В чем преимущества и недостатки использования медленно изменяющихся измерений в аналитике данных?

Преимущества использования медленно изменяющихся измерений (SCD) в аналитике данных:

• Отслеживание исторических изменений. www.geeksforgeeks.org SCD позволяют сохранять все типы изменений, сделанных с хранящимися данными, что позволяет создавать трендовые и исторические отчёты. www.geeksforgeeks.org
• Целостность данных. www.geeksforgeeks.org SCD обеспечивают чистоту данных, позволяя управлять изменениями без их разложения. www.geeksforgeeks.org
• Поддержка принятия решений на основе данных. www.geeksforgeeks.org Эффективное использование SCD позволяет проводить исторический анализ, что важно для обоснованных бизнес-решений. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки использования SCD:

• Объём хранилища. habr.com Набор данных с большим количеством входных признаков может быстро увеличить требования к хранилищу. habr.com
• Обслуживание. habr.com С увеличением количества атрибутов или измерений отслеживание изменений становится сложнее, что может привести к увеличению вероятности ошибок. habr.com
• Производительность. habr.com По мере роста объёма данных для отслеживания исторических изменений производительность моделей машинного обучения может ухудшаться. habr.com
• Масштабируемость. habr.com С увеличением объёма данных и накопленных изменений некоторые типы SCD могут не масштабироваться эффективно, что влияет на хранение, вычисления и визуализацию. habr.com
• Избыточность. habr.com Например, в SCD Типа 2 новая строка добавляется для каждого изменения в измерении, что приводит к множеству строк для одной и той же сущности и увеличению размерности. habr.com