데이터웨어 하우스의 단점
데이터웨어 하우스는 데이터 분석 도구 역할을하는 관계형 데이터베이스로 여러 부서의 데이터를 하나의 데이터 저장소로 통합합니다. 데이터웨어 하우스는 일반적으로 실시간 트랜잭션 데이터로 변경되는 것이 아니라 최종 일괄 처리 작업으로 업데이트됩니다. 주요 이점은 관리자에게 더 나은 데이터와시기 적절한 데이터를 제공하여 회사의 전략적 의사 결정을 내리는 것입니다. 그러나, 그들은 또한 몇 가지 단점이 있습니다.
추가보고 작업
조직의 규모에 따라 데이터웨어 하우스는 부서에서 추가 작업의 위험을 감수해야합니다. 일반적으로웨어 하우스에 필요한 각 유형의 데이터는 비즈니스의 각 부서에 속한 IT 팀에서 생성해야합니다. 이는 기존 데이터베이스에서 데이터를 복제하는 것처럼 간단 할 수 있지만, 이전에는 수집되지 않은 고객 또는 직원으로부터 데이터를 수집하는 경우가 있습니다.
비용 / 혜택 비율
데이터웨어 하우징의 공통적으로 언급 된 단점은 비용 / 이점 분석입니다. 데이터웨어 하우스는 대규모 IT 프로젝트이며 대규모 IT 프로젝트와 마찬가지로 많은 IT 시간과 예산을 낭비하여 구현 비용을 정당화하기에 충분하지 않은 도구를 생성 할 수 있습니다. 이는 데이터웨어 하우스를 유지 관리하고 비즈니스가 성장하고 시장에 적응함에 따라 업데이트하는 비용 문제를 완전히 피하고 있습니다.
데이터 소유에 대한 우려
데이터웨어 하우스는 항상 소프트웨어가 아닌 소프트웨어 구현 또는 클라우드 서비스 응용 프로그램입니다. 이 환경에서의 데이터 보안은 클라우드 공급 업체만큼 좋습니다. 로컬로 구현되는 경우에도 회사 전체의 데이터 액세스에 대한 우려가 있습니다. 분석을 수행하는 사람들이 귀사가 신뢰하는 개인, 특히 고객의 개인 데이터를 사용하는지 확인하십시오. 고객 데이터를 유출하는 데이터웨어 하우스는 개인 정보 보호 및 홍보 활동의 악몽입니다.
데이터 유연성
데이터웨어 하우스는 특정 솔루션을 "드릴 다운"할 수있는 최소한의 기능으로 정적 데이터 세트를 보유하는 경향이 있습니다. 데이터는 스키마를 통해 가져오고 필터링되며, 실제로 사용되는 날까지는 며칠 또는 몇 주가 지나야합니다. 또한 데이터웨어 하우스는 일반적으로 임시 쿼리의 대상이되므로 처리 속도와 쿼리 속도를 조정하기가 어렵다는 것이 널리 알려져 있습니다. 쿼리가 종종 임시적이지만 쿼리는 집계가 어셈블 될 때 설정된 데이터 관계에 의해 제한됩니다.
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