OLAP versus OLTP: qual é a diferença?
OLAP (processamento analítico online) e OLTP (processamento transacional online) são frequentemente confundidos. Quais são suas principais diferenças e como escolher a opção certa para sua situação?
Vivemos em uma era baseada em dados, em que as organizações que usam dados para tomar decisões mais inteligentes e responder mais rapidamente às necessidades em constante mudança têm maior probabilidade de se destacar. Você pode ver esses dados em ação em novas ofertas de serviços (como aplicativos de compartilhamento de corridas) bem como nos sistemas que impulsionam o varejo (transações de comércio eletrônico e nas lojas).
Dentro do campo da ciência de dados, existem dois tipos de sistemas de processamento de dados: processamento analítico online (OLAP) e processamento de transações online (OLTP). A principal diferença é que um utiliza dados para obter insights valiosos, enquanto o outro é puramente operacional. No entanto, existem maneiras significativas de usar ambos os sistemas para resolver problemas de dados.
A questão não é qual escolher, mas como fazer o melhor uso de ambos os tipos de processamento para sua situação.
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O processamento analítico online (OLAP) é um sistema para realizar análises multidimensionais em alta velocidade em grandes volumes de dados. Normalmente, esses dados são de um data warehouse, data mart ou algum outro armazenamento de dados centralizado. O OLAP é ideal para mineração de dados, business intelligence e cálculos analíticos complexos, bem como para funções de geração de relatórios de negócios, como análise financeira, orçamento e forecasting de vendas.
O núcleo da maioria dos bancos de dados OLAP é o cubo OLAP, que permite consultar, relatar e analisar rapidamente dados multidimensionais. O que é uma dimensão de dados? É simplesmente um elemento de um conjunto de dados específico. Por exemplo, números de vendas podem ter várias dimensões relacionadas à região, época do ano, modelos de produtos e muito mais.
O cubo OLAP estende o formato de linha por coluna de um esquema de banco de dados relacional tradicional e adiciona camadas para outras dimensões de dados. Por exemplo, enquanto a camada superior do cubo pode organizar vendas por região, os analistas de dados também podem fazer um "detalhamento" em camadas para vendas por estado/província, cidade e/ou lojas específicas. Esses dados históricos e agregados para OLAP são geralmente armazenados em um esquema em estrela ou esquema em floco de neve.
O gráfico a seguir mostra o cubo OLAP para dados de vendas em várias dimensões — por região, por trimestre e por produto:
O processamento transacional online (OLTP) permite a execução em tempo real de um grande número de transações de banco de dados por um grande número de pessoas, geralmente pela internet. Os sistemas OLTP estão por trás de muitas de nossas transações cotidianas, desde caixas eletrônicos e compras em armazenar até reservas de hotéis. O OLTP também pode impulsionar transações não financeiras, incluindo alterações de senhas e mensagens de texto.
Os sistemas OLTP utilizam um banco de dados relacional, que pode fazer o seguinte:
- Processar um grande número de transações relativamente simples — geralmente inserções, atualizações e exclusões de dados.
- Permitir o acesso de vários usuários aos mesmos dados e, ao mesmo tempo, garantir a integridade de dados.
- Permitir um processamento muito rápido, com tempos de resposta medidos em milissegundos.
- Fornecer conjuntos de dados indexados para pesquisa, recuperação e consultas rápidas.
- Estar disponível 24 horas por dia, sete dias por semana, 365 dias por ano, com backups incrementais constantes.
Muitas organizações usam sistemas OLTP para fornecer dados para OLAP. Em outras palavras, uma combinação de OLTP e OLAP é essencial em nosso mundo baseado em dados.
A principal distinção entre os dois sistemas está em seus nomes: analítico versus transacional. Cada sistema é otimizado para esse tipo de processamento.
O OLAP é otimizado para conduzir análises de dados complexas para tomadas de decisão mais inteligentes. Os sistemas OLAP são projetados para uso por cientistas de dados, analistas de negócios e trabalhadores do conhecimento, e são compatíveis com business intelligence (BI), mineração de dados e outras aplicações de apoio a decisões.
O OLTP, por outro lado, é otimizado para processar um grande número de transações. Os sistemas OLTP são projetados para serem usados por funcionários da linha de frente (por exemplo, balconistas, caixas de bancos, atendentes de recepções de hotéis) ou por aplicações de autoatendimento ao cliente (por exemplo, serviços bancários online, comércio eletrônico, reservas de viagens).
- Foco: os sistemas OLAP permitem que você extraia dados para análises complexas. Para orientar as decisões de negócios, as consultas geralmente envolvem grandes números de registros. Em contraste, os sistemas OLTP são ideais para fazer atualizações, inserções e exclusões simples em bancos de dados. As consultas normalmente envolvem apenas um ou alguns registros.
- Fonte de dados: um banco de dados OLAP tem um esquema multidimensional, portanto, pode suportar consultas complexas de vários fatos de dados a partir de dados atuais e históricos. Diferentes bancos de dados OLTP podem ser fonte de dados agregados para OLAP e podem ser organizados como um data warehouse. O OLTP, por outro lado, usa um DBMS tradicional para acomodar um grande volume de transações em tempo real.
- Tempo de processamento: no OLAP, os tempos de resposta são de magnitude mais lentos que os do OLTP. As cargas de trabalho são de leitura intensa, envolvendo conjuntos de dados enormes. Nas transações e respostas do OLTP, cada milissegundo conta. As cargas de trabalho envolvem operações simples de leitura e gravação via SQL (structured query language), exigindo menos tempo e menos espaço de armazenamento.
- Disponibilidade: como não modificam os dados atuais, os backups dos sistemas OLAP podem ser feitos com menos frequência. No entanto, os sistemas OLTP modificam os dados com frequência, pois essa é a natureza do processamento transacional. Elas exigem backups frequentes ou simultâneos para ajudar a manter a integridade dos dados.
A escolha do sistema certo para sua situação depende de seus objetivos. Você precisa de uma plataforma única para insights de negócios? OLAP pode liberar valor de grandes volumes de dados. Você precisa gerenciar transações diárias? O OLTP foi projetado para o processamento rápido de um grande número de transações por segundo.
Observe que as ferramentas OLAP tradicionais exigem experiência em modelagem de dados e geralmente exigem cooperação entre várias unidades de negócios. Por outro lado, os sistemas OLTP são críticos para os negócios, e qualquer downtime resulta em transações interrompidas, perda de receita e danos à reputação de sua marca.
Na maioria das vezes, as organizações usam sistemas OLAP e OLTP. Na verdade, os sistemas OLAP podem ser usados para analisar dados que levam a melhorias nos processos de negócios em sistemas OLTP.
Os sistemas de processamento online estão por trás das decisões de negócios e transações de dados que alimentam nossas vidas cotidianas. Para saber mais sobre os sistemas de banco de dados usados com OLAP e OLTP, incentivamos você a explorar os artigos do Learn Hub sobre esses tópicos. Também recomendamos verificar o conteúdo da IBM sobre bancos de dados relacionais e seus casos de uso para OLTP, soluções de IoT e data warehousing para OLAP.
Para saber mais sobre integração de dados para consultas mais rápidas e insights mais intuitivos, leia nosso ebook sobre IBM Db2: o banco de dados de IA.
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