Was ist der Unterschied? (Plus Vorteile und Beispiele) • BUOM

5. August 2021

Viele Unternehmen nutzen Online-Datenverarbeitungssysteme, um die Effizienz zu steigern und die Genauigkeit ihrer Prozesse sicherzustellen. OLTP und OLAP sind zwei solcher Systeme, die Unternehmen verschiedene Funktionen im Zusammenhang mit der Online-Datenverarbeitung bieten. Wenn Sie die Unterschiede zwischen diesen beiden Systemen kennen, können Sie besser verstehen, wie jedes einzelne System Ihrem Unternehmen zugute kommt und Ihren Teams helfen kann. In diesem Artikel besprechen wir die Definitionen von OLTP und OLAP, die Hauptunterschiede zwischen ihnen und ihre Vorteile und geben Beispiele dafür, wie ein Unternehmen beide Verarbeitungssysteme nutzen kann.

Was ist OLTP?

OLTP oder Online-Transaktionsverarbeitung ist eine Methode zur Durchführung von Transaktionen in Echtzeit mithilfe einer Online-Datenbank, die automatisch aktualisiert wird, wenn Transaktionen stattfinden. Unternehmen wie Banken, Hotels und Restaurants nutzen häufig OLTP, um ihren Mitarbeitern und Kunden die gleichzeitige und effiziente Durchführung mehrerer Transaktionen in Echtzeit zu ermöglichen und dabei die Datengenauigkeit aufrechtzuerhalten. Bei Transaktionen aktualisieren OLTP-Systeme automatisch den Kontostand und speichern andere wichtige Informationen wie Datum und Uhrzeit.

Was ist OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) ist ein Dienst zur Analyse großer Datenmengen in mehreren Dimensionen. Dabei bezieht sich eine Dimension auf ein Element eines bestimmten Datensatzes. Wenn ein Unternehmen beispielsweise über Daten zu seinen Werbekampagnen verfügt, einschließlich Elementen wie Verbraucherwirkung, Werbedauer, Produktumsatz und Werbekosten, kann es mithilfe von OLAP die Daten für jedes Element sortieren und analysieren. Unternehmen nutzen OLAP häufig für komplexe Analysen, Data Mining, Finanzanalysen, Budgetierung und Prognosen.

Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Systemen

Hier ist eine Liste einiger wichtiger Unterschiede zwischen OLTP und OLAP:

Verwendung

Unternehmen nutzen OLTP für Transaktionszwecke. Zu den Eingaben in OLTP gehören Werteaustausche, beispielsweise Kundenkäufe in einem Einzelhandelsgeschäft. Diese Systeme verarbeiten Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig und verfolgen die Reihenfolge, in der sie eintreffen, mit Millisekundengenauigkeit. Dies ermöglicht es Unternehmen, fortlaufende Aufzeichnungen zu führen und einen effizienten Geschäftsbetrieb sicherzustellen.

Die Verwendung von OLAP ist oft analytischer. Eingabedaten stammen aus mehreren Datensätzen, oft mit mehreren Variablen oder Elementen, wie z. B. jährlichen Finanzdaten oder Verkaufsmengen. Datenanalysten verwenden häufig OLAP-Dienste, um Abfragen – also Anfragen nach bestimmten Arten von Informationen – aus vielen Datensätzen gleichzeitig auszuführen. Diese Dienste können Daten organisieren, um Trends, Regeln und Muster zu erkennen, die Unternehmen dabei helfen können, bestimmte Ziele zu erreichen, beispielsweise die Steigerung des Umsatzes.

Verarbeitungsgeschwindigkeit

Die Geschwindigkeit der OLTP-Datenverarbeitung ist hoch, um sicherzustellen, dass die Transaktionsinformationen aktuell sind. Wenn Sie beispielsweise 500 $ auf Ihrem Bankkonto haben und etwas für 490 $ kaufen, kann Ihr Bankkonto diese Zahlung sofort verfolgen und Ihren neuen Saldo von 10 $ anzeigen. Diese Effizienz kann auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass Ihre Bank Ihr Konto mit dem OLTP-System verknüpft, um sicherzustellen, dass Sie Ihr Konto nicht überziehen.

OLAP-Dienste verarbeiten Daten schnell, liefern jedoch möglicherweise keine sofortigen Ergebnisse. Die Eingabedaten in diese Systeme stammen nicht gleichzeitig aus verschiedenen Quellen, sodass häufig keine gleichzeitige Zeitverfolgung und ständige Aktualisierung erforderlich ist, wie dies bei OLTP häufig der Fall ist.

