데이터 관리 시스템은 두 개의 일반 카테고리로 나뉘어질 수 있다. 그 중 첫 번째는 대부분의 전자 상거래 트랜잭션과 같이 취해진 동작에 대해 즉각적인 결과를 제공할 필요가 있는 시스템이다. 두 번째는 다량의 데이터를 수집, 비교, 결합 및 합리화하는 과정인 데이터 보관 시스템이다.
데이터 관리가 아닌 것은 없다
데이터베이스는 데이터 저장, 업데이트 및 쿼리를 바탕으로 만들어진다. 고성능 전자 상거래 사이트를 개발할 경우 업데이트와 쿼리가 빠르고 실패 없이 수행되기를 원할 것이다. 백엔드에서는 데이터베이스 벤더들이 클러스터링 및 장애 조치용 기술을 포함시켜 여러 컴퓨터 사이에 작업을 분배하고, 이와 동시에 데이터 무결성을 보장했다. 정도의 차는 있지만 OLTP(OnLine Transaction Processing)가 주요 데이터베이스 제품에 구축된다.
반면에 데이터 보관 시스템은 여러 소스로부터 다량의 데이터를 가져와서 (일반적으로 배치, 추출, 변형 및 로딩, 또는 ETL 도구 사용) 그 데이터를 중앙 집중적으로 저장하고, 소프트웨어와 도구를 사용하여 데이터에 의해 문서화한 경험을 바탕으로 결정을 내리는 과정이다. 이 데이터는 일반적으로 동적이지 않으며 많은 통계 정보를 포함하기 때문에 도구들은 종종 복잡한 쿼리를 사용하여 여기에서 중요한 추세와 분석을 수집한다.
데이터베이스 그 자체는 오라클 8i나 아이비엠의 DB2와 같은 인기 있는 RDBMS(Relational Database Management Systems)보다 더 전문적이지만 RDBMS 벤더들은 시장을 인식하고 데이터베이스에 더 많은 보관 기능을 직접 추가하거나 보관 응용 프로그램에 최적화된 별도의 데이터베이스 제품을 제공한다.
데이터 거래 장소는 기본적으로 데이터 보관 장소의 하위 버전이다. 거래 장소는 완제품 형태로 구입하기 때문에 구성이 덜 필요하고 관리 시간도 적게 걸린다.
또한 기존 데이터 보관 장소 옆에 구축하여 보다 작은 문제를 해결하거나 중앙 데이터 보관 장소에서 떨어진 물리적 장소에 구축하여 각 데이터 교환 장소가 중앙 보관 장소에서 사이트에 해당되는 데이터만 가져오게 할 수 있다.
데이터 보관 장소의 프런트엔드에는 비즈니스 인텔리전스 도구와 제품군이 데이터를 분석 및 제공하며 데이터를 얻기 위해 종종 OLAP(OnLine Analytical Processing)나 보다 복잡한 데이터 수집 기술을 사용한다. 비즈니스 인텔리전스 시스템은 의사 결정 지원 시스템과 관리 정보 시스템을 포함한다. 이전 용어들이 새 비즈니스 인텔리전스 용어로 대체된 것이다.