2.1 了解事務(wù)型數(shù)據(jù)和分析型數(shù)據(jù)之間的差異

當你向數(shù)據(jù)工程師詢問其組織內(nèi)數(shù)據(jù)之間的最廣泛區(qū)別時，可能會聽到“事務(wù)型數(shù)據(jù)”和“分析型數(shù)據(jù)”這兩個術(shù)語。事務(wù)型與分析型是在生態(tài)系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)進行分類的方法。但該方法非常重要，如果你對數(shù)據(jù)質(zhì)量文化感興趣的話，就需要了解它。

雖然我們會在這里稍微深入研究事務(wù)型數(shù)據(jù)，但就本書而言，我們一直都在并將持續(xù)關(guān)注與分析型數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。管理事務(wù)型數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性通常屬于開發(fā)運營（DevOps）的領(lǐng)域，而站點可靠性工程和其他軟件學科更關(guān)注由分析型數(shù)據(jù)構(gòu)建的軟件產(chǎn)品。

事務(wù)型數(shù)據(jù)

在運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，即組織日常持續(xù)運營過程中（https://oreil.ly/kZmui）所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。某一時刻的庫存快照、客戶曝光次數(shù)和交易記錄都是事務(wù)型數(shù)據(jù)的示例。

分析型數(shù)據(jù)

在分析過程中用到的數(shù)據(jù)。分析型數(shù)據(jù)是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策背后的數(shù)據(jù)類型。客戶流失情況、點擊率和在全球地區(qū)的曝光次數(shù)都是分析型數(shù)據(jù)的示例。

簡而言之，事務(wù)型數(shù)據(jù)記錄了來自實際業(yè)務(wù)流程中的數(shù)據(jù)，以便快速更新系統(tǒng)和流程，而分析型數(shù)據(jù)則被用于更可靠、更高效的分析。一種更簡單的理解是：事務(wù)型數(shù)據(jù)在運行業(yè)務(wù)，而分析型數(shù)據(jù)在管理業(yè)務(wù)。鑒于分析型數(shù)據(jù)在某種程度上推動了商業(yè)智能的發(fā)展，而事務(wù)型數(shù)據(jù)則不然，人們很可能會覺得分析型數(shù)據(jù)對組織的成功更為重要或更為“核心”。但實際上，分析型數(shù)據(jù)往往依賴于事務(wù)型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和聚合。

這種事務(wù)型和分析型的區(qū)別，與聯(lián)機事務(wù)處理（On-Line Transaction Processing，OLTP）和聯(lián)機分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）之間的比較相同，更多內(nèi)容可參考Designing Data-Intensive Applications（O'Reilly）一書。