データベースとデータウェアハウス：データベースとデータウェアハウスの違い[2022]

データは、ソフトウェアアプリケーションまたはコンピュータプログラムの中核にあります。 Web開発者、特にバックエンドで作業している開発者は、データベーステクノロジに精通していることが不可欠です。 これらのシステムは、ユーザーが関連情報を直感的に見つけて抽出できるように、データを保存、整理、および処理します。

それらはすべての形とサイズで提供されるため、初心者が決定を下すのは困難です。 Web開発に挑戦する場合は、データベースとデータウェアハウスの違いを理解することが重要です。 利用可能なオプションについて十分な知識があると、特定のニーズに対応するための適切なツールと手法を選択するのに役立ちます。

データベースとデータウェアハウスの議論に入る前に、まずWeb開発プロジェクトの実装におけるこれらのテクノロジーの目的について説明しましょう。

データベースとは何ですか？

実世界の関連要素を表すデータのコレクションは、データベースと呼ばれます。 これは、アプリケーションの重要な構成要素を形成し、ストレージ、アクセシビリティ、取得などの特定のタスク用に編成されています。 通常、構造化された情報はコンピューターに電子的に保存され、データベース管理システム（DBMS）によって制御されます。

データウェアハウスとは何ですか？

ウェアハウスは、組織内のデータ使用量に分析を導入するデータベースの一種です。 異なるソースからの履歴データと可換データのコピーを統合し、分析およびレポートプロセスで利用できるようにします。 したがって、データウェアハウスは、調査、評価、および予測を通じて、より優れた意思決定を可能にします。

データベースとデータウェアハウス

データベースとデータウェアハウスの主な違いは、前者はデータを記録するように設計されているのに対し、後者はデータの分析を支援することです。 データベースでは、データ収集はよりアプリケーション指向ですが、データウェアハウスにはサブジェクトベースの情報が含まれています。 データ処理に関しては、オンライントランザクション処理またはOLTPシステムがデータベース内の要求を処理します。 それどころか、オンライン分析処理またはツールのOLAPカテゴリがデータウェアハウスを支配しています。

さらに、2つのデータベーステクノロジは、コーディングと開発の側面が異なります。 実体関連モデルはデータベースの作成に使用されますが、データモデリング手法はデータウェアハウスの設計に顕著に適用されます。 さらに、データベーステーブルと結合は、データウェアハウスとは異なり、正規化されているため、実装が複雑です。

2つのデータ収集は、クエリとストレージの種類も異なります。 データベースでは単純なトランザクションクエリが使用されますが、データウェアハウス分析には複雑なクエリが必要です。 最後に、データベースシステムの情報は、ウェアハウス内の要約されたデータよりも詳細です。

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データベースを使用することの長所と短所

利点

• デジタルデータベースは冗長性を排除し、複数のビューを可能にします。
• これは、ACID準拠に準拠しています。これは、Atomicity、Consistency、Isolation、Durabilityの略です。
• プログラムとデータの独立性を促進し、データの整合性を維持します。
• これにより、データ共有とマルチユーザートランザクション処理を同時に行うことができます。
• DBMSは、同じデータセットを使用して複数のアプリケーションの要件のバランスを取ることができます。

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短所

• 特にスタートアップの場合、DBMSソフトウェアとハ​​ードウェアの実装コストは高くなる可能性があります。
• 非技術的なバックグラウンドを持つ人々はDBMSに精通していない可能性があるため、DBMSの使用についてスタッフをトレーニングする必要がある場合があります。
• フィールド計算とグループ化操作はDBMSで実行できますが、複雑な計算を処理する機能は限られています。
• 提案されたデータベースソリューションは、組織の既存のシステムと互換性がない可能性があります。
• 所有者がデータベースに保存されている情報を失う可能性があります。 したがって、セキュリティとプライバシーの問題を考慮に入れる必要があります。

