Andmelaolahenduste hindamisel tuleb arvestada nelja peamise punktiga: kasutajaliides, funktsionaalsus, tugi ja infrastruktuur. Kõik neli elementi mõjutavad otseselt lahenduse aktsepteerimist, tõhusust ja kvaliteeti. Andmeladu on äriteabe tööriist, mida kasutatakse andmete analüüsimiseks. Saadaval on lai valik andmelaolahendusi, mis vastavad enamiku organisatsioonide vajadustele.
Kasutajaliidese disainil on tohutu mõju andmelaolahenduste õnnestumisele või ebaõnnestumisele. Otsige tööriista, mis on puhas, intuitiivne ja hõlpsasti kasutatav. Lugege kasutaja dokumentatsiooni, et näha, kui keeruline liides on, ja paluge kasutajatel testida erinevaid valikuid ja anda tagasisidet. Oluline on märkida, et kõik andmelaolahendused eeldavad, et kasutajad on saanud andmehaldus- ja analüüsitehnikate väljaõppe. Ilma selle taustata kasutajate arvates on tööriistakomplekt liiga keeruline ja segane.
Tutvuge pakutavate erinevate funktsioonidega, et tagada kõigi põhiliste ärinõuete täitmine. Mõelge tööriista esmasele kasutusotstarbele ja proovige selles keskkonnas uuesti luua vähemalt üks ladu. Uurige pakutavate andmete ekstraktimise tööriistu ja päringute kirjutamise tööriista, et teha kindlaks lahenduse üldine sobivus teie ettevõtte vajadustele.
Enamiku andmelaolahenduste pakutavat tuge on kahte tüüpi: tehniline ja funktsionaalne. Tehniline tugi on tavaliselt keskendunud riistvarale, tarkvarapaikade rakendamisele ja värskendustele. Seda tüüpi toetus sisaldub tarkvara ostuhinnas esimese kahe kuni viie aasta jooksul. Funktsionaalne tugi hõlmab kasutusjuhendeid, koolitusi, juurdepääsu oskusressurssidele ja klienditeenindusi. Teenuslepingus on üksikasjalikult kirjeldatud nõutavad esemed ja kulud.
Andmeladu vajab spetsiaalset riistvara, ajastatud varukoopiaid ja tugipersonali. Enamikus ettevõtetes vastutab andmearhitekt selle tööriista nõuetekohaseks toetamiseks ja haldamiseks vajaliku infrastruktuuri loomise eest. Andmed kantakse lattu erinevatest allikatest, alates ettevõtte ressursside planeerimise (ERP) süsteemidest kuni klientide andmebaasideni. Andmete struktuur, valikukriteeriumid ja andmeturbe metoodika on kõik lahenduse olulised aspektid, mis tuleb hoolikalt üle vaadata.
Vaadake ressursside kättesaadavust, et toetada ja kasutada lahendusi, mida kaalute. Odav lahendus ei ole hea valik, kui kvalifitseeritud töötajaid on raske leida ja neid on kallis hoida. Vaadake tööriista keerukust ja aega, mis on vajalik otsustusprotsessis vajalike oskuste omandamiseks.