Erforderliche Erfahrung

Viele Arten von Mitarbeitern nutzen OLTP-Systeme in verschiedenen Branchen, darunter auch Berufseinsteiger. Kassenbetreiber können beispielsweise OLTP-Systeme nutzen, wenn ihre Kasse automatisch eine Verbindung zu einem Point-of-Service (POS)-System herstellt, das über eine Softwareschnittstelle die Online-Transaktionsverarbeitung für viele stationäre Geschäfte durchführt. OLTP-Systeme sind in der Regel benutzerfreundliche Maschinen für alle Fachkenntnisse in einem Unternehmen.

Mitarbeiter, die OLAP-Dienste nutzen, verfügen in der Regel über Erfahrung in der Datenanalyse. Um bestimmte Abfragen eingeben und deren Ergebnisse interpretieren zu können, kann es wichtig sein, über Kenntnisse des spezifischen Systems oder der verwendeten Analysemethoden zu verfügen. Beispielsweise kann es für ein bestimmtes System erforderlich sein, dass Benutzer statistische Daten wie Proportionen, Durchschnittswerte oder Standardwerte interpretieren.

Backup-Häufigkeit

Um sicherzustellen, dass die Daten immer korrekt und zugänglich sind, sichern OLTP-Systeme die Daten regelmäßig. Solche Systeme können einen Backup-Server oder mehrere Server verwenden, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Aufgrund der Bedeutung und Vertraulichkeit von Geldtransaktionen verlassen sich Verbraucher und Unternehmen häufig darauf, dass OLTP-Systeme korrekt und effizient funktionieren. Umgekehrt finden in OLAP-Systemen häufig Backups statt, um die Sicherheit und Verfügbarkeit aller Daten zu gewährleisten.

Komplexität der Abfrage

OLTP-Abfragen sind oft einfach, da sie sich nur mit der Addition oder Subtraktion von Transaktionsbeträgen befassen. OLAP-Abfragen sind in der Regel komplexer und erfordern die Analyse mehrerer Variablen aus mehrdimensionalen Datensätzen. Sie können beispielsweise eine Abfrage in einem OLAP-System ausführen, das Finanzdaten für das Vorjahr enthält, um die Produkte zu ermitteln, die für jeden Wochentag den höchsten Umsatz generiert haben. Das System kann Daten nach Tag, Produkttyp und Gesamtumsatz sortieren und so Analysten wertvolle Informationen zu ihrer Anfrage liefern.

Datennormalisierung

Daten in OLAP-Systemen werden nicht normalisiert, da jede Eingabe gleich wichtig ist. OLTP-Systeme normalisieren häufig Daten, um Anomalien, doppelte Daten und Ausreißer zu berücksichtigen. Diese Normalisierung erleichtert die genaue Analyse von Datensätzen.

Vorteile von OLTP-Systemen

Hier ist eine Liste einiger potenzieller Vorteile, die Unternehmen durch den Einsatz von OLTP-Systemen erzielen können:

Transaktionsautomatisierung

Vor der Einführung von OLTP-Systemen führten Mitarbeiter Transaktionen manuell durch oder verwalteten Bargeldaufzeichnungen mithilfe einfacher Computersysteme. OLTP automatisiert diesen Prozess, sodass die manuelle Aufzeichnung von Transaktionsdaten nicht mehr erforderlich ist. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern, Umsatzverluste zu begrenzen und die Integrität der Geschäftsinteraktionen sicherzustellen.

Parallelität

OLTP-Algorithmen ermöglichen die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Instanzen von Transaktionsdaten und verfolgen die Reihenfolge jeder Transaktion, was für Unternehmen von Vorteil sein kann. Beispielsweise könnte ein Hotelunternehmen eines dieser Systeme nutzen, um die Verfügbarkeit von Hotelzimmern zu verfolgen und so sicherzustellen, dass nur noch verfügbare Zimmer verkauft werden. Sobald eine Transaktion stattfindet, reduziert das System die Anzahl der verfügbaren Nummern entsprechend. Sobald keine Nummern mehr verfügbar sind, entzieht das System Kunden automatisch die Möglichkeit zum Kauf.

Zuverlässigkeit

OLTP-Backups ermöglichen eine konsistente Berichterstattung über Transaktionsdaten. Dadurch können Verbraucher und Unternehmen sichere und nahtlose Transaktionen durchführen. Diese Zuverlässigkeit hilft Unternehmen unter anderem, treue Kunden zu gewinnen.

