Hva er de forskjellige måtene å forbedre resultatene for datavarehus?

Etter hvert som datavarehus har blitt mer og mer viktig for virksomheter, har økt datalagerytelse blitt viktig. Et selskaps datavarehus inneholder informasjon om kunder, trender, salg og mange andre elementer av forretningsintelligens som hjelper ledere og andre beslutningstakere i selskapet med å bestemme selskapets strategi. Avhengig av dataene i datavarehuset for å gjøre jobben sin, kan mange resultater av datavarehus ha en betydelig innvirkning på selskapets samlede ytelse. Mange selskaper er avhengige av mange måter å forbedre ytelsen til datavarehus, inkludert å fjerne foreldede data, øke lagringsplassen og forbedre den generelle datalagerets arkitektur og design, for å holde datalageret og selskapet fungere på sitt beste.

Data warehouse ytelse har en tendens til å forringes etter hvert som mer data blir samlet inn over en periode. Økt data mining, mens det er viktig for virksomheten, øker den samlede belastningen på systemet. Flere som bruker systemet øker også belastningen ettersom et større antall spørsmål blir gjort av forskjellige ansatte. Hvis du fjerner foreldet informasjon, betyr det at spørsmål kan behandles raskere og gi mer relevante resultater, noe som gjør at overordnet datavarehusvedlikehold er en viktig del av å forbedre datalagerets ytelse.

Infrastruktur er en annen viktig faktor i datalagring. Et datavarehussystem kan fungere på høyest mulig nivå for tilgjengelig teknologi, men tre eller til og med bare to år senere kan det betraktes som foreldet. Å forbedre datavarehusets arkitektur, både på maskinvarenivå og på programmeringsnivå, kan også øke datavarehusets ytelse. Å oppdatere prosessorer, legge til ekstra lagringsplass og bruke nyere, mer strømlinjeformede spørringsprotokoller kan forbedre ytelsen betydelig. I tillegg kan disse endringene i den generelle datavarehusdesignen utgjøre en dramatisk forskjell i datamengden som kan lagres, så vel som i hastigheten systemet kan behandle individuelle spørsmål.

En annen tilnærming som kan bidra til å forbedre datalagerets ytelse er trening. Oppbevaring av data var opprinnelig designet for å støtte beslutninger på et høyt ledelsesnivå, men den generelle nytteverdien av forretningsinformasjon har ført til at mange andre 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 trening i bruk av systemet og hvordan du effektivt spørrer dataene føre til stor forbedring i datavarehusets ytelse.