数据仓库能为你当前数据库体系的不足做些什么?(4) 还有可能出现更复杂的要求。你将看到：图形、Internet和多媒体，正变得日益重要。这些会加大需求的复杂度，并大大增加数据传输量。OLAP数据库几乎总是非常庞大的，因此性能很成问题。解决方法有：分隔数据、分布数据、过滤数据，也可能建立并维持文件以存放常用信息。如果数据仓库主要用于DSS，那么你就可以在很大程度上，将复制工作交给一个客户/服务器系统完成。开发OLAP应用开发OLAP应用可能十分困难，其编写方式应是面向对象的。OLAP中的许多处理非常相似，因而可以为它们开发对象类。例如，在大多数OLAP应用中，数据访问、数据存储、分析(函数)、和报表生成的用法，都是基本一致的。使用面向对象技术，可以提高可重用性。OLAP应用还应是可扩展的，并且应设计为可扩展的系统。系统应使用并管理元数据和数据字典。使用经解释的语言方案，可以在改动后无需重新编译。OLAP应用必须提供一套完整的函数，并要求使用自己的编程语言。总结在今天的大多数大型公司里，电子数据集已经是现成的。因此，人们认识到，能够(且应该)从数据集中获得有价值的信息，用于商业决策支持。数据仓库是一种结构和系统，可以从数据中获得信息。对于信息专家，数据仓库的应用和维护，将会很快成为工作的重要部分。
