OLTP vs. OLAP: Um guia para iniciantes em sistemas de dados

OLTP vs. OLAP: Diferenças

Até agora, definimos OLAP e OLTP e sabemos que ambos lidam com dados, mas como exatamente eles são diferentes? Esta seção abordará as principais diferenças entre eles.

Finalidade e uso

Conforme mencionado anteriormente,os sistemas OLTP são otimizados para gerenciar tarefas operacionais em tempo real como colocação de pedidos, atualizações de estoque e gerenciamento de clientes. Eles foram criados para processamento em alta velocidade, lidando com um grande número de transações on-line curtas. Exemplos comuns incluem sistemas de ponto de venda (POS), aplicativos bancários para transferências de fundos e sistemas de CRM (Customer Relationship Management).

Os sistemas OLAP são adaptados para análise de dados complexos e suporte a decisões. Eles agregam e processam dados históricos e multidimensionais, ajudando as organizações a identificar padrões, tendências e percepções. Exemplos típicos incluem data warehouses, painéis de inteligência de negócios e ferramentas de análise preditiva usadas em previsões, análise de desempenho de vendas e avaliação de tendências de mercado.

Para que você tenha um business intelligence eficaz, é importante avaliar diferentes plataformas de BI e análise para escolher a melhor opção para seus sistemas OLAP.

Tipos de dados e complexidade

Os sistemas OLTP lidam com dadosatuais e transacionais que normalmente são detalhados, operacionais e bem estruturados. Isso inclui dados como vendas individuais, detalhes de clientes ou transações de pagamento. O foco é manter a integridade e a consistência dos dados, com redundância mínima, para permitir atualizações e recuperação rápidas.

Por outro lado, os sistemas OLAP trabalham com dados históricos, agregados ou resumidos que geralmente são mais detalhados e diversificados. Esses dados são otimizados para análise em vez de processamento em tempo real. Ele inclui métricas como tendências de vendas, previsões de receita ou padrões de comportamento do cliente e, muitas vezes, abrange uma ampla variedade de tipos e formatos de dados, incluindo dados numéricos, categóricos e até mesmo dados não estruturados para análises avançadas.

Tipos e frequência de consultas

Os sistemas OLTP lidam com consultas que normalmente são curtas, simples e projetadas para execução rápida. Os exemplos incluem:

• INSERT INTO orders (order_id, customer_id, product_id, quantity, order_date) VALUES (1234, 567, 890, 2, '2024-12-16');
• UPDATE inventory SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 890;
• SELECT customer_name, email FROM customers WHERE customer_id = 567;

Os sistemas OLAP processam consultas pouco frequentes, mas complexas para descobrir insights por meio de uma análise abrangente dos dados. Essas consultas geralmente envolvem agregações, uniões e várias dimensões. Os exemplos incluem:

• SELECT product_category, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data WHERE year = 2024 GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC;
• SELECT customer_region, AVG(order_value) AS avg_order_value FROM customer_orders WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' GROUP BY customer_region;
• WITH sales_growth AS ( SELECT year, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY year ) SELECT a.year, (a.total_sales - b.total_sales) / b.total_sales * 100 AS yoy_growth FROM sales_growth a JOIN sales_growth b ON a.year = b.year + 1;

Projeto e esquema do sistema

Os sistemas OLTP são criados com esquemas normalizados (por exemplo, a terceira forma normal) para minimizar a redundância, manter a consistência dos dados e garantir atualizações e inserções eficientes.

A normalização organiza os dados em tabelas relacionadas para evitar duplicação, facilitando a aplicação da integridade dos dados. Por exemplo, os detalhes do cliente são armazenados em uma tabela e seus pedidos em outra, vinculados por uma chave exclusiva. Esse design é ideal para fluxos de trabalho transacionais, mas pode exigir várias uniões para consultas complexas.

Os sistemas OLAP são projetados com esquemas desnormalizadoscomo o esquema em estrela ou o esquema em floco de neve, para otimizar o desempenho da consulta e simplificar a análise dos dados.

A desnormalização reduz o número de uniões necessárias para as consultas, o que melhora o desempenho das cargas de trabalho analíticas. Além disso, o OLAP geralmente utiliza cubos OLAP para pré-agregar e organizar os dados em várias dimensões (por exemplo, tempo, região, categoria de produto), permitindo a passagem rápida e intuitiva e o fatiamento/decomposição dos dados. Esses esquemas são mais adequados para operações de leitura pesada, como análise de tendências e relatórios.

Considerações sobre o desempenho

Os sistemas OLTP priorizam tempos mínimos de resposta para garantir feedback quase em tempo real para os usuários que realizam transações como fazer pedidos, atualizar registros ou processar pagamentos. A ênfase está na baixa latência e na alta disponibilidade, geralmente obtidas por meio de indexação otimizada, mecanismos de cache e gerenciamento eficiente de concorrência.

