本文目录导读：
在当今信息化时代，数据仓库已成为企业信息化建设的重要环节，数据仓库通过收集、整合、处理和分析企业内部和外部的大量数据，为企业决策提供有力支持，而数据仓库上的业务处理，则是将数据转化为知识、决策和行动的过程，数据仓库上的业务处理称作什么呢？本文将围绕这一问题，解析OLAP与OLTP的差异与融合。
数据仓库上的业务处理：OLAP与OLTP
1、OLTP（Online Transaction Processing）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
OLTP，即在线事务处理，主要应用于日常的业务操作，如订单处理、库存管理、销售管理等，它关注的是数据的实时性、准确性和一致性，以支持企业日常业务的高效运行，在数据仓库中，OLTP主要处理以下业务：
（1）数据采集：将企业内部和外部数据源的数据导入到数据仓库中。
（2）数据存储：将导入的数据按照一定的规则存储在数据仓库中。
（3）数据更新：对数据仓库中的数据进行实时更新，确保数据的准确性。
（4）数据查询：为用户提供数据查询服务，支持企业日常业务决策。
2、OLAP（Online Analytical Processing）
OLAP，即在线分析处理，主要应用于数据分析和决策支持，它关注的是数据的综合性和分析性，以支持企业高层决策，在数据仓库中，OLAP主要处理以下业务：
（1）数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）数据挖掘：从整合后的数据中挖掘有价值的信息和知识。
（3）数据分析：对挖掘出的信息进行深入分析，为决策提供支持。
（4）数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示给用户。
OLAP与OLTP的差异与融合
1、差异
（1）数据实时性：OLTP关注实时性，而OLAP关注数据的综合性和分析性。
（2）数据规模：OLTP处理的数据规模较小，而OLAP处理的数据规模较大。
（3）数据处理方式：OLTP以事务处理为主，而OLAP以分析处理为主。
（4）应用场景：OLTP应用于日常业务操作，而OLAP应用于数据分析和决策支持。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、融合
随着企业信息化建设的不断深入，OLAP与OLTP之间的界限逐渐模糊，二者开始相互融合，主要体现在以下几个方面：
（1）数据共享：OLAP和OLTP可以共享数据仓库中的数据，实现数据资源的最大化利用。
（2）技术融合：OLAP和OLTP在技术层面相互借鉴，如采用相同的数据库管理系统、数据存储技术等。
（3）应用融合：OLAP和OLTP在应用层面相互融合，如将OLTP应用于数据预处理，将OLAP应用于数据挖掘等。
（4）业务融合：OLAP和OLTP在业务层面相互融合，如将OLTP应用于日常业务操作，将OLAP应用于决策支持等。
数据仓库上的业务处理称作OLAP与OLTP，二者在数据实时性、数据规模、数据处理方式和应用场景等方面存在差异，但也在数据共享、技术融合、应用融合和业务融合等方面相互融合，了解OLAP与OLTP的差异与融合，有助于企业更好地利用数据仓库，提高决策效率。
标签： #数据仓库上的业务处理称作( )
评论列表