OLTP против OLAP: объяснение за 2 минуты

В этом видео я простыми словами объяснил разницу между OLTP и OLAP, используя аналогии из реальной жизни и практические примеры обработки данных. Вы узнаете, почему используются OLTP и OLAP, и как они помогают в обработке данных. #oltp #olap #databricks #DataEngineering #DataEngineeringConcepts #BigData #DataArchitecture #CloudDataEngineering Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:    / @mr.ktalkstech   – – – Забронируйте личную встречу со мной (1 час) – – – https://www.buymeacoffee.com/mrktalks... – – – Выразите свою поддержку, заварив для меня чашку кофе – – – https://www.buymeacoffee.com/mrktalks... – – – Другие полезные плейлисты: – – – 1. Плейлист Microsoft Fabric: 1. Плейлист по общим темам Azure:    • Microsoft Fabric Tutorials   2. Плейлист по общим темам Azure:    • Azure Beginner Tutorials   3. Плейлист по Azure Data Factory:    • Azure Data Factory Tutorials   4. Плейлист по CICD в Databricks:    • CI/CD (Continuous Integration and Continuo...   5. Плейлист по Azure Databricks:    • Azure Databricks Tutorials for Beginners   6. Плейлист с проектами Azure «от начала до конца»:    • End to End Azure Data Engineering Real Tim...   7. Проект Azure Data Engineering «от начала до конца»:    • An End to End Azure Data Engineering Real ...   – – – Давайте свяжемся: – – – Электронная почта: mrktalkstech@gmail.com Instagram: mrk_talkstech – – – Обо мне: – – – Г-н К. — увлеченный преподаватель, создавший этот канал с единственной целью: «ПОМОЧЬ ЛЮДЯМ УЗНАТЬ О СОВРЕМЕННЫХ РЕШЕНИЯХ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ». Я буду создавать плейлисты, которые охватывают следующие темы (с ДЕМО) 1. Учебные пособия для начинающих по Azure 2. Azure Data Factory 3. Azure Synapse Analytics 4. Azure Databricks 5. Microsoft Power BI 6. Azure Data Lake Gen2 7. Azure DevOps 8. GitHub (и несколько других тем) После создания нескольких базовых видеороликов я создам видеоролики с реальными сценариями/вариантами использования, специфичными для трех распространенных областей данных: 1. Инженер данных 2. Аналитик данных 3. Специалист по обработке данных С нетерпением жду возможности помочь людям своими видео. – – – Поддержите меня: – – – Пожалуйста, подпишитесь:    / @mr.ktalkstech