データウェアハウスの長所と短所

利点

• ウェアハウジングは、意思決定者に主題情報をプロビジョニングするための迅速な方法を提供します。
• 倉庫保管は、分析と報告の目的で、総所要時間またはTATを削減します。
• さまざまなソースからの有用な情報を1か所にまとめ、ユーザーが部門の枠を超えた活動を実行するのを支援します
• 運用の非効率性を減らし、顧客関係管理システムの品質を向上させます。
• トランザクションデータベースを分析処理から分離することにより、パフォーマンスの向上に貢献します。
• ウェアハウジングは、新しい情報を入力してもデータが消去されないため、データに不揮発性を提供します。

短所

• データウェアハウスに新しいデータソースを追加することは、面倒で時間のかかる作業になる可能性があります。
• ウェアハウジングはメンテナンスの多いセットアップであり、データの抽出、ロード、およびクリーニングに多大な労力を必要とします。
• 平均的なユーザーは、データウェアハウスの使用方法を理解するのに時間がかかる場合があります。 エンドユーザーは、データマイニングやその他の手法についてトレーニングを受ける必要があります。
• データウェアハウジングは進化する主題分野であり、その範囲は新しい職場環境を組み込むために継続的に拡大しています。

最終的な選択に影響を与える要因

Web開発の分野の初心者は、適切なソリューションを選択するのが難しいと感じるかもしれません。 そして、そのような状況では、各選択肢の機能と長所と短所について知ることは非常に有益であることがわかります。 データベースとデータウェアハウスのどちらの議論に勝つかを決定するには、各オプションのユースケースも検討する必要があります。 以下にいくつかの例をまとめました。

銀行

銀行および金融機関は、DBMSを使用して、顧客情報およびアカウント関連のアクティビティ（預金、支払い、ローン、クレジットカードの使用など）を整理します。 データウェアハウスは通常、デスク上のリソースを管理するために使用されます。 銀行セクターのITチームは、日常業務をより効率的に処理し、倉庫保管により優れた顧客サービスを提供できます。

保険

保険は、ビジネスインテリジェンスを活用できるデータ量の多い業界です。 データウェアハウジングのアプローチは、消費パターンを特定し、顧客の傾向と市場の動きを把握するのに役立ちます。

健康管理

ヘルスケアにおけるデータウェアハウジングの機会には、結果の予測と治療レポートの作成を含む戦略的な意思決定が伴います。 ビッグデータと機械学習の進歩により、倉庫保管は患者の病気や特定の病気の予測にも役立ちます。

航空

DBMSは、航空会社が予約と予約の記録を保持するのに役立ち、スケジュール管理を支援します。 その他の運用ルート分析、乗務員の割り当て、マイレージサービスの割引スキームなどについては、データウェアハウジングが理想的な選択肢です。

製造

製造業におけるサプライチェーン管理は、データベースの利用によって革命を起こしました。 DBMSは、生産および在庫状況の追跡からロジスティクス管理項目まで、多くの活動に恩恵をもたらす可能性があります。 一方、データウェアハウスは、企業が高度な分析を実行したり、最適化手法を適用したりする場合に貴重な資産です。

小売り

単純な顧客データベースには、あなたから購入した個人の名前、住所、連絡先情報、電子メールが含まれています。 逆に、データウェアハウスは、顧客の購買行動を垣間見ることができる統合された一元化されたソリューションです。 このような洞察を使用して、プロモーションミックスや価格設定ポリシーなどを決定できます。

電気通信

データベースは、通話記録、毎月の請求書、現在の残高などの詳細で構成されます。対照的に、倉庫保管は複数のソースからの情報を収集し、通信会社がより良い販売と流通の決定を下せるようにします。

管理

DBMSは、HR部門および教育機関の記録管理のシステム化に役立ちます。 組織はこれを使用して、従業員の給与と控除に関連するデータを管理し、給与明細を生成します。 大学の管理者は、学生登録の詳細、コースの登録、結果、料金などのデータベースを維持しています。

また読む： DBMSとRDBMS：DBMSとRDBMSの違い

まとめ

上記のアプリケーションから、万能または万能の答えはないことがわかります。 したがって、自分に最適なものを評価するのが最善です。 データベースとデータウェアハウスの違いを学習したので、情報に基づいた選択を行うことができます。

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