데이터웨어 하우스 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?

data 데이터웨어 하우징이 비즈니스에 점점 더 중요 해짐에 따라 데이터웨어 하우스 성능을 높이는 것이 중요해졌습니다.Companys 데이터웨어 하우스에는 고객, 트렌드, 판매 및 경영진 및 기타 회사 의사 결정자가 회사 전략을 결정하는 데 도움이되는 비즈니스 인텔리전스 요소에 대한 정보가 포함되어 있습니다.데이터웨어 하우스의 데이터에 따라 많은 사람들이 작업을 수행하기 위해 데이터웨어 하우스 성능은 전체 회사 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.많은 회사들이 구식 데이터 청산, 저장 공간 증가, 전반적인 데이터웨어 하우스 아키텍처 및 설계 개선을 포함하여 데이터웨어 하우스 성능을 향상시키는 여러 가지 방법에 의존하여 데이터웨어 하우스와 회사를 최대한 활용할 수 있도록합니다.

데이터웨어 하우스 성능은 분해하는 경향이 있습니다.더 많은 데이터가 일정 기간 동안 수집됩니다.데이터 마이닝 증가는 비즈니스에 중요하지만 시스템의 전반적인 부하를 증가시킵니다.더 많은 사람들이 시스템을 사용하는 사람들도 더 많은 수의 쿼리가 다양한 직원들에 의해 만들어지면 부하를 증가시킵니다.쓸모없는 정보를 제거한다는 것은 쿼리를보다 빠르게 처리하고보다 관련성있는 결과를 반환 할 수 있음을 의미합니다. 전체 데이터웨어 하우스 유지 관리는 데이터웨어 하우스 성능 향상의 중요한 부분이됩니다.데이터웨어 하우스 시스템은 가용 기술의 가장 높은 수준에서 작동 할 수 있지만 3 년 또는 2 년 후에는 쓸모없는 것으로 간주 될 수 있습니다.하드웨어 수준과 프로그래밍 수준에서 데이터웨어 하우스 아키텍처를 개선하면 데이터웨어 하우스 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.프로세서 업데이트, 추가 저장 공간 추가 및 새롭고 더 간소화 된 쿼리 프로토콜을 사용하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.또한 전체 데이터웨어 하우스 설계의 이러한 변화는 시스템이 개별 쿼리를 처리 할 수있는 속도뿐만 아니라 저장할 수있는 데이터의 양에 크게 차이를 만들 수 있습니다.훈련.데이터웨어 하우징은 원래 높은 경영진 수준에서 의사 결정을 지원하도록 설계되었지만 비즈니스 인텔리전스의 전반적인 유용성으로 인해 다른 많은 사람들이 다양한 목적으로 데이터를 사용하게되었습니다.경우에 따라,이 직원들은 적절한 교육을받지 못했으며 필요한 정보를 검색하기 위해 효율적인 쿼리를 구성하는 방법을 모릅니다.이 직원들에게는 시스템 사용에 대한 교육과 데이터를 효과적으로 쿼리하는 방법에 대한 교육 데이터웨어 하우스 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.