Hva er de forskjellige måtene å forbedre ytelsen til datavarehus?

Ettersom datavarehus har blitt mer og mer viktig for bedrifter, har økt datavarehusytelse blitt viktig. Et selskaps datavarehus inneholder informasjon om kunder, trender, salg og mange andre elementer i forretningsintelligens som hjelper ledere og andre selskaps beslutningstakere med å bestemme selskapets strategi. Med mange mennesker avhengig av dataene i datavarehuset for å gjøre jobbene sine, kan ytelsen til datavarehus ha en dyp innvirkning på den samlede selskapets ytelse. Mange selskaper er avhengige av mange måter å forbedre datavarehusets ytelse, inkludert å rydde foreldede data, øke lagringsplassen og forbedre den generelle datavarehusarkitekturen og design, for å holde datavarehuset og selskapet fungerer på sitt beste.

Datavarehusytelsen har en tendens til å nedbryte etter hvert som flere data blir samlet over en periode. Økt data mining, selv om det er viktig for virksomheten, øker den totale belastningen på systemet. Flere som bruker syseneTEM øker også belastningen ettersom et større antall spørsmål blir laget av forskjellige ansatte. Å fjerne foreldet informasjon betyr at spørsmål kan behandles raskere og returnere mer relevante resultater, noe

Infrastruktur er en annen viktig faktor i datavarehus. Et datavarehussystem kan fungere på høyest mulig nivå for den tilgjengelige teknologien, men tre eller til og med bare to år senere kan det betraktes som foreldet. Forbedring av datavarehusarkitekturen, både på maskinvarenivå og et programmeringsnivå, kan også øke datavarehusets ytelse. Oppdatering av prosessorer, å legge til ekstra lagringsplass og bruke nyere, mer strømlinjeformede spørringsprotokoller, kan forbedre ytelsen. I tillegg kan disse endringene i den generelle datavarehusdesignen gjøre en dramatisk DIfferens i datamengden som kan lagres, så vel som hastigheten som systemet kan behandle individuelle spørsmål.

En annen tilnærming som kan bidra til å forbedre datavarehusets ytelse er trening. Datavarehus ble opprinnelig designet for å støtte beslutninger på høyt utøvende nivå, men den generelle nytten av forretningsintelligens har ført til at mange andre mennesker bruker dataene til en rekke formål. I noen tilfeller har disse ansatte ikke fått tilstrekkelig opplæring og vet ikke hvordan de skal konstruere effektive spørsmål for å hente informasjonen de trenger. For disse ansatte kan opplæring i bruken av systemet og hvordan du effektivt kan spørre dataene føre til stor forbedring i datavarehusets ytelse.