O processamento de transações online (OLTP) e o processamento analítico online (OLAP) têm propósitos distintos. Os sistemas OLTP lidam com grandes volumes de processamento transacional, enquanto os sistemas OLAP analisam grandes volumes de dados complexos para relatar tendências.
Ambos os conceitos dependem da funcionalidade dos sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para armazenar, organizar e analisar dados.
Qual é a diferença entre OLTP e OLAP?
Os sistemas OLTP permitem a execução em tempo real de transações de banco de dados realizadas por grandes grupos de pessoas. Algumas transações são financeiras, como caixas eletrônicos e compras em lojas, ou não financeiras, como mensagens de texto ou alterações de senha.
Os sistemas OLAP realizam análises multidimensionais em grandes conjuntos de dados, geralmente de data warehouses e bancos de dados relacionais. Eles são ideais para mineração de dados e funções de negócios como previsão de vendas.
A tabela abaixo representa algumas das diferenças mais notáveis entre OLTP e OLAP.
| |
OLTP |
OLAP |
| Definição |
Um sistema de software que gerencia um alto volume de transações frequentes de bancos de dados |
Um sistema de software que analisa grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e insights |
| O que faz |
Lida com tarefas diárias como adicionar vendas, atualizar contas e gerenciar estoque |
Ajuda a descobrir padrões e tendências nos dados para tomar melhores decisões |
| Dados que usa |
Dados operacionais atuais, como vendas recentes ou níveis de estoque de produtos |
Dados históricos agregados de várias fontes (tendências de vendas por região ao longo dos anos) |
| Integridade dos dados |
Estrita, mantém a consistência entre as transações |
Ainda importante, garante representação precisa para análise, apesar da potencial redundância |
| Estrutura de dados |
Otimizada para atualizações (listas separadas), normalizada para mínima redundância |
Otimizada para análise (diferentes ângulos), desnormalizada para recuperação mais rápida (pode ter redundância) |
| Esquema |
Normalmente usa esquema de banco de dados relacional |
Frequentemente usa esquemas multidimensionais otimizados para rápida agregação e análise |
| Consultas |
Resolve consultas frequentes, curtas e simples focadas em recuperação ou modificação específica de dados:
ex.: Qual é o nível atual de estoque? |
Resolve consultas complexas envolvendo agregação, filtragem e cálculos em grandes conjuntos de dados:
ex.: Quais regiões estão comprando mais? |
| Desempenho |
Focado na velocidade. Prioriza tempos de resposta rápidos (milissegundos) para transações individuais |
Feito para precisão. Tempos de resposta mais lentos (segundos ou minutos) devido a cálculos complexos em grandes conjuntos de dados |
| Usuários |
Caixas, associados de vendas e representantes de atendimento ao cliente. |
Analistas, executivos e gerentes. |
| Exemplos |
Processamento de pedidos online, atualização de detalhes de clientes, gerenciamento de níveis de estoque |
Análise de tendências de vendas, identificação de segmentos de clientes, previsão de demanda futura |
OLTP fornece dados brutos, e OLAP ajuda a entendê-los. Descubra como as empresas usam análises preditivas para prever o futuro com base nesses insights.
