Ulempene ved et datalager

Datavarehus er relasjonsdatabaser som fungerer som dataanalyseværktøy, og aggregerer data fra flere avdelinger av en bedrift til en datalager. Datavarehus oppdateres vanligvis som en sluttidssaksjobb, i stedet for å bli kalt av sanntidstransaksjonsdata. Deres primære fordeler er å gi ledere bedre og mer tidsmessige data for å ta strategiske beslutninger for selskapet. Men de har også noen ulemper.

Ekstra rapporteringsarbeid

Avhengig av størrelsen på organisasjonen, går et datalagring risikoen for ekstra arbeid på avdelinger. Hver type data som er nødvendig i lageret, må typisk genereres av IT-teamene i hver avdeling av virksomheten. Dette kan være like enkelt som å duplisere data fra en eksisterende database, men i andre tilfeller innebærer det å samle inn data fra kunder eller ansatte som ikke var samlet før.

Kostnad / fordelforhold

En vanlig nevnt ulempe ved datalagring er kostnads ​​/ nytteanalysen. Et datalagring er et stort IT-prosjekt, og som mange store IT-prosjekter kan det suge mange IT-man-timer og budsjettpenger for å generere et verktøy som ikke blir brukt ofte nok til å rettferdiggjøre implementeringsutgiftene. Dette er helt sidestilling problemet med å opprettholde datalageret og oppdatere det som virksomheten vokser og tilpasser seg markedet.

Dataeiendomsproblemer

Datavarehus er ofte, men ikke alltid, Programvare som en Service implementeringer, eller Cloud Services applikasjoner. Datasikkerheten i dette miljøet er bare like god som leverandøren av skyen. Selv om det implementeres lokalt, er det bekymringer for datatilgang i hele selskapet. Sørg for at folk som gjør analysen, er personer som din organisasjon stoler på, spesielt med kundenes personlige data. Et datalager som lekker kundedata er et personvern og PR-mareritt.

Data Fleksibilitet

Datavarehus har en tendens til å ha statiske datasett med minimal evne til å "bore ned" til bestemte løsninger. Dataene importeres og filtreres gjennom et skjema, og det er ofte dager eller uker på det tidspunktet det faktisk er brukt. I tillegg er datavarehus vanligvis gjenstand for ad hoc-spørringer, og er dermed notorisk vanskelig å stille inn for behandlingshastighet og spørringshastighet. Selv om spørringene ofte er ad hoc, er spørringene begrenset av hvilke dataforhold som ble satt når aggregeringen ble samlet.