OLTP vs DW: Comparativa Detallada y Explicación de las Diferencias

Diferencias entre OLTP y DW

A continuación, se presentan las diferencias clave entre OLTP (Online Transaction Processing) y DW (Data Warehouse):

OLTP (Online Transaction Processing)

• Prioridad: Tiempo de respuesta y disponibilidad inmediata.
• Tiempo de respuesta: Menos de 1 minuto.
• Bases de Datos: Cualquier tipo.
• Contenido: Organizado según procesos.
• Naturaleza de la información: Dinámica, volátil, refleja el estado actual del negocio.
• Procesamiento de la información: Estructurado, repetitivo.
• Usuarios: Niveles operativos y parte del nivel medio.
• Operaciones: DML (Data Manipulation Language).
• Tamaño de la BD: De pequeña a grande.
• Organización de la data: Orientada a la aplicación.
• Duración o permanencia de la data: No tiene más de 2 meses del tiempo.
• Fuentes: De la organización y fuentes externas.
• Tipo de actividades: Automatización de procesos operacionales.

DW (Data Warehouse)

• Prioridad: Uso fácil y accesos flexibles.
• Tiempo de respuesta: Segundos a horas.
• Bases de Datos: Relacionales inteligentes o activas.
• Contenido: Organizado según tema.
• Naturaleza de la información: Histórica.
• Procesamiento de la información: No estructurado, heurístico y analítico.
• Usuarios: Nivel gerencial.
• Operaciones: Solo consulta e inserts.
• Tamaño de la BD: Grande a muy grande.
• Organización de la data: Orientado a un tema y hacia el tiempo.
• Duración o permanencia de la data: De 2 a 10 años.
• Fuentes: Internas y externas.
• Tipo de actividades: Análisis para la toma de decisiones.

Datamart

Un Datamart es un tipo de DW que se desarrolla específicamente para un departamento específico de una organización.

Diferencias entre un DW y un Data Mart

Data Mart

• Alcance: Departamento.
• Tiempo de implementación: Meses.
• Temas: Único.
• Fuente: Menos fuentes que el DW.
• Tamaño promedio: Menor a 100 GB.

DW

• Alcance: Toda la organización.
• Tiempo de implementación: Meses a años.
• Temas: Muchos.
• Fuente: Muchas fuentes que el DW.
• Tamaño promedio: Mayor a 100 GB.

Tipos de Tablas de un DW

Las tablas de un Data Warehouse se clasifican en diferentes tipos, siendo las tablas de hechos y dimensiones las más importantes.

Tablas de Hechos

Las tablas de hechos almacenan las medidas o métricas clave del negocio. Estas tablas contienen información numérica que se analiza para obtener información valiosa. Las tablas de hechos suelen tener una clave primaria compuesta y pueden contener información derivada y calculada. El volumen de datos en estas tablas puede variar significativamente.

Existen tres tipos principales de tablas de hechos:

• Aditivo: El valor se puede sumar a través de todas las dimensiones.
• Semiaditivo: El valor se puede sumar a través de algunas dimensiones, pero no todas.
• No aditivo: El valor no se puede sumar a través de ninguna dimensión.