¡Hola a todos! Hoy voy a hablar sobre las cargas de trabajo transaccionales versus analíticas. Las cargas de trabajo transaccionales y analíticas son realmente dos formas diferentes de describir los datos. Estoy seguro de que todos hemos escuchado el término carga de trabajo antes, probablemente en referencia a nuestro propio trabajo. Nuestro gerente nos pregunta cómo se ve nuestra carga de trabajo. Le decimos lo que hemos estado haciendo o cuánto hemos estado haciendo, y realmente es lo mismo con los datos. Entonces, como dije, son dos formas en las que podemos describir los datos. Tenemos cargas de trabajo transaccionales que son más información operativa diaria y cargas de trabajo analíticas, que están orientadas más hacia el análisis. Y al profundizar en ellas, realmente podemos ver las diferentes propiedades de ambas.
Índice
Cargas de trabajo transaccionales
Esto también se llama OLTP o Procesamiento de Transacciones en Línea. Algunos ejemplos de esto son un cliente realizando una compra, consultar el saldo de su cuenta bancaria o incluso hacer una reservación de hotel. Toda esta información es información operativa diaria, ¿verdad? Entonces, eso es todo OLTP. Podemos comenzar profundizando en un ejemplo de esto. Veamos a un cliente realizando una compra. Como dije, dado que esta es información diaria, es transaccional y hay algunas propiedades diferentes que realmente la definen como tal. En primer lugar, nos enfocamos en un único cliente, ¿verdad?, en una sola entidad. Entonces, todos los datos transaccionales se enfocan en una entidad única, un único dato, ¿verdad? Y también es muy importante que esto sea en tiempo real. Imagina que entras a una tienda, realizas una compra y no es en tiempo real. Se tarda 15 minutos solo para que se procese tu transacción. Probablemente no serías un cliente muy feliz, y el negocio no estaría muy contento porque está perdiendo clientes o sus clientes no están satisfechos. Por lo tanto, es muy importante que las bases de datos OLTP admitan el procesamiento en tiempo real. Además de eso, también queremos asegurarnos de que estemos admitiendo la concurrencia. Esto se refiere a la capacidad de que varios usuarios accedan a la base de datos al mismo tiempo. Entonces, imagina nuevamente que estás en una tienda, estás haciendo la fila para pagar y solo hay una caja registradora abierta. Esto nuevamente no es muy eficiente, ¿verdad?, y probablemente tampoco estarías muy feliz en esta situación. Por lo tanto, es importante asegurarse de que varios usuarios puedan acceder a la base de datos y no estemos esperando a que cada persona procese su transacción antes de que se realice la siguiente transacción. Esto realmente analiza algunas de las propiedades clave de OLTP y algunas de las operaciones que se admiten se denominan operaciones CRUD. Tenemos Create, que es crear un registro. Si eres un cliente nuevo en un restaurante, ellos están creando un registro sobre ti. También tenemos Read, que consiste en leer información de la base de datos y devolverla. Por ejemplo, si quieres saber cuál es el saldo de tu cuenta bancaria, eso se lee de la base de datos y se te devuelve. También tenemos Update. Si cambiaste tu dirección, quieres actualizar esa información en cualquier base de datos donde se almacene tu información, ¿verdad? Por lo tanto, las bases de datos OLTP admiten actualizaciones. Y finalmente, Delete. Supongamos que recibes mucha información de una tienda en la que compras y realmente no deseas recibir sus boletines informativos todos los días o todas las semanas. Entonces eliminas tu información, las bases de datos OLTP admiten esa operación.
