizza grandi set di dati per identificare tendenze, modelli e intuizioni |
| Cosa fa |
Gestisce attività quotidiane come aggiungere vendite, aggiornare conti e gestire lo stock |
Aiuta a scoprire modelli e tendenze nei dati per prendere decisioni migliori |
| Dati che utilizza |
Dati operativi correnti, come vendite recenti o livelli di stock di prodotti |
Dati storici aggregati da più fonti (tendenze di vendita per regione nel corso degli anni) |
| Integrità dei dati |
Rigida, mantiene la coerenza tra le transazioni |
Ancora importante, garantisce una rappresentazione accurata per l'analisi nonostante la potenziale ridondanza |
| Struttura dei dati |
Ottimizzata per gli aggiornamenti (liste separate), normalizzata per ridurre al minimo la ridondanza |
Ottimizzata per l'analisi (diversi angoli), de-normalizzata per un recupero più veloce (può avere ridondanza) |
| Schema |
Utilizza tipicamente uno schema di database relazionale |
Spesso utilizza schemi multidimensionali ottimizzati per aggregazione e analisi rapide |
| Query |
Risolve query frequenti, brevi e semplici focalizzate su specifici recuperi o modifiche di dati:
es. Qual è il livello di stock attuale? |
Risolve query complesse che coinvolgono aggregazione, filtraggio e calcoli su grandi set di dati:
es. Quali regioni stanno comprando di più? |
| Prestazioni |
Focalizzato sulla velocità. Prioritizza tempi di risposta rapidi (millisecondi) per transazioni individuali |
Fatto per l'accuratezza. Tempi di risposta più lenti (secondi o minuti) a causa di calcoli complessi su grandi set di dati |
| Utenti |
Cassieri, addetti alle vendite e rappresentanti del servizio clienti. |
Analisti, dirigenti e manager. |
| Esempi |
Elaborazione di ordini online, aggiornamento dei dettagli dei clienti, gestione dei livelli di stock |
Analisi delle tendenze di vendita, identificazione dei segmenti di clientela, previsione della domanda futura |
OLTP fornisce dati grezzi e OLAP aiuta a comprenderli. Scopri come le aziende utilizzano l'analisi predittiva per prevedere il futuro basandosi su queste intuizioni.
