OLTP vs. OLAP: Unterschiede und Anwendungen
Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transactional Processing (OLTP), also analytische bzw. transaktionale Onlineverarbeitung, sind zwei wichtige Datenverarbeitungssysteme, die in vielen Unternehmen und Organisationen weit verbreitet sind, aber sie haben entscheidende Unterschiede.
- Übersicht
- Wichtige Unterschiede zwischen OLAP und OLTP
- Was sind OLTP-Applikationen?
- Was sind OLAP-Applikationen?
- Ressourcen
Übersicht
Bevor Daten verwendet werden können, müssen sie zunächst einmal verarbeitet werden. Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transactional Processing (OLTP), also analytische bzw. transaktionale Onlineverarbeitung, sind zwei wichtige Datenverarbeitungssysteme, die in verschiedensten Unternehmen und Organisationen verwendet werden. Während OLAP für komplexe Datenanalysen verwendet wird, kommt OLTP bei der groß angelegten Echtzeitverarbeitung von Onlinetransaktionen zum Einsatz. Obwohl sich der Zweck und die Methode der Datenverarbeitung in jedem System unterscheiden, sind OLAP und OLTP beide wertvoll, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen – ersteres, um das Geschäft besser zu verstehen, und letzteres, um das Geschäft effizienter zu führen. Im Folgenden sehen wir uns die Unterschiede zwischen OLAP und OLTP genauer an und untersuchen ihre verschiedenen Anwendungen.
Wichtige Unterschiede zwischen OLAP und OLTP
OLAP und OLTP sind separate Prozesse, die in der Vergangenheit durch individuelle Anforderungen an Datenverarbeitung und -speicherung getrennt waren. Viele Unternehmen entscheiden sich jedoch in der Regel nicht zwischen ihnen. Manche Teams brauchen eine, andere beides. Im Folgenden haben wir die wichtigsten Unterschiede zusammengefasst:
Zweck
Der wichtigste Unterschied zwischen OLAP und OLTP ist der zentrale Zweck der beiden Systeme. Ein OLAP-System kann schnell große Datenmengen verarbeiten und ermöglicht so tiefgreifende Analysen über mehrere Dimensionen hinweg. Mit den Daten, die hierbei gewonnen werden, können Teams bessere Entscheidungen treffen und die Problemlösung optimieren.
Im Gegensatz dazu sind OLTP-Systeme darauf ausgelegt, riesige Mengen von Transaktionsdaten zu bewältigen, die mehrere Nutzende umfassen. So können relationale Datenbanken in Echtzeit kleine Datenmengen aktualisieren, einfügen oder löschen. Die meisten OLTP-Systeme werden eingesetzt, um Transaktionen auszuführen, wie z. B. bei Hotelbuchungen, Mobile-Banking-Vorgängen, E-Commerce-Käufen oder beim Bezahlvorgang im Geschäft. Viele OLAP-Systeme rufen ihre Daten über eine ETL-Pipeline aus OLTP-Datenbanken ab und können daraus Einblicke generieren, beispielsweise indem sie die Aktivität und Performance von Geldautomaten analysieren.
Einfach ausgedrückt: Unternehmen nutzen OLTP-Systeme, um ihr Geschäft zu betreiben, und OLAP-Systeme, um ihr Geschäft zu verstehen.
Datenquellen
Das OLAP-Schema, das mehrere Dimensionen abdeckt, eignet sich für komplexe Abfragen, die Daten aus mehreren Datasets abrufen, darunter Verlaufs- und aktuelle Daten und – wie bereits erwähnt – auch OLTP-Quellen. OLTP-Systeme speichern Transaktionsdaten in einer relationalen Datenbank und können so die riesigen Mengen transaktionaler Informationen, die im System eingehen, optimal bewältigen.
Updates und Backups
OLAP-Systeme wurden entwickelt, um Abfragen zu verarbeiten, die Tausende oder gar Millionen von Datenzeilen umfassen. Daten können stündlich oder täglich aktualisiert werden, je nach den Anforderungen des jeweiligen Unternehmens. Im Gegensatz dazu aktualisieren OLTP-Systeme in der Regel nur wenige Datenzeilen, dafür aber (nahezu) in Echtzeit. OLTP-Systeme werden auch deutlich häufiger gesichert als OLAP-Systeme. Grund hierfür ist, dass OLTP für die Verarbeitung von Transaktionen verwendet wird. Deshalb sind regelmäßige Backups erforderlich, um den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten und die Anforderungen relevanter Gesetze und Vorschriften zu erfüllen. Bei OLAP wird seltener gesichert, da sich Datenverluste in diesen Systemen einfach beheben lassen, indem die verlorenen Daten erneut aus der ursprünglichen Quelle geladen werden.
Geschwindigkeit
OLTP-Systeme bieten per Definition Antwortzeiten im Millisekunden-Bereich. OLAP-Datenbanken verarbeiten hingegen deutlich mehr Daten, weshalb ihre Reaktion langsamer ausfällt. Je nach der verwendeten Technologie und der Menge an Daten, die verarbeitet werden müssen, reichen die Antwortzeiten von OLAP-Systemen von wenigen Sekunden bis hin zu mehreren Stunden.
