OLTP Vs OLAP: Mendekode Perbedaan Teratas yang Harus Diketahui Setiap Profesional Data

Diterbitkan: 2023-04-12

Beberapa bisnis menggunakan sistem pemrosesan data online untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi proses mereka. Data harus digunakan sebelum memprosesnya. Dua sistem pemrosesan data utama yang lazim di dunia ilmu data adalah OLTP dan OLAP.

Ilmuwan data sering menggunakannya untuk memastikan pemrosesan data yang efisien. Sistem pemrosesan analitik dan transaksi ini bekerja di domain yang sama, yaitu pemrosesan data; namun, pendekatan pemrosesan mereka sangat berbeda.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top Dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Ayo jelajahi!

Daftar isi

Apa itu OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) mengacu pada kategori alat perangkat lunak yang membantu Anda menganalisis data untuk keputusan bisnis yang tepat. Sistem ini memungkinkan Anda mempelajari informasi basis data dari beberapa sistem basis data secara bersamaan.

Ini mengembangkan satu platform untuk memenuhi semua persyaratan analisis bisnis, termasuk perencanaan, penganggaran, prediksi, dan analisis. Alternatifnya, ini disebut sebagai gudang data yang dibuat sedemikian rupa sehingga dapat mengintegrasikan berbagai sumber data untuk mengembangkan basis data terpadu.

Secara umum, OLAP adalah pilihan sempurna untuk menjalankan penambangan data, perhitungan analitik yang menantang, fungsi pelaporan bisnis, dan intelijen bisnis. Sangat cocok untuk kasus penggunaan analitik karena data tersedia dalam bentuk denormalisasi. Bentuk yang didenormalisasi memungkinkannya untuk mendukung kueri analitik yang besar. Kemampuan untuk menggabungkan dan menghitung kumpulan data dasar dengan cepat membuatnya lebih cocok untuk kasus penggunaan analitik.

Contoh OLAP

Perusahaan keuangan dapat menggunakan sistem OLAP untuk mengevaluasi data penjualan tahunan mereka. Mereka memasukkan data tentang pendapatan penjualan, margin keuntungan, deskripsi pelanggan, biaya overhead, lokasi, dan rekan penjualan untuk merumuskan strategi penjualan mereka untuk tahun berikutnya secara akurat.

Bisnis ritel dapat menganalisis data dari kampanye iklan terbaru mereka. Mereka memasukkan data yang relevan ke dalam sistem OLAP mereka untuk menggabungkan data, mempelajari tren, dan memperkirakan hasil untuk kampanye berikutnya. Akibatnya, mereka mendapatkan kumpulan data yang mudah dipahami dan dipesan. Contoh ini dapat membantu Anda memahamiOLTP vs OLAP dengan lebih baik.

Apa itu OLTP?

OLTP (Pemrosesan transaksi online) mendukung aplikasi berbasis transaksi dalam kerangka tiga tingkat. Tujuan utamanya adalah untuk menangkap data secara real time. Ini mengawasi transaksi harian organisasi dan menggunakan DBMS tradisional. Biasanya, ini berfungsi pada sejumlah besar transaksi online kecil.

Sistem ini memfasilitasi implementasi real-time dari transaksi database masif yang direkam oleh banyak orang. Banyak transaksi sehari-hari menggunakan sistem OLTP, misalnya ATM, reservasi hotel, pembelian di dalam toko, dll. Selain itu, sistem OLTP dapat menyebabkan transaksi non-finansial seperti pesan teks dan perubahan kata sandi.

Umumnya, ini digunakan untuk operasi CRUD yang cepat seperti menghapus, membaca, menulis, dll. Sistem OLTP melakukan operasi yang menggabungkan kueri basis data yang mudah dengan catatan yang relatif sedikit dan menuntut waktu respons yang cepat.

Contoh sistem OLTP

Proses pemesanan tiket pesawat online membutuhkan data yang akan dimasukkan ke dalam database. Setelah data yang diperlukan dimasukkan, maskapai yang dipilih tersedia di kereta. Selain itu, ini menangani konkurensi ketika banyak pengguna mengakses situs web yang sama sekaligus. Dalam contoh ini, OLTP dapat sepenuhnya menormalkan database untuk menjamin pengoptimalan dan konsistensi semua tugas transaksional.

Ini menyediakan akses langsung ke database untuk pengguna akhir. Selain itu, sistem OLTP menyimpan catatan dari minggu sebelumnya atau beberapa hari terakhir untuk melakukan transaksi dengan sukses.

Perbedaan Antara OLTP dan OLAP

Tabel berikut menyoroti perbedaan antara OLTP vs OLAP .

