OLAP vs. OLTP: Unterschiede, Einsatz & warum BI OLAP braucht
Warum Ihr ERP-System nicht für Analysen gemacht ist – und was OLAP-Datenbanken besser machen.
Der fundamentale Unterschied
| Kriterium | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| Zweck | Transaktionen verarbeiten | Daten analysieren |
| Typische Operation | INSERT, UPDATE einzelner Zeilen | SELECT über Millionen Zeilen |
| Datenmodell | Normalisiert (3NF) | Star Schema |
| Speicherung | Zeilenbasiert (Row Store) | Spaltenbasiert (Column Store) |
| Nutzer | Viele (Sachbearbeiter) | Wenige (Analysten) |
| Datenmenge | Aktuelle Daten | Historische Daten (Jahre) |
| Beispiele | SAP, Navision, MySQL | Snowflake, BigQuery, SSAS |
Warum Sie nicht direkt auf dem ERP analysieren sollten
Performance-Killer
Analytische Queries auf OLTP-Systemen bremsen die operative Arbeit. Wenn der Controller seinen Report lädt, wird die Auftragsbearbeitung langsam.
Falsches Datenmodell
Normalisierte OLTP-Schemata brauchen viele Joins für Analysen → langsam und komplex. Star Schema ist 10-100× schneller für Aggregationen.
Keine Historie
OLTP-Systeme speichern den aktuellen Stand. Einen Kunden umzubenennen überschreibt den alten Namen. Im OLAP/DWH bleibt die Historie erhalten.
Ein Source, nicht alle
BI braucht Daten aus vielen Quellen (ERP + CRM + Marketing + Excel). Ein OLAP-System vereint alles. Ein ERP kann nur eigene Daten zeigen.
Moderne Columnar-Datenbanken
Moderne OLAP-Engines nutzen spaltenbasierte Speicherung (Column Store). Das bedeutet: Wenn eine Abfrage nur die Spalten „Umsatz“ und „Region“ braucht, werden nur diese Spalten gelesen – nicht die gesamte Zeile mit 50+ Spalten. Ergebnis: 10-100× schneller für analytische Queries.
- Snowflake: Cloud-native, Multi-Cloud, Compute/Storage getrennt skalierbar
- Google BigQuery: Serverless, Pay-per-Query, petabyte-fähig
- Azure Synapse: Microsoft-Ökosystem, Spark + SQL integriert
- ClickHouse: Open Source, extrem schnell für Echtzeit-OLAP
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