OLAP vs OLTP: Apa perbedaannya?
OLAP (pemrosesan analitik online) dan OLTP (pemrosesan transaksional online) sering membingungkan. Apa perbedaan utama mereka dan bagaimana Anda memilih yang tepat untuk situasi Anda?
Kita hidup dalam era berbasis data, di mana organisasi yang menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan merespons lebih cepat terhadap perubahan kebutuhan akan lebih mungkin menjadi yang teratas. Anda dapat melihat data ini bekerja di penawaran layanan baru (seperti aplikasi berbagi tumpangan) serta sistem tangguh yang mendorong retail (baik e-commerce maupun transaksi di toko).
Dalam bidang ilmu data, ada dua jenis sistem pemrosesan data: pemrosesan analitik online (OLAP) dan pemrosesan transaksi online (OLTP). Perbedaan utamanya adalah bahwa yang satu menggunakan data untuk mendapatkan insight berharga, sementara yang lainnya murni bersifat operasional. Namun, ada cara yang berarti untuk menggunakan kedua sistem untuk memecahkan masalah data.
Pertanyaannya bukanlah mana yang harus dipilih, tetapi bagaimana memanfaatkan kedua jenis pemrosesan sebaik-baiknya untuk situasi Anda.
Buletin industri
Berita teknologi terbaru, didukung oleh insight dari pakar
Tetap terinformasi tentang tren industri yang paling penting—dan menarik—tentang AI, otomatisasi, data, dan di luarnya dengan buletin Think. Lihat Pernyataan Privasi IBM®.
Langganan Anda akan disediakan dalam bahasa Inggris. Anda akan menemukan tautan berhenti berlangganan di setiap buletin. Anda dapat mengelola langganan atau berhenti berlangganan di sini. Lihat Pernyataan Privasi IBM® kami untuk informasi lebih lanjut.
Pemrosesan analitik online (OLAP) adalah sistem untuk melakukan analisis multidimensi dengan kecepatan tinggi pada volume data yang besar. Biasanya, data ini berasal dari gudang data, pasar data, atau penyimpanan data terpusat lainnya. OLAP sangat ideal untuk penambangan data, intelijen bisnis, dan perhitungan analitis yang kompleks, serta fungsi pelaporan bisnis seperti analisis keuangan, penganggaran, dan forecasting.
Inti dari sebagian besar basis data OLAP adalah kubus OLAP yang memungkinkan Anda untuk dengan cepat mengajukan kueri, melaporkan, dan menganalisis data multidimensi. Apa itu dimensi data? Ini hanyalah satu elemen dari kumpulan data tertentu. Misalnya, angka penjualan mungkin memiliki beberapa dimensi yang terkait dengan wilayah, waktu dalam setahun, model produk, dan banyak lagi.
Kubus OLAP memperluas format baris-kolom dari skema basis data relasional tradisional dan menambahkan lapisan untuk dimensi data lainnya. Sebagai contoh, meskipun lapisan atas kubus dapat mengatur penjualan berdasarkan wilayah, analis data juga dapat "menelusuri" ke berbagai lapisan untuk penjualan berdasarkan negara bagian/provinsi, kota, dan/atau toko tertentu. Data agregat historis untuk OLAP ini biasanya disimpan dalam skema bintang atau skema kepingan salju.
Grafik berikut ini menunjukkan kubus OLAP untuk data penjualan dalam berbagai dimensi — berdasarkan wilayah, kuartal, dan produk:
OLTP (pemrosesan transaksi online) memungkinkan eksekusi real-time dari sejumlah besar transaksi basis data oleh banyak orang, biasanya melalui internet. Sistem OLTP berada di balik banyak transaksi sehari-hari kita, mulai dari ATM hingga pembelian di dalam toko hingga reservasi hotel. OLTP juga dapat mendorong transaksi bukan keuangan, termasuk perubahan kata sandi dan pesan teks.
Sistem OLTP menggunakan basis data relasional yang dapat melakukan hal berikut:
- Memproses sejumlah besar transaksi yang relatif sederhana — biasanya penyisipan, pembaruan, dan penghapusan data.
- Mengaktifkan akses banyak pengguna ke data yang sama sekaligus memastikan integritas data.
- Mendukung pemrosesan yang sangat cepat dengan waktu respons diukur dalam milidetik.
- Menyediakan indeks kumpulan data untuk pencarian, pengambilan, dan kueri cepat.
- Tersedia 24/7/365, dengan pencadangan konstan bertahap.
Banyak organisasi menggunakan sistem OLTP untuk menyediakan data bagi OLAP. Dengan kata lain, kombinasi OLTP dan OLAP sangat penting dalam dunia berbasis data kita.