Titik Perbandingan	OLAP	OLTP
Arti	Ini digunakan sebagai sistem manajemen kueri basis data online.	Ini digunakan sebagai sistem modifikasi basis data online.
Metode yang digunakan	Ini menggunakan gudang data.	Ini menggunakan sistem manajemen basis data standar (DBMS).
Sumber data	Berisi data historis dari database yang berbeda.	Hanya berisi data operasional saat ini
Fokus	Sistem memungkinkan Anda memperoleh data untuk analisis kompleks. Biasanya, kueri bekerja pada catatan besar untuk merampingkan keputusan bisnis.	Sistemnya sempurna untuk memasukkan dan menghapus basis data dan memproses pembaruan sederhana. Biasanya, kueri hanya berisi satu atau sejumlah kecil rekaman.
Waktu pengerjaan	Perbedaan signifikan antara OLAP dan OLTP adalah waktu respons lebih lambat daripada OLTP.Karena beban kerja menggunakan banyak siklus baca, mereka menggunakan kumpulan data yang sangat besar.	Waktu respons lebih cepat daripada OLAP. Beban kerja berisi fungsi baca-dan-tulis sederhana melalui SQL (bahasa kueri terstruktur), yang membutuhkan ruang dan waktu penyimpanan yang lebih rendah.
Tugas	Ini menawarkan pandangan multi-dimensi dari berbagai tugas bisnis.	Ini menunjukkan skenario tugas bisnis saat ini.
Penggunaan data	Penggunaan data terjadi dalam perencanaan, pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah.	Penggunaan data terjadi dalam operasi dasar sehari-hari.
Dinormalisasi	Tabel tidak dinormalisasi dalam database OLAP.	Tabel dinormalisasi (3NF) dalam database OLTP.
Ketersediaan	Mereka tidak memperbarui data saat ini, sehingga sistem OLAP tidak sering dicadangkan.	Karena pemrosesan transaksional, sistem OLTP sering memperbarui data. Jadi, mereka membutuhkan pencadangan yang sering untuk menjaga integritas data.
Kueri	Pengoperasian kueri mungkin memakan waktu berjam-jam karena data yang terlibat sangat besar.	Pengoperasian kueri cepat karena hanya bekerja pada 5% data.
Operasi	Hanya mendukung operasi baca; operasi tulis jarang didukung.	Mendukung operasi baca dan tulis.
Pembaruan	Data disegarkan secara teratur karena operasi batch yang lama dan terjadwal.	Pengguna memulai pembaruan data. Mereka pendek dan cepat.
Kegagalan perangkat keras	Hanya beberapa transaksi yang terpengaruh karena kegagalan perangkat keras	Semua transaksi akan terpengaruh karena kegagalan perangkat keras
Jenis penonton	Pelanggan	Pasar
Kelemahan utama	Untuk menggunakan alat OLAP, diperlukan keahlian pemodelan data. Kerja sama tidak dapat dihindari di berbagai segmen bisnis.	Berfokus pada bisnis, setiap waktu henti menyebabkan transaksi tidak teratur dan hilangnya pendapatan, yang pada akhirnya merusak reputasi merek Anda.

Keuntungan OLAP

Daftar keuntungan berikut akan membantu Anda lebih memahami perbedaan OLAP dan OLTP.

Keuntungan utama menggunakan sistem OLAP adalah konsistensi data dan perhitungan.
Ini mengembangkan satu platform untuk memenuhi semua jenis kebutuhan analitis bisnis.
Perbedaan antara OLAP dan OLTP adalah ukuran database.Ukuran database sistem OLAP lebih kecil dari gudang data karena semua data transaksional tidak diperlukan untuk analisis tren.
Ini menerapkan batasan keamanan pada objek dan pengguna untuk melindungi data sensitif.

Kekurangan OLAP

Alat OLAP menuntut kerja sama antara personel dari berbagai departemen yang mungkin tidak selalu memungkinkan.
Ini memberikan kemampuan komputasi yang buruk, waktu respons yang lambat, potensi risiko tinggi, dan tidak adanya kemampuan interaktif dan analisis.

Keuntungan OLTP

Ini mengawasi transaksi sehari-hari organisasi.
Ini memperluas basis pelanggan organisasi dengan merampingkan semua proses yang terlibat.
Ini mendukung Kepatuhan ACID, di mana ACID adalah singkatan dari Atomicity, Consistency, Isolation, dan Durability. Properti yang sesuai menguntungkan untuk database yang mencatat transaksi keuangan. Sistem OLTP menjamin transaksi tanpa kerugian dan memelihara properti ACID di dalam basis datanya.
Ini menjamin bahwa transaksi yang dicatat dalam database tidak membahayakan konkurensi antara berbagai pengguna. Sehingga, pengguna tidak perlu menunggu pengguna lain menyelesaikan transaksinya.
Karena konkurensi dipertahankan, semua pengguna dapat mengakses data yang diperbarui.
Ini menopang database normal yang menjamin integritas data di semua langkah selama transaksi.

Kekurangan OLTP

Transaksi online sangat terpengaruh jika sistem OLTP mengalami kegagalan perangkat keras.
Sistem memungkinkan banyak pengguna untuk mengakses dan memodifikasi data yang sama secara bersamaan. Akibatnya, hal itu dapat menciptakan situasi yang tidak normal dan meningkatkan risiko.
Untuk mencapai konkurensi, ketersediaan, dan transaksi cepat, sistem OLTP biasanya menggunakan transaksi yang menyertakan beberapa jaringan perusahaan. Jadi, diperlukan sistem yang lebih terdesentralisasi.

