额外的数据分析减慢数据查询的速度？

对于金融行业和零售行业，数据分析已经在很多企业都实现了，对于交易的累计越来越多，销售数据的不断变化，客户的交互使用越来愈多，在在无形中，积累了很多的数据，那么这些额外的数据分析，以及生成的报表等一直在继续，数据分析一直在继续，产生更多的报表，会影响到数据查询的速度，对于这个问题，数据分析的相关团队要注意什么呢。

第一、保证数据的高效传输

数据进入数据库，可能是关系数据库或者是企业机器，不论是哪一个模式，这些不断新增加的数据都是帮助我们更好的进行数据分析，为了更好的进行数据的传输，信息技术需要对缺失的数据或者一些无效的数据继续处理，还包括一些已经存在数据库中的数据，保证数据分析的速度以及分析的准确率。还有一些加载数据的工具会帮助数据库管理系统进行数据的高效传输。

第二、存档数据的净化

从原则上来说，数据的数量越多，数据分析的结果会越好，但是因为数据库的大小的影响，或者时间滞后的关系，很多数据可能已经不能使用了，不能和现有的企业情况相匹配，那么就要对这些数据存储进行净化，数据库不需要旧的数据，减少了数据量的运行量，就可以提高数据分析以及数据查询的速度了，当然企业数据也可以进行存档或者备份，以备将来需要使用的时候。

第三、高效的数据访问路径

明确企业当中需要进行数据查询的用户是谁，是员工？是管理层还是技术人员，这些用户的查询路径还不是高效的，对于查询的速度也是有影响的，信息技术人员可以根据企业查询用户的需求，规划出一条高效的数据访问路径，这个行为一般是要通过提升数据库的性能或者是安装一些分析的工具等进行实现。

第四、划分客户大数据

多个查询同时进行，都是用一个平台，多个查询进行，每一个查询都进入唯一的相对应的平台，如果可以按照客户数据的不同，将数据分析结果或者数据放到相对应的位置，那么就会无形中减少系统资源的占用，提高数据查询的速度。

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