Aeg rääkida kahest andmetöötluse põhimõttest, mis on infosüsteemides kasutuses. Nendeks on tegevussüsteemid OLTP (Online Transaction Processing) ja analüütilised süsteemid OLAP (Online Analytical Processing).
OLTP
Tegevussüsteemides on oluline üksikul sündmusel ja selle kiire ning korrektne muutmine. Nt kas tellimus eksisteerib, kas makse on laekunud, mis on kliendi aadress? Korraga võib toimuda palju üksikuid kiireid päringuid, kus andmeid pidevalt sisestatakse, muudetakse ja kustutakse. OLTP korral kasutatakse normaliseeritud andmemudeleid, kus andmed jagatakse paljudesse tabelitesse, nii on klient, ost, toode eraldi tabelites ning oluline vältida andmete dubleerimist.
Rõhk on andmete terviklikkusel. Kui miskit läheb valesti, siis muudatused võetakse tagasi. Korraga saab toimuda mitu tehingut ja need ei sega teineteist. Andmebaas näitab hetke seisundit. Ehk kui klient katkestab ostu, siis raha ülekannet ei toimu, samal ajal teine klient saab oma ostu sooritada. Andmebaasis näeme, et toimus 1 ost.
OLAP
Analüütilised süsteemid keskenduvad mustritele ja ajaloolistele kokkuvõtetele. Analüüsil, trendide tuvastamisel, võrdluste ja aruandluse jaoks kasutatakse paljusid sündmusi. Missugune toode müüs eelmisel aastal kõige paremini? Või mitme erineva aadressiga on klient seotud?
Päringud on keerulisemad ja mahukamad ning ühelt poolt päringu kiirus ei ole primaarne. Aga samas optimeeritakse neid andmete grupeerimise ja summeerimisega. Kasutatakse denormaliseeritud andmemudeleid, tüüpilisemad esindajad on täht- ja lumehelbeskeem (star, snowflake schema ). Ehk fakti (mitu toodet kokku) ja dimensiooni tabelid (aeg, toode, piirkond).
OLTP ja OLAP täidavad erinevad eesmärke ning suunavad, kuidas andmebaasi üles ehitatama hakatakse, kas normaliseeritud või denormaliseeritud kujul. Otsustada aitab küsimus: kas lahendame tehingu või analüüsi probleemi?
Kirjutamisel on kasutatud tehisaru abi.