Jelajahi Sertifikasi Ilmu Data Populer kami

Program Pascasarjana Eksekutif dalam Ilmu Data dari IIITB	Program Sertifikat Profesional dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis	Master of Science dalam Ilmu Data dari University of Arizona
Program Sertifikat Lanjutan dalam Ilmu Data dari IIITB	Program Sertifikat Profesional dalam Ilmu Data dan Analisis Bisnis dari University of Maryland	Sertifikasi Ilmu Data

Membawa pergi

Pilihan antara sistem OLTP dan OLAP bergantung pada tujuan bisnis Anda. Menganalisisperbedaan OLAP dan OLTP dapat membantu Anda memilih sistem yang paling cocok untuk bisnis Anda.Jika Anda menginginkan satu platform untuk wawasan bisnis, OLAP dapat membantu Anda menemukan nilai dari sejumlah besar data. Jika Anda ingin mengelola transaksi harian, OLTP adalah pilihan yang tepat karena dapat dengan cepat memproses sejumlah besar transaksi per detik. Dalam banyak kasus, organisasi menggunakan sistem OLTP dan OLAP. Memang, sistem OLAP dapat digunakan untuk menganalisis data yang menghasilkan penyempurnaan proses bisnis dalam sistem OLTP.

Bersedia mencapai puncak karir Anda yang luar biasa dalam ilmu data? Program Pascasarjana Eksekutif upGrad dalam Ilmu Data dapat menjadi pilihan terbaik Anda! Ini adalah Program Ilmu Data online #1 India yang membantu Anda mempelajari dan memperkuat keterampilan ilmu data Anda.

Melengkapi keterampilan yang menuntut seperti Pembelajaran Mesin, Analisis Prediktif menggunakan Python, Data Besar, Visualisasi Data, dan Pemrosesan Bahasa Alami, kursus ini membuat Anda menonjol dari yang lain. Akibatnya, Anda dapat membuka peluang kerja luar biasa seperti Ilmuwan Data, Analis Data, Insinyur Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, Analis Produk, dan Ilmuwan Keputusan. Pakar industri dan fakultas ilmu data terkemuka benar-benar membantu Anda dalam mewujudkan aspirasi Anda dalam domain ilmu data.

Daftar sekarang untuk memperoleh karir yang luar biasa dalam ilmu data dengan upGrad!

Anda juga dapat melihatkursus gratis kamiyang ditawarkan oleh upGrad dalam Manajemen, Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Pemasaran Digital, dan Teknologi.Semua kursus ini memiliki sumber belajar terbaik, kuliah langsung mingguan, tugas industri, dan sertifikat penyelesaian kursus – semuanya gratis!

Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari

SL. TIDAK	Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari
1	Program Analisis Data	Program Statistik Inferensial
2	Program Pengujian Hipotesis	Program Regresi Logistik
3	Program Regresi Linear	Aljabar Linier untuk Program Analisis

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Jalur Karir Ilmu Data: Panduan Karir Komprehensif	Pertumbuhan Karir Ilmu Data: Masa Depan Pekerjaan ada di sini	Mengapa Ilmu Data Penting? 8 Cara Ilmu Data Membawa Nilai bagi Bisnis
Relevansi Ilmu Data untuk Manajer	Cheat Sheet Ilmu Data Utama Yang Harus Dimiliki Setiap Ilmuwan Data	6 Alasan Teratas Mengapa Anda Harus Menjadi Ilmuwan Data
Sehari dalam Kehidupan Ilmuwan Data: Apa yang mereka lakukan?	Myth Busted: Data Science tidak membutuhkan Coding	Kecerdasan Bisnis vs Ilmu Data: Apa perbedaannya?

Apa aplikasi khas sistem OLTP?

Database OLTP menggerakkan berbagai aplikasi konsumen dan bisnis yang kritis. Biasanya, aplikasi bisnis mencakup entri pesanan gudang, staf call center mengambil informasi pelanggan selama panggilan, menempatkan pesanan melalui telepon, dan menangani transaksi keuangan online. Aplikasi konsumen termasuk membeli makan malam dari layanan pengiriman makanan online, mengirim pesan teks, dan memesan persewaan liburan.

Komponen apa yang memengaruhi kinerja OLTP?

Komponen penting tertentu yang memengaruhi kinerja OLTP adalah segmen rollback, cluster, transaksi diskrit, ukuran blok, ukuran buffer cache, alokasi dinamis, pemrosesan transaksi, partisi (database), dan penyetelan basis data.

Bagaimana sistem OLTP dan OLAP meningkatkan efisiensi bisnis?

Bisnis Anda dapat menggunakan sistem OLTP dan OLAP jika bergantung pada entri dan analisis data manual. Kedua sistem ini dapat meningkatkan efisiensi karena memproses data dengan lebih akurat dan cepat.