Diferenças Entre OLTP E OLAP

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Diferenças Entre OLTP E OLAP
OLTP e OLAP se complementam e precisam de uma estrutura para que funcione perfeitamente.
TIBUSINESS INTELLIGENCE
De Waldes Oliveira Última atualização 4 mar, 2021
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Essas duas siglas OLTP e OLAP são bastante usadas no mundo de Business Intelligence e gera muitas dúvidas se uma é melhor que a outra ou usar as duas. Podemos falar que as duas são importantes e se complementam, mas é necessário uma pequena estrutura para que ela funcione e atenda o que você precisa.
OLTP
Vem do inglês “On-line Transaction Processing” é usado para se referir a sistemas transacionais, ou seja, todos os sistemas que fazem parte da operação da empresa.
OLAP
Vem do inglês “On-line Analytical Processing“, serve para realizar a analise dos sistemas transacionais, ou seja, o OLTP.
Exemplo de um cenário:
Um funcionário faz a contratação de uma pessoa e registra no sistema de funcionários ativo (OLTP). No fim do mês ele precisa montar um relatório para enviar para a diretoria a quantidade exata de funcionários com salários acima de 10 mil (OLAP).
Basicamente é isso, claro que as diferenças não param por aí, é muito mais complexo conforme o tamanho da empresa.
Veja essa foto que foi feita pelo CanalTech que mostra as principais diferenças entre OLTP e OLAP:
Como você pode perceber, eles complementam um ao outro, então para usar o conceito de BI funcione na sua empresa.
Centralizar em DataWarehouse
Uma empresa que possuí diversos sistemas transacionais, pode centralizar as informações em um DataWarehouse. Pode usar uma ferramenta como o Pentaho  para extrair de forma analítica os dados para tomada de decisão.
O que significa OLTP e OLAP na prática?
Por Diego Elias | 10 de Abril de 2014 às 14h25
 PBI2
As siglas OLTP e OLAP são bastante utilizadas no universo do Business Intelligence (BI). Porém, ambas possuem conceitos divergentes e são aplicadas em contextos diferentes. Neste artigo entenderemos melhor cada uma.
O OLTP, do inglês "On-line Transaction Processing", é o termo usado para se referir aos sistemas transacionais, ou seja, os sistemas operacionais das organizações. São utilizados no processamento dos dados de rotina que são gerados diariamente através dos sistemas informacionais da empresa e dão suporte às funções de execução do negócio organizacional.
Já o OLAP, do inglês "On-line Analytical Processing", trata da capacidade de analisar grandes volumes de informações nas mais diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse (DW). O OLAP também faz referência às ferramentas analíticas utilizadas no BI para a visualização das informações gerenciais e dá suporte para as funções de análises do negócio organizacional.
Leia também: Evite esses erros de Business Intelligence
Os sistemas OLTP e OLAP se diferenciam em diversos outros aspectos. Vejamos:
Em resumo podemos dizer que a grande diferença está no fato de que um está direcionado ao funcionamento dentro do ambiente operacional (OLTP) e o outro com foco essencialmente gerencial (OLAP).
Com as diferenças mostradas, percebemos que não se trata de um conceito ser melhor que o outro, mas sim de conceitos complementares e com objetivos distintos dentro da organização. Cabe à empresa se posicionar e utilizar ambos da melhor forma possível para conciliar desempenho operacional e o resultado estratégico da organização.
Dados VS Informação: Qual a diferença? Por Diego Elias
No nosso dia-a-dia ouvimos muito sobre dados e informação. Mas sabemos qual a real diferença entre esses dois termos? No primeiro momento podemos até achar que tudo é a mesma coisa, pensar que os conceitos são os mesmos, mas na verdade não são! Dado é uma coisa, informação é outra. Veremos...
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Ambos são o alicerce para a construção do conhecimento. Sem dados e informações isto seria impossível. Mas afinal, qual seria a diferença então?
O dado não possui significado relevante e não conduz a nenhuma compreensão. Representa algo que não tem sentido a princípio. Portanto, não tem valor algum para embasar conclusões, muito menos respaldar decisões.
 
A informação é a ordenação e organização dos dados de forma a transmitir significado e compreensão dentro de um determinado contexto. Seria o conjunto ou consolidação dos dados de forma a fundamentar o conhecimento.
Quanto mais nos distanciamos dos dados maior é a abstração, como mostrado na figura abaixo:
Vamos à PRÁTICA:
AZUL
 
GRANDE
 
CASA
Tem algum significado para você os dados acima? Te converge para alguma conclusão? Mas se eu disser: "A CASA AZUL É GRANDE". Pronto, agora sim, obtivemos uma informação na organização desses dados.
Outro exemplo:
MANGA
 
Podemos tirar alguma informação desse dado? Alguém pode até preconceituar: "AH! MAS MANGA É UMA FRUTA". Mas quem pode afirmar? Ninguém! O dado no exemplo pode, por ventura, estar ligado a informação de que "A MANGA DA CAMISA É CURTA".
 
Perceba que o que muda de um conceito para outro é o nível de abstração. Dado é o menor nível de abstração da informação, sendo o fato em sua forma primária. Os dados geram informação, que por sua vez fornece o conhecimento.
 
 
Mas o que isso tem haver com BI? Tudo! No BI, por exemplo, temos o intuito de visualizar informações para adquirir o conhecimento necessário para a tomada de decisão. O BI tem justamente esse propósito, aumentar o nível de abstração dos dados para fornecer informações relevantes à organização. É muito importante que tenhamos esses conceitos bem claros. O BI permite tirar o dado de sua forma estática, para um estado dinâmico, permitindo o cruzamento e relacionamento de informações necessárias para a geração do conhecimento. E esse é o grande desafio!
 
As empresas, hoje em dia, têm exatamente essa preocupação com a informação. Onde antigamente necessitavam de dados, hoje a inquietação é pela transformação da grande quantidade de dados existentes em informação decisiva. Elas serão o grande subsídio dos gestores, que obtém o conhecimento através da noção sobre as informação, possibilitando assim a tomada de decisão de forma mais pautada.
 
Os conceitos são um pouco confusos pois a subjetividade é inerente à avaliação do limiar dessas abstrações. Quanto maior a abstração, mais complicado é a compreensão. Mas espero que o artigo realmente tenha ajudado no entendimento desses termos.