Wady hurtowni danych

Hurtownie danych są relacyjnymi bazami danych, które działają jako narzędzia do analizy danych, agregując dane z wielu działów firmy do jednego magazynu danych. Magazyny danych są zazwyczaj aktualizowane jako zadania wsadowe na koniec dnia, a nie są przetwarzane przez dane transakcyjne w czasie rzeczywistym. Ich główne zalety to lepsze i bardziej aktualne dane dla menedżerów, które podejmują strategiczne decyzje dla firmy. Mają jednak również pewne wady.

Dodatkowe prace sprawozdawcze

W zależności od wielkości organizacji hurtownia danych narażona jest na dodatkową pracę w działach. Każdy rodzaj danych, który jest potrzebny w magazynie, zwykle musi być generowany przez zespoły IT w każdym dziale firmy. Może to być tak proste, jak duplikowanie danych z istniejącej bazy danych, ale w innych przypadkach wiąże się ze zbieraniem danych od klientów lub pracowników, którzy nie byli wcześniej zgromadzeni.

Stosunek kosztów do korzyści

Powszechnie wymienianą wadą hurtowni danych jest analiza kosztów i korzyści. Hurtownia danych to duży projekt informatyczny i, podobnie jak wiele dużych projektów informatycznych, może wysysać wiele godzin pracy i pieniędzy budżetowych, aby wygenerować narzędzie, które nie jest używane wystarczająco często, aby uzasadnić koszty wdrożenia. Jest to całkowicie obejście kwestii kosztu utrzymania hurtowni danych i jej aktualizacji, gdy firma rozwija się i dostosowuje się do rynku.

Obawy dotyczące własności danych

Hurtownie danych to często, ale nie zawsze, implementacje oprogramowania jako usługi lub aplikacje usług w chmurze. Bezpieczeństwo danych w tym środowisku jest tak dobre, jak dostawcy usług w chmurze. Nawet jeśli są wdrażane lokalnie, istnieją obawy dotyczące dostępu do danych w całej firmie. Upewnij się, że osoby przeprowadzające analizę to osoby, którym ufają w Twojej organizacji, szczególnie w przypadku danych osobowych klientów. Hurtownia danych, która wycieka dane klientów, jest koszmarem prywatności i public relations.

Elastyczność danych

Hurtownie danych mają zazwyczaj statyczne zbiory danych z minimalną możliwością "drążenia" do konkretnych rozwiązań. Dane są importowane i filtrowane za pośrednictwem schematu, a do czasu, gdy są rzeczywiście używane, często są to dni lub tygodnie. Ponadto hurtownie danych są zwykle poddawane zapytaniom ad hoc, a zatem często trudno jest je dostroić pod kątem szybkości przetwarzania i prędkości zapytań. Chociaż zapytania często są ad hoc, zapytania są ograniczone przez to, jakie relacje danych zostały ustawione podczas agregacji.