Por outro lado, os sistemas OLAP são projetados para lidar com consultas em grande escala e com uso intensivo de recursos que analisam conjuntos de dados extensos. O foco está na taxa de transferência em detrimento da latência, pois essas consultas geralmente envolvem a agregação e o processamento de bilhões de linhas em várias dimensões. 

Para gerenciar as demandas computacionais, os sistemas OLAP aproveitam o processamento paralelo, o armazenamento em colunas e as arquiteturas distribuídas. Esse design permite tarefas como o cálculo de tendências plurianuais, a geração de relatórios complexos ou a execução de modelos preditivos, em que o objetivo é a precisão e a abrangência, e não o feedback imediato.

Requisitos de hardware

Os sistemas OLTP se beneficiam de processadores com vários núcleos para processamento paralelo, armazenamento em disco de alta velocidade (por exemplo, SSDs) e memória significativa para garantir tempos de resposta rápidos. A confiabilidade da rede também é fundamental, pois esses sistemas geralmente operam em ambientes distribuídos, onde o tempo de inatividade pode interromper as operações comerciais.

Os sistemas OLAP exigem CPUs de alto desempenho, grandes capacidades de memória para processamento na memória e soluções de armazenamento maciço, como data warehouses dimensionáveis ou armazenamento baseado em nuvem. Os sistemas OLAP também se beneficiam das estruturas de computação distribuída e da aceleração de GPU para tarefas como a execução de agregações complexas, análises multidimensionais e cargas de trabalho de aprendizado de máquina em conjuntos de dados maciços.

OLTP vs. OLAP: Um resumo

A tabela a seguir resume as diferenças entre OLTP e OLAP para que você possa fazer uma comparação lado a lado:

Casos de uso de OLTP e OLAP

Conforme discutido acima, o OLTP e o OLAP têm casos de uso exclusivos. Esta seção abordará mais alguns casos de uso desses sistemas, juntamente com exemplos para consolidar ainda mais os conceitos.

Casos de uso de OLTP

• Sistemas de gerenciamento hospitalar:  Os sistemas OLTP alimentam os bancos de dados hospitalares que gerenciam o registro de pacientes, o agendamento de consultas e as atualizações em tempo real dos registros médicos dos pacientes. Por exemplo, quando um médico prescreve um medicamento, o sistema atualiza o registro do paciente e se comunica com a farmácia para verificação do estoque.
• Gerenciamento de varejo e cadeia de suprimentos:  No varejo, os sistemas OLTP monitoram os níveis de estoque em tempo real, o processamento de pedidos e as comunicações com os fornecedores. Por exemplo, quando um cliente faz uma compra on-line, o sistema atualiza o estoque, processa o pagamento e gera uma ordem de envio.
• Serviços bancários e financeiros: Os sistemas OLTP são usados no processamento de transações em tempo real em caixas eletrônicos, bancos on-line e gateways de pagamento. Por exemplo, quando um cliente transfere dinheiro, o sistema debita imediatamente uma conta e credita outra, mantendo a integridade da transação.
• Plataformas de comércio eletrônico: Os sistemas OLTP permitem o gerenciamento em tempo real de logins de usuários, atualizações de carrinhos de compras, rastreamento de pedidos e processamento de pagamentos em sites de comércio eletrônico, garantindo experiências de usuário tranquilas e responsivas.

Casos de uso de OLAP

• Análise do setor de saúde:  Os sistemas OLAP analisam os dados dos pacientes para identificar tendências, como surtos de doenças ou eficácia do tratamento. Por exemplo, os hospitais podem usar o OLAP para estudar os dados históricos sobre as admissões de pacientes durante a temporada de férias e prever as necessidades futuras de recursos. A análise dos dados dos pacientes requer uma preparação completa dos conjuntos de dados, uma habilidade enfatizada em projetos como o Customer Analytics: Preparação de dados para modelagem.
• Análise de eficiência operacional: Os fabricantes usam OLAP para otimizar os processos de produção. Ao analisar dados históricos de produção, eles podem identificar gargalos, prever necessidades de manutenção e melhorar a eficiência do fluxo de trabalho, reduzindo o tempo de inatividade e os custos.
• Análise de vendas e marketing: As equipes usam sistemas OLAP para analisar tendências de vendas, segmentação de clientes e eficácia de campanhas. Por exemplo, uma ferramenta OLAP pode comparar a receita ano a ano entre as regiões para identificar mercados ou linhas de produtos de alto desempenho.
• Planejamento e previsão financeira: As organizações utilizam o OLAP para planejamento orçamentário, análise de lucratividade e avaliação de riscos. Por exemplo, uma empresa pode usar o OLAP para analisar dados históricos de despesas e prever padrões de gastos futuros para alinhar-se às metas comerciais.

