Vielleicht halten Sie teure Hardwareupgrades oder die Pflege von verschiedenen Datenbanken nur zum Zwecke der Berichterstellung und Analyse ja für eine gute Idee. Diese Ansätze erhöhen jedoch nur die Geschäftskosten. Sie benötigen einen erschwinglicheren Ansatz ohne negative Auswirkungen, um auf geschäftskritische Daten zuzugreifen.
Wenn Sie andere mit der Berichterstellung und Durchführung von Analysen beauftragen, können Sie das Potenzial Ihrer Daten ganz einfach ausschöpfen – und zwar ohne an Datenbankleistung einzubüßen. Sie können die Datenreplikation zur Auslagerung der Berichterstellung auf ein separates System nutzen, ohne dedizierte Datenbanken zu kaufen und zu pflegen, die lediglich Analysezwecken dienen. Auf diese Weise können Sie die Verarbeitung von Onlinetransaktionen und die Datenbankberichterstellung auf eine Data-Warehouse-Instanz verteilen, die laufend gepflegt wird und Aktivitäten im Produktionssystem widerspiegelt. Das bedeutet, dass geschäftliche Benutzer und Data Scientists genaue Echtzeitdaten analysieren und Berichte dazu erstellen können, ohne Datenbankkonflikte hervorzurufen. Dieser Ansatz ist auch für diverse andere Szenarien hilfreich.
Haben Ihre Remote-Benutzer Probleme beim Zugriff auf zentralisierte Daten? Anstatt sich auf dem ohnehin überlasteten Produktionssystem anzumelden, um Abfragen, Berichte und Analysen auszuführen, können Benutzer Daten zu einem Datenbanksystem Ihrer Wahl replizieren. Danach können sie lokale Abfragen durchführen, um auf die benötigten Daten zuzugreifen. Somit wird die Verarbeitung von Abfragen ausgelagert und der Datenzugriff beschleunigt.
Sie erreichen eine höhere Flexibilität, indem Sie einige Tabellen zu einem einzelnen Zielstandort, und andere Tabellen und Sequenzen zu anderen Zielsystemen replizieren. Dieser skalierbare Ansatz unterstützt Zielsysteme an verschiedenen Standorten.
Mithilfe der Datenreplikation können Sie Abteilungen über verschiedene Systeme verteilen, um die Verarbeitung von Onlinetransaktionen und die entsprechende Berichterstellung zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es auch, dass mehrere Systeme dieselben Tabellen aktualisieren. Wenn ein Konflikt erkannt wird, ruft er eine benutzerdefinierte Routine zur Behebung von Konflikten auf.