《数据仓库数据描述的误区：解析错误观点》
在数据仓库的概念中，存在着许多对其数据特点和性质的正确理解，但也不乏一些错误的描述，以下将详细探讨关于数据仓库中数据描述错误的观点及其原因。
一、错误观点：数据仓库中的数据是实时更新的
数据仓库与传统的事务处理系统有着本质的区别，事务处理系统专注于处理日常的业务操作，如订单处理、库存管理等，这些系统需要实时地对数据进行更新以反映业务的即时状态，数据仓库并非如此。
数据仓库的数据主要来源于多个不同的数据源，这些数据源的数据可能是在不同的时间点被抽取、转换和加载（ETL）到数据仓库中的，数据仓库更侧重于对历史数据的整合和分析，以支持企业的决策制定，它的数据更新周期相对较长，通常是按天、周甚至月来进行更新，这是因为数据仓库的主要目的不是处理即时事务，而是为了从宏观和长期的角度分析业务趋势、发现潜在规律等，一家大型零售企业的数据仓库，它需要从各个门店的销售系统、库存系统以及供应商系统中获取数据，这些数据的收集和整合是一个复杂的过程，不可能实时完成，如果强行要求数据仓库中的数据实时更新，不仅会给数据集成和存储带来巨大的压力，而且在实际的决策分析场景中，这种实时性的需求并没有那么迫切，对于企业管理者来说，了解一个月或者一个季度内的销售趋势、库存周转率的变化等长期的业务指标更为重要。
二、错误观点：数据仓库中的数据与源数据完全一致
很多人认为数据仓库只是源数据的一个简单存储库，数据仓库中的数据和源数据应该完全一致，这是一种错误的理解。
数据仓库中的数据在进入仓库之前要经过ETL过程，在抽取（Extract）阶段，可能会根据数据仓库的需求对源数据进行筛选，只抽取与分析目标相关的数据，在一个电信企业的数据仓库构建中，源数据可能包含了用户的通话记录、短信记录、套餐信息、缴费记录等大量的数据，但对于一个旨在分析用户消费行为模式的数据仓库来说，可能只需要抽取通话时长、消费金额、套餐变更记录等相关数据，而一些如通话基站切换等过于细节的数据可能就不会被抽取，在转换（Transform）阶段，会对抽取的数据进行清洗、转换操作，这包括处理数据中的错误值、缺失值，对数据进行标准化、汇总等操作，源数据中的日期格式可能有多种，在数据仓库中需要统一转换为一种标准的日期格式以便于分析，在加载（Load）阶段，数据会按照数据仓库的结构进行存储，这个结构往往是为了优化查询和分析而设计的，与源数据的存储结构不同，数据仓库中的数据经过了一系列的加工处理，与源数据在内容、结构和格式上都存在差异。
三、错误观点：数据仓库中的数据无需进行数据质量监控
有人觉得数据仓库主要是为了数据分析，只要数据能够被查询和分析就可以了，不需要像事务处理系统那样严格进行数据质量监控，这是完全错误的。
数据仓库中的数据质量对于决策的准确性至关重要，如果数据仓库中的数据存在大量错误、重复或者不完整的数据，那么基于这些数据所做出的分析和决策将是不可靠的，在一个金融企业的数据仓库中，如果关于客户的资产数据存在错误，那么在进行风险评估、投资策略制定等分析时就会得出错误的结论，数据质量监控在数据仓库中需要贯穿于ETL过程的始终，在抽取数据时，要检查数据的准确性和完整性，确保抽取的数据是符合要求的，在转换过程中，要监控数据转换规则是否正确执行，避免因为转换错误导致的数据质量问题，在加载之后，也要定期对数据仓库中的数据进行质量检查，包括数据的一致性检查、数据的准确性复查等，而且随着数据仓库的不断发展和数据的不断更新，数据质量监控是一个持续的过程，以确保数据仓库中的数据始终保持高质量，从而为企业的决策提供可靠的支持。
对于数据仓库中数据的正确理解有助于企业更好地构建、管理和利用数据仓库，避免因错误的认知导致的决策失误和资源浪费。
评论列表