《解析数据仓库：明确其主要特点之外的内容》
一、数据仓库的主要特点概述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1、面向主题
- 数据仓库围绕企业中的主题（如销售、客户、产品等）组织数据，在销售主题下，会整合与销售相关的订单数据、销售渠道数据、销售人员数据等，而不是按照传统的业务系统功能（如订单管理系统、渠道管理系统等功能模块）来组织。
2、集成性
- 它从多个数据源（如不同的业务系统、外部数据等）抽取数据，并进行清洗、转换和集成，企业可能有一个ERP系统用于内部资源管理，一个CRM系统用于客户关系管理，数据仓库会将这两个系统中的相关数据（如ERP中的产品库存数据和CRM中的客户订单数据）集成到一起，消除数据的不一致性，统一数据格式等。
3、相对稳定性
- 数据仓库中的数据主要用于分析，一旦数据进入数据仓库，通常不会像在操作型数据库中那样频繁地修改，销售数据一旦进入数据仓库，记录的是历史的销售情况，不会因为当前一笔新的销售业务而立刻修改已有的历史销售数据统计结果。
4、反映历史变化
- 数据仓库会保存不同时间点的数据，能够反映数据随时间的演变过程，它可以记录每个季度的销售业绩变化，从而支持趋势分析，企业可以根据多年的销售数据趋势来制定未来的销售策略。
二、数据仓库主要特点不包括的内容
1、实时性数据处理（针对事务操作）
- 数据仓库不侧重于实时处理事务性操作，操作型数据库如银行的核心业务系统，需要实时处理每一笔存款、取款、转账等事务，以保证业务的即时准确性，而数据仓库主要是为了分析历史数据，虽然可以有近实时的数据加载技术，但它不是为了处理即时的事务操作，在电商平台中，当用户下单时，操作型数据库要立刻处理订单的创建、库存的扣减等操作，数据仓库则是在之后，可能按天或按周将这些订单数据进行抽取、转换并加载，用于分析销售趋势、用户购买行为等，而不是在下单瞬间就参与到业务流程的处理中。
2、面向单一应用或功能
- 与传统的操作型系统为单一应用（如财务系统主要处理财务相关事务）不同，数据仓库是面向企业整体的分析需求，涵盖多个主题和业务领域，它不是为了满足某一个特定的、孤立的业务功能，而是为了从宏观层面支持企业的决策，一个企业的人力资源管理系统是为了管理员工的招聘、培训、薪酬等单一功能，但数据仓库会将人力资源数据与销售数据、生产数据等集成起来，分析人力资源配置对企业整体绩效的影响，而不是局限于人力资源管理的某一个具体操作。
3、高并发的事务处理能力
- 数据仓库不需要具备像操作型数据库那样高的并发事务处理能力，在电商的促销活动期间，操作型数据库要处理大量并发的订单创建、查询等操作，数据仓库主要是供数据分析人员进行批量查询、报表生成和数据挖掘等操作，不会同时面临大量用户进行高频次、即时性的事务操作，一个数据分析师可能会在数据仓库中运行一个复杂的查询来分析多年的销售数据，这个查询可能会运行几分钟甚至几个小时，而这种查询的并发量相对操作型数据库在购物高峰期的并发量要低得多。
4、数据的细粒度更新（如单条记录的频繁修改）
- 在操作型数据库中，数据的更新往往是细粒度的，例如在库存管理系统中，每一次货物的入库、出库都会导致库存数量的单条记录修改，数据仓库则不关注这种细粒度的更新，它更多的是进行批量的数据加载和更新，如按天加载当天的所有销售数据，而不是对每一笔销售进行即时的、细粒度的更新操作，一旦数据进入数据仓库，其目的是为了分析整体的销售趋势等宏观情况，而不是对个别销售记录的频繁修改。
5、存储临时的、不稳定的数据
- 数据仓库存储的是相对稳定的历史数据，而不是临时的、不稳定的数据，操作型数据库在业务流程中可能会存储一些临时状态的数据，例如在订单处理过程中的中间状态数据，数据仓库则是经过筛选、整合后的具有长期分析价值的数据，它不会存储用户在下单过程中临时选择的商品但最终未购买的中间状态数据，而是关注最终的订单成交数据及其相关的历史分析数据。
理解数据仓库主要特点之外的内容有助于更准确地区分数据仓库与其他数据管理系统的功能和用途，从而更好地构建和利用数据仓库来满足企业的决策支持需求。
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