Vorteile von OLAP-Systemen

Hier ist eine Liste einiger potenzieller Vorteile, die Unternehmen durch den Einsatz von OLAP-Systemen erzielen können:

Datensammlung

Analysten nutzen Data Mining, um Unregelmäßigkeiten, Muster und Korrelationen in großen Datensätzen zu entdecken und Ergebnisse vorherzusagen. OLAP-Systeme können Daten zusammenfassen und Fachleuten bei der Durchführung eingehender Analysen helfen. Wenn ein Datensatz beispielsweise Millionen von Datenpunkten enthält, kann ein OLAP-System den Zeitaufwand für die Analyse und Verarbeitung der Daten reduzieren.

Trend analysen

Sobald die Daten extrahiert sind, stehen sie für die Trendanalyse zur Verfügung. OLAP-Systeme verwenden typischerweise die Würfelmethode zur Trendanalyse, bei der Daten mithilfe von Variablen in verschiedene Dimensionen sortiert, Schichten gestapelter Tabellen erstellt und eine visuelle Darstellung des Würfels erstellt werden. Diese Systeme können die Daten dann basierend auf den Elementen einer bestimmten Abfrage in verschiedene Datenwürfel sortieren, was die Analyse von Trends erleichtert.

Computergestützte Automatisierung

OLAP-Systeme können Berechnungen auch auf umfangreichen Datenstrukturen automatisch durchführen, nachdem Sie eine Abfrage in sie eingegeben haben. Dies kann dazu beitragen, die manuellen Berechnungen der Analysten zu reduzieren und so die Effizienz und Genauigkeit zu erhöhen. Diese Spezialisten können beispielsweise Transaktions- und Ausgabenwerte hinzufügen, um Buchhaltern dabei zu helfen, genaue Bilanzen zu erstellen.

Beispiele, wie Unternehmen OLTP-Systeme nutzen können

Hier sind zwei Beispiele von Unternehmen, die OLTP-Systeme effektiv nutzen:

Beispiel eins

FastSkies ist eine Fluggesellschaft, die OLTP-Systeme verwendet, um Tickets für ihre Flüge zu buchen. Wenn Kunden Tickets kaufen und einen Sitzplatz auswählen, entfernt das System diesen Sitzplatz automatisch aus dem Flugbestand und verarbeitet die Transaktion. FastSkies verfolgt die Richtlinie, Flüge niemals zu überbuchen, um sicherzustellen, dass jeder, der einen Sitzplatz kauft, ihn am gewünschten Flugdatum erhält. Das OLTP-System hilft FastSkies dabei, diese Richtlinie einzuhalten, und das Unternehmen hat dadurch eine große Anzahl treuer Kunden gewonnen, die seine schnellen und präzisen Dienste zu schätzen wissen.

Beispiel zwei

FamilyRun Credit Union verwendet OLTP, um alle Kundenkäufe zu verfolgen. Wenn sich ein Kunde bei seinem FamilyRun-Konto anmeldet, kann er aktualisierte Transaktionsinformationen sehen und sofort Geld an andere FamilyRun-Mitglieder senden. OLTP stellt sicher, dass Transaktionen sofort bei ihrem Auftreten auf dem Konto erscheinen und stellt sicher, dass die aktuellen Salden korrekt sind.

Beispiele, wie Unternehmen OLAP-Systeme nutzen können

Hier sind zwei Beispiele von Unternehmen, die OLAP-Systeme effektiv nutzen:

Beispiel eins

Die nationale Einzelhandelskette PartyHearty analysiert Daten ihrer neuesten Werbekampagne. Marketingspezialisten dieses Unternehmens verfügen über Daten zu Standort, Anzeigentyp, Umsatz, Produkttyp und Zielgruppe. Um Trends zu organisieren und zu erkennen und die Ergebnisse ihrer nächsten Kampagne vorherzusagen, geben sie die Daten in ihren OLAP-Dienst ein, der ihnen dann organisierte und leicht verständliche Datensätze liefert. Sie verwenden diese Datensätze, um Bereiche ihrer Kampagne zu identifizieren, die sie für zukünftige Kampagnen verbessern können.

Beispiel zwei

Fachleute eines neu gegründeten Finanzdienstleistungsunternehmens nutzen einen OLAP-Dienst, um ihre jährlichen Umsatzdaten zu analysieren. Sie geben Daten zu Umsatzerlösen, Kundenbeschreibungen, Gewinnspannen, Gemeinkosten, Vertriebspartnern und Standorten ein, um ihre Vertriebsstrategien für das nächste Jahr besser festzulegen. Sie kamen zu dem Schluss, dass einige Verkäufer beim Verkauf eines bestimmten Produkts in einer bestimmten Region außergewöhnlich gute Ergebnisse erzielten. Dies führt dazu, dass das Startup ein Büro in dieser Region eröffnet und Verkäufer zu Vertriebsleitern befördert, was zu höheren Gewinnen führt.