Jaké jsou různé způsoby, jak zlepšit výkon datových skladů?

Vzhledem k tomu, že se skladování dat stalo pro podniky stále důležitější, zvyšování výkonu dat skladů se stalo životně důležitým.Společný sklad Companys obsahuje informace o klientů, trendech, prodeji a mnoha dalších prvcích obchodní inteligence, které pomáhají manažerům a dalším tvůrcům rozhodnutí o společném rozhodování určují firemní strategii.S mnoha lidmi v závislosti na datech v datovém skladu, kteří vykonávají svou práci, může výkon dat skladu mít hluboký dopad na celkový výkon společnosti.Mnoho společností se spoléhá na řadu způsobů, jak zlepšit výkon skladů dat, včetně zúčtování zastaralých dat, zvyšování úložného prostoru a zlepšení celkové architektury a designu datových skladů, aby udržovala datový sklad a společnost fungující nejlépe.protože více údajů se shromažďuje po určitou dobu.Zvýšená těžba dat, i když je pro podnikání důležitá, zvyšuje celkové zatížení systému.Více lidí, kteří používají systém, také zvyšuje zátěž, protože větší počet dotazů se provádí různými zaměstnanci.Odstranění zastaralých informací znamená, že dotazy mohou být zpracovávány rychleji a vrátí relevantnější výsledky, což z celkové údržby datového skladu je důležitou součástí zlepšování výkonu datového skladu.

Infrastruktura je dalším důležitým faktorem při skladování dat.Systém datového skladu může fungovat na nejvyšší možné úrovni pro dostupnou technologii, ale o tři nebo dokonce o dva roky později jej lze považovat za zastaralé.Zlepšení architektury datového skladu, a to jak na úrovni hardwaru, tak na úrovni programování, může také výrazně zvýšit výkon datových skladů.Aktualizace procesorů, přidání dalšího úložného prostoru a použití novějších a efektivnějších protokolů dotazů může výrazně zlepšit výkon.Kromě toho tyto změny v celkovém návrhu datového skladu mohou dramatický rozdíl v množství dat, které lze uložit, a také v rychlosti, při které může systém zpracovat jednotlivé dotazy.výcvik.Skladování dat byl původně navržen tak, aby podporoval rozhodování na vysoké úrovni výkonné, ale celková užitečnost obchodní inteligence vedla k tomu, že data pro různé účely používala mnoho dalších lidí.V některých případech tito zaměstnanci nedostali odpovídající školení a nevědí, jak konstruovat efektivní dotazy, aby získali potřebné informace.Pro tyto zaměstnance může školení o používání systému a o tom, jak efektivně dotazovat data