Exemplos de sistemas OLTP e OLAP proeminentes

Abaixo estão alguns dos sistemas mais usados em cada categoria:

Sistemas OLTP

1. MySQL: Um popular banco de dados relacional de código aberto amplamente usado para gerenciar dados transacionais em aplicativos de comércio eletrônico e sistemas de gerenciamento de conteúdo.
2. Oracle Database: Conhecido por sua confiabilidade e escalabilidade, ele suporta operações OLTP de alto desempenho em setores como finanças e saúde. Aprender o Oracle SQL pode aumentar sua capacidade de gerenciar esses bancos de dados com eficiência.
3. PostgreSQL: Um banco de dados de código aberto com forte conformidade com ACID, ideal para sistemas transacionais em tempo real, como bancos e logística.
4. Microsoft SQL Server: Uma plataforma de banco de dados robusta que oferece alta disponibilidade e desempenho otimizado para cargas de trabalho transacionais, como sistemas ERP.

Sistemas OLAP

1. Amazon Redshift: Um data warehouse baseado em nuvem projetado para executar consultas OLAP complexas em conjuntos de dados maciços, popular em setores orientados por análises.
2. Google BigQuery: Um data warehouse sem servidor e altamente dimensionável que se destaca no processamento rápido de consultas analíticas em grande escala.
3. Microsoft Azure Analysis Services: Oferece recursos OLAP de nível empresarial, permitindo que as empresas criem modelos multidimensionais para análises avançadas.
4. Snowflake: Uma plataforma de dados baseada em nuvem conhecida por sua flexibilidade, escalabilidade e suporte a consultas no estilo OLAP, o que a torna ideal para data warehousing e análises.

Uma visão geral abrangente dos tipos de bancos de dados pode orientar você na compreensão de como os diferentes sistemas suportam arquiteturas OLTP e OLAP.

O OLTP e o OLAP podem trabalhar juntos?

A resposta é sim! Na prática, muitas vezes você pode vê-los funcionando em conjunto.

A integração dos sistemas OLTP e OLAP permite que as equipes façam a ponte entre as operações em tempo real e a análise estratégica.

Aqui estão alguns benefícios da combinação desses sistemas:

Melhoria na tomada de decisões

Quando os sistemas OLTP e OLAP trabalham juntos, as equipes podem simplificar as operações e, ao mesmo tempo, extrair insights valiosos de seus dados. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode usar o OLTP para rastrear o estoque em tempo real e as transações de pedidos e aproveitar o OLAP para analisar as tendências de compra, as preferências dos clientes e as demandas sazonais. Essa combinação permite que os tomadores de decisão reajam prontamente às mudanças em tempo real e planejem estratégias de longo prazo com base em análises robustas.

Gerenciamento de dados de ponta a ponta

O OLTP garante o manuseio das transações diárias, mantendo os dados operacionais precisos e atualizados. O OLAP, por sua vez, agrega e analisa esses dados para fornecer uma visão abrangente do desempenho dos negócios. Juntos, eles formam um pipeline completo de gerenciamento de dados, no qual os dados transacionais brutos são transformados em insights acionáveis sem intervenções manuais.

Tempo mais rápido para obter insights

Em vez de transferir manualmente os dados dos sistemas transacionais para as plataformas analíticas, as equipes podem automatizar o processo, garantindo insights oportunos. Uma empresa de logística, por exemplo, pode rastrear o status das remessas por meio de OLTP e analisar o desempenho da entrega e os gargalos usando painéis OLAP.

Melhoria da experiência do cliente

Com sistemas integrados, as empresas podem oferecer serviços personalizados combinando dados de clientes em tempo real com percepções analíticas. Por exemplo, um serviço de assinatura poderia usar OLTP para monitorar a atividade do usuário (por exemplo, vídeos assistidos ou artigos lidos) e OLAP para gerar recomendações com base em comportamentos e tendências anteriores. Essa integração resulta em uma experiência mais envolvente e personalizada para os usuários.

No final das contas, a integração eficaz dos sistemas OLTP e OLAP exige uma estratégia de dadosabrangente.

Conclusão

O OLTP e o OLAP desempenham funções distintas, mas igualmente importantes, no gerenciamento de dados. Os sistemas OLTP lidam com fluxos de trabalho operacionais, enquanto o OLAP ajuda a transformar dados em percepções acionáveis.

Se você desejaobter uma compreensão mais profunda das plataformas de dados e saber mais sobre esses paradigmas, minha recomendação é conferir esses recursos do DataCamp:

• ELT vs ELT
• Conceitos de armazenamento de dados
• Projeto de banco de dados
• Entendendo a arquitetura de dados moderna