OLTP Vs OLAP: ถอดรหัสความแตกต่างสูงสุดที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคนต้องรู้

ธุรกิจหลายแห่งใช้ระบบประมวลผลข้อมูลออนไลน์เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของกระบวนการของตน ต้องใช้ข้อมูลก่อนที่จะประมวลผล ระบบประมวลผลข้อมูลหลักสองระบบที่แพร่หลายในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ OLTP และ OLAP

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพ ระบบวิเคราะห์และประมวลผลธุรกรรมเหล่านี้ทำงานในโดเมนเดียวกัน กล่าวคือ การประมวลผลข้อมูล อย่างไรก็ตาม วิธีการประมวลผลนั้นแตกต่างกันอย่างมาก

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพของคุณ

มาสำรวจกันเถอะ!

OLAP คืออะไร?

OLAP (Online Analytical Processing) หมายถึงหมวดหมู่ของเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ช่วยคุณวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลครบถ้วน ระบบให้คุณศึกษาข้อมูลฐานข้อมูลจากระบบฐานข้อมูลหลายระบบพร้อมกัน

โดยพัฒนาแพลตฟอร์มเดียวเพื่อให้เพียงพอต่อความต้องการในการวิเคราะห์ธุรกิจทั้งหมด รวมถึงการวางแผน การจัดทำงบประมาณ การทำนาย และการวิเคราะห์ อีกทางหนึ่งเรียกว่าคลังข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อให้สามารถรวมแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อพัฒนาฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว

โดยทั่วไปแล้ว OLAP เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับการรันเหมืองข้อมูล การคำนวณเชิงวิเคราะห์ที่ท้าทาย ฟังก์ชันการรายงานทางธุรกิจ และระบบธุรกิจอัจฉริยะ เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานเชิงวิเคราะห์ เนื่องจากข้อมูลมีอยู่ในรูปแบบดีนอร์มัลไลซ์ แบบฟอร์ม denormalised ช่วยให้สามารถรองรับการสืบค้นเชิงวิเคราะห์ขนาดใหญ่ได้ ความสามารถในการรวบรวมและคำนวณชุดข้อมูลพื้นฐานอย่างรวดเร็วทำให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานเชิงวิเคราะห์

ตัวอย่างของ OLAP

บริษัทการเงินสามารถใช้ระบบ OLAP เพื่อประเมินข้อมูลการขายประจำปีได้ พวกเขาป้อนข้อมูลเกี่ยวกับรายได้จากการขาย อัตรากำไร รายละเอียดลูกค้า ค่าใช้จ่ายโสหุ้ย สถานที่ และพนักงานขาย เพื่อกำหนดกลยุทธ์การขายสำหรับปีต่อไปอย่างถูกต้อง

ธุรกิจค้าปลีกสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแคมเปญโฆษณาล่าสุดของตนได้ พวกเขาป้อนข้อมูลที่เกี่ยวข้องลงในระบบ OLAP เพื่อรวบรวมข้อมูล ศึกษาแนวโน้ม และคาดการณ์ผลลัพธ์สำหรับแคมเปญถัดไป ดังนั้นพวกเขาจึงได้รับชุดข้อมูลที่เข้าใจง่ายและเป็นระเบียบ ตัวอย่างนี้อาจช่วยให้คุณเข้าใจOLTP กับ OLAP ได้ดีขึ้น

OLTP คืออะไร?

