데이터웨어 하우스 성능을 향상시키는 다른 방법은 무엇입니까?

데이터웨어 하우징이 비즈니스에 점점 더 중요 해짐에 따라 데이터웨어 하우스 성능을 높이는 것이 중요해졌습니다. 회사의 데이터웨어 하우스에는 경영진 및 기타 회사 의사 결정자가 회사 전략을 결정하는 데 도움이되는 클라이언트, 트렌드, 판매 및 기타 비즈니스 인텔리전스 요소에 대한 정보가 포함됩니다. 많은 사람들이 작업을 수행하기 위해 데이터웨어 하우스의 데이터에 의존하기 때문에 데이터웨어 하우스 성능은 전반적인 회사 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 많은 회사는 데이터웨어 하우스와 회사의 기능을 최상으로 유지하기 위해 더 이상 사용하지 않는 데이터를 지우고, 스토리지 공간을 늘리고, 전체 데이터웨어 하우스 아키텍처와 디자인을 개선하는 등 데이터웨어 하우스 성능을 향상시키는 다양한 방법에 의존합니다.

일정 기간 동안 더 많은 데이터가 수집 될수록 데이터웨어 하우스 성능이 저하되는 경향이 있습니다. 비즈니스에 중요하지만 데이터 마이닝이 증가하면 시스템의 전체로드가 증가합니다. 시스템을 사용하는 사람이 많을수록 다양한 직원이 많은 수의 쿼리를 수행함에 따라 부하가 증가합니다. 더 이상 사용되지 않는 정보를 제거하면 쿼리를보다 빠르게 처리하고보다 관련성이 높은 결과를 반환 할 수 있으므로 전체 데이터웨어 하우스 유지 관리가 데이터웨어 하우스 성능 향상의 중요한 부분이됩니다.

인프라는 데이터웨어 하우징의 또 다른 중요한 요소입니다. 데이터웨어 하우스 시스템은 사용 가능한 기술에 대해 가능한 최고 수준으로 작동 할 수 있지만 3 년 또는 2 년 후에는 더 이상 사용되지 않는 것으로 간주 될 수 있습니다. 하드웨어 수준과 프로그래밍 수준 모두에서 데이터웨어 하우스 아키텍처를 개선하면 데이터웨어 하우스 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 프로세서 업데이트, 추가 스토리지 공간 추가 및보다 새롭고 간소화 된 쿼리 프로토콜을 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 전체 데이터웨어 하우스 디자인의 이러한 변경으로 인해 시스템이 개별 쿼리를 처리 할 수있는 속도뿐만 아니라 저장할 수있는 데이터의 양이 크게 달라질 수 있습니다.

데이터웨어 하우스 성능을 향상시키는 데 도움이되는 또 다른 방법은 교육입니다. 데이터웨어 하우징은 원래 임원 수준의 의사 결정을 지원하도록 설계되었지만 비즈니스 인텔리전스의 전반적인 유용성으로 인해 많은 다른 사람들이 다양한 목적으로 데이터를 사용하게되었습니다. 경우에 따라 이러한 직원은 적절한 교육을받지 못하고 필요한 정보를 검색하기 위해 효율적인 쿼리를 구성하는 방법을 모릅니다. 이 직원들에게 시스템 사용에 대한 교육과 데이터를 효과적으로 쿼리하는 방법은 데이터웨어 하우스 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.