OLTP: É um sistema de processamento de transações em tempo real, onde fica localizado o banco de dados operacional, utilizado nas atividades do dia a dia. Possui alta rotatividade de dados, com foco em rapidez e eficiência nas operações.

Exemplos: Caixa de supermercado, movimentações bancárias, sistemas de pedidos, cadastros de clientes.

OLAP: É um sistema voltado para a análise de grandes volumes de dados históricos. É nesse ambiente que os dados são tratados, transformados e analisados, com foco em tomada de decisões estratégicas.

O OLAP é alimentado pelos dados vindos do OLTP, por meio de processos ETL ou ELT. Dentro do ambiente OLAP, geralmente utilizamos estruturas como:

• Data Warehouse (para dados estruturados e organizados)
• Data Lake (para grandes volumes de dados, inclusive não estruturados)

Coloquei uma figura na imagem abaixo que representa um exemplo de OLTP e OLAP. Resumo da figura:

(OLTP) Banco de Dados Oficial:

É onde os dados nascem, vindos de aplicativos ou sistemas de uso diário (como PDVs, apps bancários, sistemas de pedidos, etc.).

• Os ícones à esquerda representam usuários interagindo com sistemas em tempo real.
• O banco amarelo simboliza o banco de dados operacional, que registra as transações (compras, cadastros, pagamentos, etc.).

ETL (Extração, Transformação e Carga):

O bloco do meio mostra o processo ETL, que: 1 - Extrai os dados do OLTP, 2 - Transforma os dados (limpa, padroniza, organiza), 3 - Carrega no ambiente OLAP (Data Warehouse ou Data Lake). É o "motor" da integração entre operação e análise.

(OLAP) Ambiente Analítico:

Aqui os dados são armazenados e analisados para tomada de decisões:

Data Warehouse:

• Guarda dados estruturados e organizados (linhas, colunas, tabelas).
  • Ideal para relatórios, dashboards e consultas analíticas.

Data Lake:

• Armazena dados brutos, inclusive não estruturados (textos, imagens, logs, arquivos JSON, etc.).
  • Mais flexível e escalável, usado em Big Data e Machine Learning.

Power BI (à direita):