Perbedaan utama antara kedua sistem adalah dalam nama mereka: analitis vs transaksional. Setiap sistem dioptimalkan untuk jenis pemrosesan tersebut.
OLAP dioptimalkan untuk melakukan analisis data yang kompleks untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Sistem OLAP dirancang untuk digunakan oleh ilmuwan data, analis bisnis, dan pekerja berbasis pengetahuan. Mereka mendukung intelijen bisnis (BI), penambangan data, dan aplikasi pendukung keputusan lainnya.
OLTP, di sisi lain, dioptimalkan untuk memproses sejumlah besar transaksi. Sistem OLTP dirancang untuk digunakan oleh pekerja garis depan (misalnya, kasir, kasir nasabah, staf resepsionis hotel) atau aplikasi layanan mandiri pelanggan (misalnya, perbankan online, e-commerce, reservasi perjalanan).
- Fokus: Sistem OLAP memungkinkan Anda mengekstrak data untuk analisis yang kompleks. Untuk mendorong keputusan bisnis, kueri sering melibatkan sejumlah besar catatan. Sebaliknya, sistem OLTP ideal untuk membuat pembaruan sederhana, penyisipan, dan penghapusan dalam basis data. Kueri biasanya hanya melibatkan satu atau beberapa catatan.
- Sumber data: Basis data OLAP memiliki skema multidimensi sehingga dapat mendukung kueri yang kompleks tentang berbagai fakta data dari data saat ini dan data historis. Basis data OLTP yang berbeda dapat menjadi sumber data agregat untuk OLAP dan dapat diatur sebagai gudang data. OLTP, di sisi lain, menggunakan DBMS tradisional untuk mengakomodasi volume besar transaksi real-time.
- Waktu pemrosesan: Dalam OLAP, waktu respons jauh lebih lambat daripada OLTP. Beban kerja membutuhkan pembacaan intensif, melibatkan kumpulan data yang sangat besar. Untuk transaksi dan respons OLTP, setiap milidetik diperhitungkan. Beban kerja melibatkan operasi baca dan tulis sederhana melalui SQL (bahasa kueri terstruktur), membutuhkan lebih sedikit waktu dan penyimpanan.
- Ketersediaan: Karena tidak mengubah data saat ini, sistem OLAP dapat lebih jarang dicadangkan. Namun, sistem OLTP sering memodifikasi data, karena ini adalah sifat pemrosesan transaksional. Mereka memerlukan pencadangan yang sering atau bersamaan untuk membantu menjaga integritas data.
Memilih sistem yang tepat untuk situasi Anda tergantung pada tujuan Anda. Apakah Anda memerlukan satu platform untuk insight bisnis? OLAP dapat membantu Anda mengungkapkan nilai dari sejumlah besar data. Apakah Anda perlu mengelola transaksi harian? OLTP dirancang untuk pemrosesan cepat sejumlah besar transaksi per detik.
Perlu diketahui bahwa alat OLAP tradisional membutuhkan keahlian pemodelan data dan sering kali membutuhkan kerja sama di beberapa unit bisnis. Sebaliknya, sistem OLTP penting bagi bisnis, waktu henti bisa mengakibatkan transaksi terganggu, kehilangan pendapatan, dan kerusakan reputasi merek Anda.
Sebagian besar waktu, organisasi menggunakan sistem OLAP dan OLTP. Bahkan, sistem OLAP dapat digunakan untuk menganalisis data yang mengarah pada perbaikan proses bisnis dalam sistem OLTP.
Sistem pemrosesan online berada di balik keputusan bisnis dan transaksi data yang mendukung kehidupan kita sehari-hari. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang sistem basis data yang digunakan dengan OLAP dan OLTP, kami menyarankan Anda untuk menjelajahi artikel Learn Hub tentang semua topik ini. Kami juga merekomendasikan Anda untuk melihat konten IBM tentang basis data relasional dan contoh penggunaannya untuk OLTP, solusi IoT, dan gudang data untuk OLAP.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengintegrasian data untuk kueri yang lebih cepat dan insight yang lebih intuitif, baca buku elektronik kami tentang IBM Db2: Basis Data AI.
Sumber daya
Buat dan kelola pipeline data streaming cerdas melalui antarmuka grafis yang intuitif, yang memfasilitasi integrasi data tanpa batas di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud.
watsonx.data memungkinkan Anda untuk menskalakan analitik dan AI dengan semua data Anda, di mana pun data berada, melalui penyimpanan data yang terbuka, hybrid, dan diatur.
Buka nilai data perusahaan dengan IBM Consulting, membangun organisasi berbasis insight yang memberikan keuntungan bisnis.