Die beste Möglichkeit, das Datenwachstum unter Kontrolle zu halten, besteht darin, Faktoren, die sich auf die Datenskalierung auswirken, zu einem frühen Zeitpunkt der Designphase zu berücksichtigen, insbesondere in einem Status nach der Umlage. Die Anzahl der in der Anwendung verwendeten Dimensionen ist die erste Skalierbarkeitsüberlegung.
Fügen Sie ohne triftigen Grund keine weiteren Dimensionen zu den Daten hinzu. Die größte Auswirkung auf das Datenwachstum in Profitability and Cost Management hat die Anzahl der Unterteilungen von Daten in immer kleinere Werte. Prüfen Sie vor dem Hinzufügen neuer Dimensionen, ob eine neue physische Dimension erforderlich ist. Unerfahrene Profitability and Cost Management-Designer übernehmen in der Regel alle in den Quelldaten vorhandenen Dimensionen, einfach nur, weil sie vorhanden sind und unter Umständen eines Tages benötigt werden.
Überlegen Sie, ob die Dimension erforderlich ist, um Endergebnisse zu melden oder um Daten zu differenzieren, um einen Umlageprozess zu unterstützen. Trifft keines von beiden zu, sollten Sie überlegen, ob Sie die Dimension entfernen können.
Wenn es sich bei der zusätzlichen Dimension tatsächlich um einen alternativen Ausdruck einer vorhandenen Dimension handelt, können Sie stattdessen eine alternative Hierarchie- oder Attributdimension verwenden. Dadurch werden die Möglichkeiten für das Reporting zu den gewünschten Kategorien bereitgestellt, ohne die Datengröße zu erhöhen.
Auch wenn das Begrenzen der Dimensionen empfohlen wird, ist es ratsam, eine Dimension für zukünftiges Wachstum hinzuzufügen. Solange die Dimension in allen Modellartefakten nur die Auswahl "nomember" verwendet, hat diese Ersatzdimension kaum Auswirkungen auf die Performance.