OLTP和OLAP在大数据分析方面的区别

数据来自哪里？

数据是在企业日常生活的各个方面生成的. 在企业从小到大的过程中，最初构建IT系统的时刻就是一个分离点.

在此之前，数据分散在各个地方，例如邮箱，，文档和APP.

分散的数据分布

当企业规模达到一定水平时，有必要构建一个IT系统. 此时，数据开始在各种系统（ERP，CRM，MES等）中累积.

{7: e: 6: 8: 3: 5: a: f: 1: d: 4: c: d: e: b: 6: 6: 0: 4: 0: c: 0: 8: 1: b: 1: 9: 0: 5: e: c: e）IT系统中的数据分发

随着数据量的不断积累，数据的价值一直在增加.

获得知识可以帮助公司发现问题和机会，并做出正确的决定来赢得市场.

数据分析是实现上述目标的重要手段之一.

数据分析系统的构建通常在初始信息构建之后的某个时间开始.

信息化后建立数据分析系统

数据分析系统与其他业务系统明显不同.

基层人员主要使用业务系统执行一线业务操作，通常被称为OLTP（事务处理）.

数据分析的目的是探索和挖掘数据的价值. 作为企业高层决策的参考，它通常被称为OLAP（分析处理）.

从功能的角度来看olap系统和oltp系统，OLTP负责基本业务的正常运行，并且在业务数据累积时生成的价值信息由OLAP连续提供. 企业高级管理人员将参考这些信息不断调整其经营政策olap系统和oltp系统，并将促进基本业务. 持续的优化是OLTP和OLAP之间最根本的区别（其他OLTP和OLAP之间的区别可以自己搜索，不再在这里找到. ）

OLTP和OLAP

OLAP对OLTP不应该有任何影响，（理想情况下）OLTP完全不应该感觉到OLAP的存在.

如果您深入解释OLAP，将会有一个狭窄和广泛的区别，后续的文章将对此进行解释.

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