OLTP (การประมวลผลธุรกรรมออนไลน์) รองรับแอปพลิเคชันตามธุรกรรมในเฟรมเวิร์กสามระดับ วัตถุประสงค์หลักคือการเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดูแลการทำธุรกรรมรายวันขององค์กรและใช้ DBMS แบบดั้งเดิม โดยปกติแล้วจะใช้ได้กับธุรกรรมออนไลน์ขนาดเล็กจำนวนมาก

ระบบนี้อำนวยความสะดวกในการดำเนินการตามเวลาจริงของธุรกรรมฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่บันทึกโดยผู้คนจำนวนมาก การทำธุรกรรมในชีวิตประจำวันจำนวนมากใช้ระบบ OLTP ตัวอย่างเช่น ตู้เอทีเอ็ม การจองโรงแรม การซื้อของในร้านค้า ฯลฯ นอกจากนี้ ระบบ OLTP ยังนำไปสู่การทำธุรกรรมที่ไม่ใช่ทางการเงิน เช่น การส่งข้อความและการเปลี่ยนรหัสผ่าน

โดยทั่วไปจะใช้สำหรับการดำเนินการ CRUD ที่รวดเร็ว เช่น การลบ อ่าน เขียน เป็นต้น ระบบ OLTP ดำเนินการโดยผสมผสานการสืบค้นฐานข้อมูลอย่างง่ายโดยมีระเบียนค่อนข้างน้อยและต้องการเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว

ตัวอย่างระบบ OLTP

ขั้นตอนการจองสายการบินออนไลน์จำเป็นต้องใส่ข้อมูลลงในฐานข้อมูล เมื่อป้อนข้อมูลที่จำเป็นแล้ว สายการบินที่เลือกจะพร้อมใช้งานในรถเข็น นอกจากนี้ยังจัดการการทำงานพร้อมกันเมื่อผู้ใช้หลายคนเข้าถึงเว็บไซต์เดียวกันพร้อมกัน ในตัวอย่างนี้ OLTP สามารถทำให้ฐานข้อมูลเป็นปกติอย่างสมบูรณ์เพื่อรับประกันการเพิ่มประสิทธิภาพและความสอดคล้องของงานธุรกรรมทั้งหมด

ให้การเข้าถึงโดยตรงไปยังฐานข้อมูลสำหรับผู้ใช้ปลายทาง นอกจากนี้ ระบบ OLTP ยังจัดเก็บบันทึกของสัปดาห์ที่แล้วหรือสองสามวันที่ผ่านมาเพื่อทำธุรกรรมให้สำเร็จ

ความแตกต่างระหว่าง OLTP และ OLAP

ตารางต่อไปนี้เน้นความแตกต่างระหว่าง OLTP กับ OLAP

ข้อดีของ OLAP

รายการข้อดีต่อไปนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ ความแตกต่างของ OLAP และ OLTP ได้ดียิ่งขึ้น

• ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้ระบบ OLAP คือความสอดคล้องของข้อมูลและการคำนวณ
• มันพัฒนาแพลตฟอร์มเดียวเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจทุกประเภท
• ความ แตกต่างระหว่าง OLAP และ OLTP คือขนาดฐานข้อมูลขนาดฐานข้อมูลของระบบ OLAP มีขนาดเล็กกว่าคลังข้อมูล เนื่องจากข้อมูลธุรกรรมทั้งหมดไม่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้ม
• ใช้ข้อจำกัดด้านความปลอดภัยกับวัตถุและผู้ใช้เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

ข้อเสียของ OLAP

• เครื่องมือ OLAP ต้องการความร่วมมือระหว่างบุคลากรจากแผนกต่างๆ ซึ่งอาจเป็นไปไม่ได้เสมอไป
• มีความสามารถในการคำนวณต่ำ เวลาตอบสนองช้า มีความเสี่ยงสูง และขาดความสามารถในการโต้ตอบและการวิเคราะห์

