Basis Data dan Gudang Data – Tabel Perbedaan mereka yang mendasar

Perbedaan mendasar

Basis data

Gudang data

Arti

Kumpulan data terorganisir yang disimpan dan diakses secara elektronik

Sistem yang digunakan untuk menyimpan, mengambil, mengelola, melaporkan, dan menganalisis sejumlah besar jenis data apa pun

Untuk tujuan apa?

Untuk menyimpan data

Untuk analisis data

Prosedur yang digunakan

Data ditangkap/diisi

Data diperiksa/dianalisis

Metode pemrosesan

Pemrosesan Transaksi Online

Pemrosesan Analitik Daring

Teknik/metode

prosedur pemodelan ER

Prosedur pemodelan data

Menyimpan data

Teknik Pendekatan Relasional Datar

Dimensi, metode kepingan salju

Pengambilan keputusan

Tidak banyak digunakan karena hanya melibatkan penyimpanan data

Sangat berguna karena menganalisis data

Jenis kueri

Sederhana

Kompleks

Di mana itu biasa digunakan?

Digunakan di hampir semua industri, seperti perbankan, keuangan, kesehatan, telekomunikasi, penerbangan, namun penggunaan akan dibatasi untuk menyimpan data, catatan pelanggan, tagihan, stok dan informasi penjualan

Digunakan di hampir semua industri, seperti perbankan, keuangan, telekomunikasi, penerbangan, namun penggunaannya akan digunakan untuk analisis informasi, memprediksi hasil, mempelajari pola atau perilaku, dan membantu dalam pengambilan keputusan secara keseluruhan.

Dalam lingkungan teknologi yang bergerak cepat saat ini, aspek terpenting adalah data atau informasi yang menjadi tulang punggung organisasi mana pun. Database dan Data Warehouse adalah dua sistem yang umum digunakan untuk mengelola data.

Meskipun keduanya melakukan tugas administrasi data yang sama, ada perbedaan mendasar antara kedua konsep ini karena keduanya melayani tujuan yang berbeda dan menggunakan teknologi yang berbeda dalam pengelolaan data.

Basis Data berbeda dengan Gudang Data:

Perbedaan antara Database dan Data Warehouse adalah Database digunakan untuk merekam data atau informasi, sedangkan Data Warehouse digunakan terutama untuk analisis data.

Namun, perbedaan di atas bukanlah satu-satunya. Perbandingan antara kedua istilah pada parameter tertentu dapat menjelaskan aspek halus:

Perbedaan mendasar

Basis data

Gudang data

Arti

Kumpulan data terorganisir yang disimpan dan diakses secara elektronik

Sistem yang digunakan untuk menyimpan, mengambil, mengelola, melaporkan, dan menganalisis sejumlah besar jenis data apa pun

Untuk tujuan apa?

Untuk menyimpan data

Untuk analisis data

Prosedur yang digunakan

Data ditangkap/diisi

Data diperiksa/dianalisis

Metode pemrosesan

Pemrosesan Transaksi Online

Pemrosesan Analitik Daring

Teknik/metode

prosedur pemodelan ER

Prosedur pemodelan data

Menyimpan data

Teknik Pendekatan Relasional Datar

Dimensi, metode kepingan salju

Pengambilan keputusan

Tidak banyak digunakan karena hanya melibatkan penyimpanan data

Sangat berguna karena menganalisis data

Jenis kueri

Sederhana

Kompleks

Di mana itu biasa digunakan?

Digunakan di hampir semua industri, seperti perbankan, keuangan, kesehatan, telekomunikasi, penerbangan, namun penggunaan akan dibatasi untuk menyimpan data, catatan pelanggan, tagihan, stok dan informasi penjualan

Digunakan di hampir semua industri, seperti perbankan, keuangan, telekomunikasi, penerbangan, namun penggunaannya akan digunakan untuk analisis informasi, memprediksi hasil, mempelajari pola atau perilaku, dan membantu dalam pengambilan keputusan secara keseluruhan.

Basis data biasanya merupakan kumpulan besar data yang disusun secara sistematis ke dalam kolom dan baris.

Dengan kata lain, Basis Data dapat dianggap sebagai kumpulan potongan informasi yang diatur dan digunakan pada komputer / sistem. Basis data adalah fondasi atau tahap awal dari pembangunan atau analisis data.

Basis data biasanya akan berisi data atau informasi yang disusun dalam kolom, baris, dan tabel. Data dapat diperbarui atau diindeks secara berkala sesuai kebutuhan untuk membuatnya mudah diakses atau diambil.

Organisasi menggunakan sistem manajemen basis data (DBMS) untuk menyimpan informasi pelanggan, inventaris, keuangan, penjualan, atau sumber daya manusia.

Basis data menawarkan banyak keuntungan seperti pencarian dan pengambilan yang mudah, fitur keamanan, berbagi data, banyak tampilan, mendukung kerangka kerja multi-pengguna, dan pemrosesan multi-transaksi.

Yang terpenting, Database mengikuti model kepatuhan ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, dan Durability) yang menghindari pemrosesan duplikat dan kesalahan lainnya.

Database tidak bebas dari kontra. Beberapa fitur dari Database yang menjadikannya bukan pilihan yang berharga bagi banyak orang termasuk biaya implementasi yang cukup tinggi untuk sejumlah besar data, kerumitan beberapa Database yang lagi-lagi meningkatkan biaya pemahaman dan pelatihan, dan masalah dengan kompatibilitas dengan sistem lain.

Basis data mungkin tidak dapat melakukan operasi/perhitungan yang rumit dan analisis data, sehingga keputusan tidak dapat diambil berdasarkan data yang disimpan dalam Basis Data .

Gudang Data adalah sistem atau metode yang digunakan untuk menganalisis dan mengelola data dalam jumlah besar.

Gudang Data dapat dianggap sebagai informasi atau dokumentasi yang disiapkan untuk menyimpan dan menganalisis data historis dan terkini dalam volume yang kompleks dan besar.

Gudang Data mengumpulkan data dari berbagai sumber, menganalisisnya, dan membantu menghasilkan laporan untuk tujuan manajemen. Data yang akan dianalisis dapat berasal dari satu atau beberapa aplikasi atau sumber.

Data Warehouse menggunakan kueri kompleks untuk menghasilkan laporan analitik yang disesuaikan.

Gudang Data terutama digunakan untuk melaporkan, memadatkan, menganalisis, dan mengintegrasikan data untuk tujuan pengambilan keputusan. Data Warehouse menyertakan metodologi lanjutan untuk mengaktifkan pencarian cepat, filter lanjutan, dan analisis akurat.

Gudang Data dapat dianggap sebagai versi kebenaran tunggal (SVOT) untuk organisasi terkait analisis dan pengambilan keputusan. Data yang disimpan di Data Warehouse bersifat non-volatile, artinya tidak akan terhapus saat data baru ditambahkan.

Data Warehouse tidak luput dari kekurangan. Beberapa masalah umum Data Warehouse termasuk biaya tinggi yang terkait dengan implementasi, pemeliharaan, dan pelatihan karena rumit.

Gudang Data melibatkan terlalu banyak waktu untuk aktivitas tertentu seperti memuat, dan mengekstraksi data, menambahkan data baru, atau memperbarui data yang ada.

Referensi:

  1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
  2. https://bmcbioinformatic

Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ♥️

Related Posts