일반적인 데이터 웨어하우스 문제에는 어떤 것이 있나요?
일반적인 데이터 웨어하우스는 특히 모든 데이터 작업이 동일한 클러스터에서 이루어질 때 쿼리 성능이 느려질 수 있습니다.  또한, 많은 데이터 웨어하우스는 폐쇄적인 아키텍처를 가지고 있어 선택의 폭이 제한되고 데이터 사용 시 송신 비용이 증가합니다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 소규모 쓰기를 처리할 수 있어야 하는 실시간 분석을 처리하도록 구축되지 않았습니다. 마지막으로, 데이터 웨어하우스는 종종 데이터를 중복 저장하기 때문에 비용이 급증하고 단일 데이터 소스를 확보하는 데 방해가 됩니다.
What are some common data warehouse challenges?
Common data warehouses can have slow query performance especially when all the data operations happen on the same clusters.  Also, many data warehouses have closed architectures which limits choices and drives up egress fees to use the data. Additionally,  data warehouses aren’t built to handle real-time analytics which usually require the ability to handle small writes. Lastly, data warehouses often duplicate the storage of data which balloons costs and hinders the ability to have a single source of truth.