ข้อดีของ OLTP

• ดูแลธุรกรรมประจำวันขององค์กร
• ขยายฐานลูกค้าขององค์กรด้วยการปรับปรุงกระบวนการที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
• รองรับการปฏิบัติตาม ACID โดยที่ ACID ย่อมาจาก Atomicity, Consistency, Isolation และ Durability คุณสมบัติที่เกี่ยวข้องมีประโยชน์สำหรับฐานข้อมูลที่ลงทะเบียนธุรกรรมทางการเงิน ระบบ OLTP รับประกันการทำธุรกรรมที่ไม่สูญเสียและรักษาคุณสมบัติ ACID ภายในฐานข้อมูล
• รับประกันว่าธุรกรรมที่บันทึกไว้ในฐานข้อมูลจะไม่กระทบต่อการทำงานพร้อมกันระหว่างผู้ใช้ต่างๆ ดังนั้น ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องรอให้ผู้ใช้รายอื่นทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้น
• ผู้ใช้ทั้งหมดจึงสามารถเข้าถึงข้อมูลที่อัปเดตได้
• มันรักษาฐานข้อมูลมาตรฐานที่รับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลในทุกขั้นตอนระหว่างการทำธุรกรรม

ข้อเสียของ OLTP

• การทำธุรกรรมออนไลน์จะได้รับผลกระทบอย่างมากหากระบบ OLTP พบความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์
• ระบบช่วยให้ผู้ใช้หลายคนสามารถเข้าถึงและแก้ไขข้อมูลเดียวกันได้พร้อมกัน จึงอาจสร้างสถานการณ์ที่ไม่ปกติและเพิ่มความเสี่ยงได้
• เพื่อให้เกิดการทำงานพร้อมกัน ความพร้อมใช้งาน และการทำธุรกรรมที่รวดเร็ว โดยปกติแล้วระบบ OLTP จะใช้ธุรกรรมที่มีเครือข่ายหลายบริษัท ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีระบบกระจายอำนาจมากขึ้น

สำรวจการรับรองด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

ซื้อกลับบ้าน

ตัวเลือกระหว่างระบบ OLTP และ OLAP ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ การวิเคราะห์ความแตกต่างของ OLAP และ OLTP สามารถช่วยให้คุณเลือกระบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณได้หากคุณ ต้องการ แพลตฟอร์มเดียวสำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ OLAP สามารถช่วยให้คุณค้นพบคุณค่าจากข้อมูลจำนวนมหาศาล หากคุณต้องการจัดการธุรกรรมรายวัน OLTP เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเนื่องจากสามารถประมวลผลธุรกรรมจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วต่อวินาที ในหลายกรณี องค์กรใช้ทั้งระบบ OLTP และ OLAP แท้จริงแล้ว ระบบ OLAP สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ส่งผลให้เกิดการปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจในระบบ OLTP

เต็มใจที่จะก้าวไปสู่จุดสูงสุดในอาชีพของคุณในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? หลักสูตร Executive Post Graduate Program in Data Science ของ upGrad เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณ! นี่คือโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์อันดับ 1 ของอินเดียที่ช่วยให้คุณเรียนรู้และเสริมทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

การจัดเตรียมทักษะที่จำเป็น เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง, การวิเคราะห์เชิงทำนายโดยใช้ Python, Big Data, Data Visualisation และ Natural Language Processing หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณโดดเด่นกว่าใคร ดังนั้น คุณสามารถปลดล็อกโอกาสในการทำงานที่โดดเด่น เช่น Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Product Analyst และ Decision Scientist ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและคณาจารย์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำจะช่วยเหลือคุณอย่างเต็มที่ในการบรรลุความปรารถนาของคุณในโดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สมัครตอนนี้ เพื่อรับอาชีพที่โดดเด่นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย upGrad!

คุณยังสามารถดูหลักสูตรฟรี ของเราที่เปิดสอนโดย upGrad ในสาขาการจัดการ วิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การตลาดดิจิทัล และเทคโนโลยีหลักสูตรทั้งหมดเหล่านี้มีทรัพยากรการเรียนรู้ชั้นยอด การบรรยายสดทุกสัปดาห์ การมอบหมายงานในอุตสาหกรรม และใบรับรองการสำเร็จหลักสูตร – ทั้งหมดนี้ไม่มีค่าใช้จ่าย!

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา