La meilleure façon de garder la croissance des données sous contrôle est de prendre en compte dès les débuts de la phase de conception les facteurs influençant l'évolution des données, notamment après l'allocation. Le nombre de dimensions utilisées dans l'application est le premier point à prendre en compte en matière d'évolutivité.
Veillez à ne pas ajouter de dimensions aux données sans raison valable. Dans Profitability and Cost Management, le nombre de fractionnements des données en valeurs de plus en plus petites a un fort impact sur la croissance des données. Avant d'ajouter de nouvelles dimensions, vérifiez si une nouvelle dimension physique est requise. Les nouveaux concepteurs Profitability and Cost Management emploient en général toutes les dimensions présentes dans les sources de données, simplement parce qu'elles existent et pourraient, un jour, être utiles.
Demandez-vous si la dimension est requise pour le reporting des résultats finaux ou la différenciation des données en vue de la prise en charge d'un processus d'allocation. Si ce n'est pas le cas, il est fortement conseillé de supprimer la dimension.
Si la dimension supplémentaire représente vraiment l'expression alternative d'une dimension existante, pensez à utiliser plutôt une hiérarchie alternative ou une dimension d'attribut. Cela permettra d'effectuer un reporting sur les catégories souhaitées sans augmenter la taille des données.
Si limiter les dimensions est fortement recommandé, ajouter une dimension en vue de la croissance future est une bonne idée. Tant que la dimension "de secours" n'utilise qu'une seule sélection "aucunmembre" dans tous les artefacts de modèle, elle aura peu d'impact sur les performances.