Datenspeicher-Kapazität
Sofern alte Transaktionsdaten archiviert werden, fallen die Datenspeicher-Anforderungen von OLTP-Systemen recht gering aus. OLAP-Systeme erfordern hingegen riesige Speicherkapazitäten, um richtig zu funktionieren. Die schiere Größe der aggregierten Daten für OLAP-Applikationen erfordert den Einsatz eines modernen Cloud Data Warehouse, das diese riesigen Speicheranforderungen erfüllen kann.
Zielgruppe
OLTP-Systeme sind kundenorientiert. Sie sind ausgelegt auf die Verwendung durch Frontline-Teams, also Mitarbeitende mit direktem Kundenkontakt. Hierzu zählen beispielsweise Teams in Geschäften, Fachleute für Hotelbuchungen oder Onlineshopper:innen. OLAP-Systeme sind hingegen zur internen Verwendung bestimmt und werden von Data Scientists, Analyst:innen und anderen geschäftlichen User:innen verwendet, wie z. B. von Teamleiter:innen oder der Geschäftsführung. Diese Entscheidungstragenden können über Analytics-Dashboards auf die nötigen Daten zugreifen.
Was sind OLTP-Applikationen?
OLTP-Datenbanken sind essenziell, um verschiedene kritische Geschäfts- und Verbraucherapplikationen zu unterstützen, da sie eine nahtlose Transaktionsverarbeitung in Echtzeit ermöglichen. In Geschäftsszenarien unterstützen diese Datenbanken verschiedene grundlegende Aufgaben: So können beispielsweise Callcenter-Teams während Telefonaten direkt auf Kundeninformationen zugreifen und Lagerpersonal kann Aufträge effizient erfassen und verwalten. Hinzu kommt die sichere Verarbeitung von Online-Finanztransaktionen sowie verschiedene andere zeitkritische Vorgänge.
Doch OLTP-Systeme sind auch für Verbraucherapplikationen relevant, nämlich dort, wo eine schnelle Datenverarbeitung die Benutzererfahrung verbessern kann. Verbrauchende profitieren gleich auf mehrere Weisen von OLTP-gestützten Applikationen: Sie können umgehend Textnachrichten senden, bei der Urlaubsbuchung die Verfügbarkeit in Echtzeit überprüfen und sich schnell und bequem online Essen bestellen.
Durch den Einsatz von OLTP-Datenbanken können Unternehmen im alltäglichen Betrieb kurze Antwortzeiten und eine blitzschnelle Datenverarbeitung gewährleisten, während die Kundschaft von reibungslosen Online-Interaktionen und -Transaktionen profitiert. Diese Datenbanken bilden das Rückgrat vieler kritischer Systeme und tragen dazu bei sicherzustellen, dass die Anforderungen an die Echtzeit-Datenbereitstellung über sämtliche Geschäfts- und Verbraucherinteraktionen hinweg effizient und effektiv erfüllt werden.
Was sind OLAP-Applikationen?
Im Gegensatz zu OLTP konzentriert sich OLAP auf die Abfrage von Daten für Analysen. Unternehmen verschiedenster Branchen setzen OLAP in ihren Geschäftsabläufen ein, darunter Gesundheitswesen, Fertigung und Werbung.
Gesundheitswesen: Mit OLAP können Gesundheitsdienstleister ihre Datasets im Detail untersuchen. Und so können sie tiefgreifende Analysen von Behandlungsergebnissen mit einer Vielzahl von Datendimensionen durchführen. Sie können wichtige Faktoren untersuchen, wie z. B. die Dauer von Krankenhausaufenthalten, beteiligte Gesundheitsdienstleister, medizinische Diagnosen oder demografische Patientendaten. Und so können sie wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen, um die Patientenversorgung und Behandlungsergebnisse zu verbessern.
Fertigung: Die vielseitigen Funktionen von OLAP bieten umfassende Einblicke in verschiedene Aspekte der Betriebsabläufe. Fertigungsunternehmen können die Rentabilität von einzelnen Kunden oder Produkten analysieren und untersuchen, um die strategische Planung und Ressourcenzuteilung zu verbessern. Darüber hinaus unterstützt OLAP Angebots- und Nachfrageprognosen, mit denen Hersteller ihre Produktionsprozesse und die Bestandsverwaltung optimieren können. Und mit der Varianzanalyse, die OLAP bietet, können Teams Verbesserungsmöglichkeiten finden, Betriebsabläufe optimieren und die allgemeine Effizienz steigern.
Werbung: Auch hier spielt OLAP eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Kundendaten zu verarbeiten und ausführliche Analysen durchzuführen. Werbetreibende nutzen OLAP-Funktionen, um verschiedene Aspekte im Detail zu untersuchen, darunter Kundenverhalten, Trends bei Kundenabwanderung oder auch die allgemeine Kundenaktivität. Mit diesem Wissen können sie ihre Werbestrategien optimieren, Kampagnen auf bestimmte Zielgruppen zuschneiden und den Customer Lifetime Value steigern – und all das führt letztlich zu höheren Renditen aus Marketinginvestitionen.
Dank der Vielseitigkeit und der analytischen Leistungsfähigkeit von OLAP können Unternehmen in verschiedenen Bereichen verwertbare Einblicke gewinnen und sich in der äußerst dynamischen Geschäftswelt von heute einen echten Wettbewerbsvorteil sichern. Die breite Verwendung in sämtlichen Branchen beweist, wie effektiv dieses System Rohdaten in wertvolles Wissen umwandeln kann, das die Entscheidungsfindung und den allgemeinen Geschäftserfolg unterstützt.