Cargas de trabajo analíticas
Ahora cambiemos de enfoque y veamos los almacenes de datos OLAP o almacenes de datos analíticos. Como dije, otra palabra para esto es OLAP o Procesamiento Analítico en Línea. Y esto se enfoca más en los datos como un conjunto. Mientras que antes nos enfocábamos en una sola entidad realizando una sola compra, ahora nos enfocamos en los datos como un conjunto. Nos enfocamos en los datos como un conjunto para comprender realmente las diferentes tendencias que están ocurriendo en una organización y tomar decisiones comerciales más inteligentes. Entonces, mientras que la base de datos OLTP se centra en el procesamiento en tiempo real, esto podría ser un poco más lento porque estamos analizando grandes cantidades de información y tomando decisiones comerciales más inteligentes a partir de eso. Pero existe una estrecha relación entre las bases de datos OLTP y los almacenes de datos OLAP. Podemos llevar la información que está en nuestra base de datos OLTP a nuestro almacén de datos OLAP. Normalmente, en una empresa, tenemos varias bases de datos OLTP. Podemos tener una base de datos para las ventas, podemos tener otra para el inventario y otra para el envío. Toda esta información se agrega en nuestro almacén de datos OLAP. Y esto suele ser un almacén de datos empresarial (EDW, por sus siglas en inglés). Y como dije, esto te brinda una visión integral de tu organización. Te permite ver todos los datos que llegan y tomar decisiones más inteligentes a partir de eso. Entonces, ¿por qué no verlo de principio a fin, verdad? Comenzamos con nuestro cliente. Nuestro cliente va a una tienda. Realiza una compra. Esa información se almacena en una base de datos OLTP. Luego, toda la información en esta base de datos OLTP se transfiere a un almacén de datos OLAP y desde allí, un usuario comercial lo utiliza para tomar decisiones basadas en datos para la empresa, lo que finalmente beneficia al cliente. Por lo tanto, la información transaccional realmente describe lo que está sucediendo en una organización. Es todos estos datos que se generan para describir realmente los procesos. Mientras que la información analítica está más orientada al análisis. Y ambas trabajan juntas para impulsar ideas basadas en datos. Gracias. Gracias. Si te ha gustado este artículo y quieres ver más como este, por favor haz clic en me gusta y suscríbete. Si tienes alguna pregunta, déjala en los comentarios a continuación.
Resumen
| Cargas de trabajo transaccionales | Cargas de trabajo analíticas |
|---|---|
| Información operativa diaria | Información como un conjunto |
| Enfocado en una entidad única y transacciones en tiempo real | Enfocado en datos agregados y análisis más lento |
| Admite operaciones CRUD: Create, Read, Update, Delete | Permite tomar decisiones empresariales más inteligentes |
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre las cargas de trabajo transaccionales y analíticas?
Las cargas de trabajo transaccionales se centran en la información operativa diaria y las transacciones en tiempo real, mientras que las cargas de trabajo analíticas se enfocan en datos agregados y permiten tomar decisiones empresariales más inteligentes.
2. ¿Qué operaciones se admiten en las bases de datos de cargas de trabajo transaccionales?
Las bases de datos de cargas de trabajo transaccionales admiten operaciones CRUD: Create, Read, Update y Delete. Estas operaciones permiten crear registros, leer información de la base de datos, actualizar datos y eliminar información, respectivamente.
3. ¿Cuál es el propósito de los almacenes de datos analíticos?
Los almacenes de datos analíticos tienen como objetivo proporcionar una visión integral de una organización, permitiendo analizar tendencias y tomar decisiones empresariales más inteligentes basadas en datos agregados.
4. ¿Cómo se relacionan las bases de datos OLTP y los almacenes de datos OLAP?
Las bases de datos OLTP y los almacenes de datos OLAP están estrechamente relacionados. La información de las bases de datos OLTP se puede utilizar para alimentar los almacenes de datos OLAP, lo que permite contar con una visión más completa y realizar análisis más detallados.
5. ¿Qué son las operaciones CRUD?
Las operaciones CRUD son operaciones que se admiten en las bases de datos de cargas de trabajo transaccionales. CRUD es un acrónimo que representa las operaciones Create, Read, Update y Delete. Estas operaciones permiten crear registros, leer información, actualizar datos y eliminar información, respectivamente.
Espero que hayas encontrado este artículo útil y te haya ayudado a comprender las diferencias entre las cargas de trabajo transaccionales y analíticas. Si deseas obtener más información sobre este tema, te recomiendo que consultes nuestros artículos relacionados. ¡Gracias por leer!
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