Зберігання лише агрегованих Excel-файлів без централізованого керування даними.

Підтримка advanced analytics, зокрема машинного навчання та статистичних моделей.

Інтеграція та консолідація даних із різних джерел.

Обробка даних у реальному або майже реальному часі для оперативних інсайтів.

Побудова звітів і дашбордів для різних бізнес-підрозділів.

Зберігання великих обсягів історичних даних із контролем якості та безпеки.

Повна заміна OLTP-систем і відмова від транзакційних баз даних.

Star Schema автоматично усуває потребу в статистиці та індексах.

Snowflake Schema завжди швидша, бо в ній менше дублювання.

Додаткові JOIN-и впливають на оцінку кардинальності, вибір алгоритму JOIN і читання сторінок.

Snowflake Schema може бути зручнішою для супроводу складних ієрархій довідників.

Для типових звітів часткова денормалізація може бути виправданою, якщо виміри невеликі, а запити часті.

Star Schema зазвичай спрощує BI-запити через меншу кількість JOIN-ів.

Неможливо повторно використати сирі дані без повторного звернення до джерела.

З’являється ще один рівень пайплайна, який треба проектувати, моніторити й очищувати.

Можливе дублювання частини production-даних для development/test-перевірок.

Неможливо реалізувати аудит і логування етапів процесу.

Додатковий етап може збільшувати latency.

За великого проміжку між Extract і Load дані можуть втратити актуальність.

Потрібен механізм очищення застарілих проміжних даних.

Потрібне додаткове місце для staging-таблиць або файлів.

CRM

Файли

API

IoT-пристрої

Тільки паперові журнали без цифрового представлення

ERP-системи

Може створювати високе навантаження і тривати довго при великих обсягах.

Зазвичай виконується один раз, але може повторюватися у разі збою.

Завантажує всю доступну історію даних.

Завантажує лише записи, змінені після останнього watermark.

Потребує узгодження етапів трансформації та залежностей, інакше процес може довестися повторювати.

Не потребує валідації, бо історичні дані вже не змінюються.