データウェアハウスの短所

データウェアハウスは、データ分析ツールとして機能するリレーショナルデータベースで、ビジネスの複数の部門からのデータを1つのデータストアに集約します。 データウェアハウスは、通常、リアルタイムのトランザクションデータによって動かされるのではなく、1日の終わりのバッチジョブとして更新されます。 彼らの主な利点は、会社に戦略的な決断を下すために管理者により良い、よりタイムリーなデータを提供することです。 しかし、それらにはいくつかの欠点もあります。

追加の報告作業

組織の規模にもよりますが、データウェアハウスは部門に余分な作業を強いられる可能性があります。 ウェアハウスで必要とされる各タイプのデータは通常、事業の各部門のITチームによって生成される必要があります。 これは既存のデータベースからデータを複製するのと同じくらい簡単ですが、それ以外の場合には、以前には収集されていない顧客または従業員からデータを収集することを伴います。

費用/利益率

データウェアハウスの一般的な欠点は、費用便益分析です。 データウェアハウスは大規模なITプロジェクトであり、多くの大規模なITプロジェクトと同様に、実装費用を正当化するのに十分なほど頻繁に使用されないツールを生成するために、多くのIT工数と予算を浪費します。 これは、データウェアハウスを維持し、ビジネスが成長し市場に適応するにつれてそれを更新する費用の問題を完全に回避しています。

データの所有権に関する懸念

データウェアハウスは、必ずというわけではありませんが、Software as a Serviceの実装、またはクラウドサービスアプリケーションです。 この環境におけるあなたのデータセキュリティはあなたのクラウドベンダーと同じくらい良いです。 ローカルに実装されていても、会社全体のデータアクセスに関する懸念があります。 分析を行っている人々があなたの組織が信頼する個人、特に顧客の個人データであることを確認してください。 顧客データを漏らすデータウェアハウスは、プライバシーと広報の悪夢です。

データの柔軟性

データウェアハウスには、特定のソリューションに「ドリルダウン」するための最小限の機能を備えた静的データセットがあります。 データはインポートされ、スキーマを通じてフィルタリングされます。実際に使用されるまでには、数日から数週間前になることがよくあります。 さらに、データウェアハウスは通常、その場限りの照会の対象となるため、処理速度と照会速度を調整することは非常に困難です。 クエリはアドホックであることが多いのですが、クエリは集計が組み立てられたときに設定されたデータ関係によって制限されます。