Dados transacionais e dados analíticos

Um sistema transacional isola alguns eventos específicos que uma organização deseja controlar, por exemplo, transações que controlam bens e serviços de clientes.  Diferente de outros tipos de dados, os dados transacionais contêm uma dimensão de tempo, o que significa que há oportunidades para eles e que com o tempo, tornam-se menos relevantes.

Geralmente os sistemas transacionais são de alto volume e manipulam milhões de transações em um único dia como por exemplo, transações bancárias. O trabalho que é realizado por sistemas transacionais é normalmente conhecido com OLTP (Processamento de Transações Online).

As soluções OLTP dependem de um sistema de banco de dados, no qual, o armazenamento de dados é otimizado para operações de leitura e gravação para dar suporte a cargas de trabalho transacionais nas quais os registros de dados são criados, recuperados, atualizados e excluídos.

Já o processamento de dados analítico normalmente utiliza sistemas somente para leitura, são capazes de armazenar grandes volumes de dados históricos ou métricas de negócios.

Alguns detalhes específicos de um sistema de processamento analítico podem variar de soluções para soluções. Uma arquitetura comum de análise contém uma aparência parecida com essa:  

1. Arquivos armazenados em um data lake.

(O data lake é um tipo de repositório que armazena conjuntos grandes e variados de dados brutos em formato nativo. São comuns em cenários de processamento analítico de dados modernos, em que um grande volume de dados baseados em arquivo deve ser coletado e analisado.

2. ETL (extração, transformação e carregamento) faz a copia dos dados e bancos de dados OLTP para um data wherehouse que otimiza a atividade de leitura.

(Data warehouse Um banco de dados relacional otimizado para operações de leitura)

3. No data warehouse os dados podem ser carregados em um modelo OLAP

(OLAP é otimizado para cargas de trabalho analíticas)

• É a etapa em que todos os dados são processados e analisados e podem ser consultados para produzir relatórios, visualização e painéis.

O armazenamento de dados é fundamental para tomada de decisões também pode oferecer vantagens competitivas quando utilizado de maneira correta. Visto que, hoje as informações são a base para a inteligência do negócio.