实地试验
据Vasconi声称，新系统达到了公司的预定目标——降低维护成本。
首先，软硬件的初始购置成本比购买相当的IBM大型机处理功能低了40%。另外，公司支付给戴尔、Tibco、Oracle、Informatica和DataFlux等厂商的日常维护费用将低于之前付给IBM的费用。
对Polk来说节省幅度更大的一方面是：“数据工厂”让公司得以把数据操作部门的人员减少了42%，从56人减少至32人。人员的减少主要得益于流程的许多手动步骤实现了自动化。Walker说：“我们消除了大量的手工操作。”
Vasconi把新系统比作使用机器人来装配部件的生产装配线。现在工人坐在玻璃监控室，只有出了问题，才需要过去干预。而以前在大型机系统上，工厂车间需要工人去摁动控制杆和按钮；有些业务流程“更是支离破碎”，比方说，管理员不得不先检查从各个州汇总而来的车辆登记数据，之后才发送到系统中。
另外，有了新系统，公司就能在流程的早期阶段及早发现数据处理错误，减少了重新运行整个数据处理任务的几率。比如某个州的汽车销售额低得异常，这可能表明出了错误。而在批处理大型机环境下，“你无法在流程当中停止批处理去检查质量，”Vasconi解释，“要是出了问题，只好从头运行一遍，找出在涉及50个步骤的流程当中哪个环节出现了数据异常。”
这种高效率还使公司把将原始数据处理成给客户使用的产品所需的时间缩短了50%以上。虽然他还不知道这次改进总体上平均提高了多少效率，但以前，数据有时候要搁好几天，以便能归入到批处理任务中。
