Apa Perbedaan Antara OLAP dan OLTP?

Tujuan utama pemrosesan analitik online (OLAP) adalah untuk menganalisis data agregat, sedangkan tujuan utama pemrosesan transaksi online (OLTP) adalah untuk memproses transaksi basis data.

Anda menggunakan sistem OLAP untuk menghasilkan laporan, melakukan analisis data yang kompleks, dan mengidentifikasi tren. Sebaliknya, Anda menggunakan sistem OLTP untuk memproses pesanan, memperbarui inventaris, dan mengelola akun pelanggan.

Perbedaan utama lainnya meliputi pemformatan data, arsitektur data, performa, dan persyaratan. Kita juga akan membahas contoh tentang kapan organisasi mungkin menggunakan OLAP atau OLTP.

Pemformatan data

Sistem OLAP menggunakan model data multidimensional, sehingga Anda dapat melihat data yang sama dari sudut yang berbeda. Basis data OLAP menyimpan data dalam format kubus, di mana setiap dimensi mewakili atribut data yang berbeda. Setiap sel dalam kubus mewakili nilai atau ukuran untuk persimpangan dimensi.

Sebaliknya, sistem OLTP memiliki satu dimensi dan berfokus pada satu aspek data. Sistem ini menggunakan basis data relasional untuk menyusun data ke dalam tabel. Setiap baris dalam tabel mewakili instans entitas, dan setiap kolom mewakili atribut entitas.

Arsitektur data

Arsitektur basis data OLAP lebih memprioritaskan operasi pembacaan data daripada penulisan data. Anda dapat dengan cepat dan efisien melakukan kueri kompleks pada volume data yang besar. Ketersediaan merupakan masalah dengan prioritas rendah karena kasus penggunaan utamanya adalah analitik.

Di sisi lain, arsitektur basis data OLTP memprioritaskan operasi penulisan data. Ini dioptimalkan untuk beban kerja berat tulis dan dapat memperbarui data transaksional berfrekuensi tinggi dan bervolume tinggi tanpa mengorbankan integritas data.

Misalnya, jika dua pelanggan membeli item yang sama pada saat yang bersamaan, sistem OLTP dapat menyesuaikan tingkat stok secara akurat. Dan sistem ini akan memprioritaskan pelanggan yang pertama membeli secara kronologi jika item tersebut merupakan stok terakhir. Ketersediaan adalah prioritas tinggi dan biasanya dicapai melalui beberapa pencadangan data.

Performa

Waktu pemrosesan OLAP dapat bervariasi mulai dari beberapa menit hingga beberapa jam, tergantung jenis dan volume data yang dianalisis. Untuk memperbarui basis data OLAP, secara berkala, Anda memproses data dalam batch besar lalu mengunggah batch tersebut ke sistem sekaligus. Frekuensi pembaruan data juga bervariasi antara sistem satu dengan lainnya, mulai dari harian hingga mingguan atau bahkan bulanan.

Sebaliknya, Anda mengukur waktu pemrosesan OLTP dalam milidetik atau kurang. Basis data OLTP mengelola pembaruan basis data secara waktu nyata. Pembaruan dilakukan dengan cepat, singkat, dan dipicu oleh Anda atau pengguna. Pemrosesan aliran sering kali digunakan selama pemrosesan batch.

Baca tentang data streaming »

Baca tentang pemrosesan batch »

Persyaratan

Sistem OLAP bertindak seperti penyimpanan data terpusat dan menarik data dari beberapa gudang data, basis data relasional, serta sistem lainnya. Persyaratan penyimpanan diukur mulai dari terabita (TB) hingga petabita (PB). Pembacaan data juga dapat bersifat komputasi intensif, yang membutuhkan server beperforma tinggi.

Di sisi lain, Anda dapat mengukur persyaratan penyimpanan OLTP dalam gigabita (GB). Basis data OLTP juga dapat dihapus setelah data dimuat ke gudang data atau danau data OLAP terkait. Namun, persyaratan komputasi untuk OLTP juga tinggi.

Contoh OLAP vs. OLTP

Mari kita pertimbangkan perusahaan ritel besar yang mengoperasikan ratusan toko di seluruh negeri. Perusahaan memiliki basis data besar yang melacak penjualan, inventaris, data pelanggan, dan metrik utama lainnya.

Perusahaan menggunakan OLTP untuk memproses transaksi secara waktu nyata, memperbarui tingkat inventaris, dan mengelola akun pelanggan. Setiap toko terhubung ke basis data pusat, yang memperbarui tingkat inventaris secara waktu nyata saat produk dijual. Perusahaan juga menggunakan OLTP untuk mengelola akun pelanggan, misalnya, untuk melacak poin loyalitas, mengelola informasi pembayaran, dan memproses pengembalian.

Selain itu, perusahaan menggunakan OLAP untuk menganalisis data yang dikumpulkan oleh OLTP. Analis bisnis perusahaan dapat menggunakan OLAP untuk menghasilkan laporan tentang tren penjualan, tingkat inventaris, demografi pelanggan, dan metrik utama lainnya. Mereka melakukan kueri kompleks pada data historis dalam bervolume besar untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat memberikan pertimbangan pada keputusan bisnis. Mereka mengidentifikasi produk populer dalam jangka waktu tertentu dan menggunakan informasi tersebut untuk mengoptimalkan anggaran inventaris.

 

Kriteria	OLAP	OLTP
Tujuan	OLAP membantu Anda menganalisis data dalam volume besar untuk mendukung pengambilan keputusan.	OLTP membantu Anda mengelola dan memproses transaksi waktu nyata.
Sumber data	OLAP menggunakan data historis dan agregat dari beberapa sumber.	OLTP menggunakan data waktu nyata dan transaksional dari satu sumber.
Struktur data	OLAP menggunakan basis data multidimensional (kubus) atau relasional.	OLTP menggunakan basis data relasional.
Model data	OLAP menggunakan skema bintang, skema kepingan salju, atau model analitik lainnya.	OLTP menggunakan model yang dinormalisasi atau didenormalisasi.
Volume data	OLAP memiliki persyaratan penyimpanan yang besar. Misalnya, terabita (TB) dan petabita (PB).	OLTP memiliki persyaratan penyimpanan yang relatif lebih kecil. Misalnya, gigabita (GB).
Waktu respons	OLAP memiliki waktu respons yang lebih lama, biasanya dalam detik atau menit.	OLTP memiliki waktu respons yang lebih pendek, biasanya dalam milidetik
Contoh penerapan	OLAP baik digunakan untuk menganalisis tren, memprediksi perilaku pelanggan, dan mengidentifikasi profitabilitas.	OLTP baik digunakan untuk memproses pembayaran, manajemen data pelanggan, dan pemrosesan pesanan.