डेटा वेयरहाउस का नुकसान

डेटा वेयरहाउस रिलेशनल डेटाबेस हैं जो डेटा विश्लेषण उपकरण के रूप में कार्य करते हैं, एक व्यवसाय के कई विभागों से डेटा को एक डेटा स्टोर में एकत्रित करते हैं। डेटा वेयरहाउस को आमतौर पर वास्तविक समय लेनदेन डेटा द्वारा मंथन किए जाने के बजाय एक दिन के बैच की नौकरी के रूप में अपडेट किया जाता है। उनके प्राथमिक लाभ प्रबंधकों को कंपनी के लिए रणनीतिक निर्णय लेने के लिए बेहतर और समयबद्ध डेटा दे रहे हैं। हालांकि, उनकी कुछ कमियां भी हैं।

अतिरिक्त रिपोर्टिंग कार्य

संगठन के आकार के आधार पर, एक डेटा वेयरहाउस विभागों पर अतिरिक्त काम का जोखिम चलाता है। गोदाम में प्रत्येक प्रकार के डेटा की आवश्यकता होती है, जो आमतौर पर व्यवसाय के प्रत्येक विभाग में आईटी टीमों द्वारा उत्पन्न किया जाता है। यह मौजूदा डेटाबेस से डेटा को डुप्लिकेट करने के रूप में सरल हो सकता है, लेकिन अन्य समयों में, इसमें उन ग्राहकों या कर्मचारियों का डेटा इकट्ठा करना शामिल है जो पहले इकट्ठा नहीं हुए थे।

लागत / लाभ अनुपात

डेटा वेयरहाउसिंग का आमतौर पर उद्धृत नुकसान लागत / लाभ विश्लेषण है। एक डेटा वेयरहाउस एक बड़ी आईटी परियोजना है, और कई बड़ी आईटी परियोजनाओं की तरह, यह बहुत सारे आईटी मैन घंटों और बजटीय धन को चूस सकता है एक उपकरण उत्पन्न करने के लिए जो कार्यान्वयन खर्च को सही ठहराने के लिए अक्सर उपयोग नहीं किया जाता है। यह पूरी तरह से डेटा वेयरहाउस के रखरखाव के खर्च के मुद्दे को दरकिनार कर रहा है और इसे अपडेट कर रहा है क्योंकि व्यवसाय बढ़ता है और बाजार के लिए अनुकूल होता है।

डेटा स्वामित्व चिंताएं

डेटा वेयरहाउस अक्सर होते हैं, लेकिन हमेशा नहीं, सॉफ्टवेयर एक सेवा कार्यान्वयन, या क्लाउड सेवा अनुप्रयोगों के रूप में। इस वातावरण में आपकी डेटा सुरक्षा केवल आपके क्लाउड विक्रेता के रूप में अच्छी है। यहां तक ​​कि अगर स्थानीय रूप से लागू किया जाता है, तो भी कंपनी में डेटा एक्सेस के बारे में चिंताएं हैं। सुनिश्चित करें कि विश्लेषण करने वाले लोग ऐसे व्यक्ति हैं जो आपके संगठन पर भरोसा करते हैं, खासकर ग्राहकों के व्यक्तिगत डेटा के साथ। एक डेटा वेयरहाउस जो ग्राहक डेटा लीक करता है, एक गोपनीयता और सार्वजनिक संबंध दुःस्वप्न है।

डेटा लचीलापन

डेटा वेयरहाउस में विशिष्ट समाधानों के लिए "ड्रिल डाउन" करने की न्यूनतम क्षमता के साथ स्थिर डेटा सेट होते हैं। डेटा को एक स्कीमा के माध्यम से आयात और फ़िल्टर किया जाता है, और यह वास्तव में उपयोग होने वाले समय तक अक्सर दिन या सप्ताह पुराना होता है। इसके अलावा, डेटा वेयरहाउस आमतौर पर तदर्थ प्रश्नों के अधीन होते हैं और इस प्रकार प्रसंस्करण गति और क्वेरी गति के लिए ट्यून करने के लिए कुख्यात होते हैं। जबकि क्वेरीज़ अक्सर तदर्थ होती हैं, लेकिन एग्रीगेशन इकट्ठे होने पर डेटा संबंध क्या थे, यह सवाल सीमित हैं।