《解析数据仓库的四个特点：深入理解数据管理的核心要素》
一、主题性（Subject - Oriented）
数据仓库是围绕特定主题构建的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要关注日常的业务操作处理，如订单处理、库存管理等事务性工作，数据仓库则是从企业整体的业务需求出发，按照不同的主题来组织数据。
在零售企业中，可能会有“销售主题”“库存主题”“客户主题”等，以销售主题为例，它会集成来自多个数据源的与销售相关的数据，包括销售订单信息、销售渠道数据、销售人员业绩等，这种按照主题进行组织的方式，使得企业能够从宏观的角度对特定领域进行深入分析，对于管理层来说，他们可以基于销售主题的数据仓库快速获取关于销售趋势、不同地区销售差异、不同产品销售占比等关键信息，从而为制定销售策略提供依据。
从数据的整合角度来看，主题性也意味着数据的重新归类和整合，在数据源端，数据可能分散在各个不同的系统中，并且数据结构和格式各异，在构建销售主题数据仓库时，需要将这些分散的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，将与销售相关的数据按照统一的逻辑进行整合，比如统一销售日期的格式、将不同地区的销售数据按照统一的地理区域划分进行汇总等，这样的数据整合有助于消除数据的不一致性，提高数据的质量，为企业提供准确、一致的数据分析基础。
二、集成性（Integrated）
数据仓库的集成性是其另一个重要特点，企业内部往往存在多个数据源，这些数据源可能使用不同的数据库管理系统，数据结构、编码方式和语义也不尽相同，数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据集成到一起。
数据结构的集成，一个企业可能有基于关系型数据库的销售系统，其数据结构遵循关系型数据库的范式设计；还有基于文件系统存储的一些市场调研数据，这些数据可能以CSV文件等格式存在，在构建数据仓库时，需要将这些不同结构的数据转换为适合数据仓库存储和分析的数据结构，可能是星型模型或者雪花模型等。
编码的集成，不同的数据源可能对相同的概念使用不同的编码方式，在人力资源系统中，员工性别可能用“1”表示男性，“2”表示女性；而在其他系统中可能用“M”和“F”表示，数据仓库需要将这些不同的编码统一起来，以确保数据的一致性和准确性。
再者是语义的集成，不同部门对同一业务术语可能有不同的理解，财务部门的“销售额”可能是指含税销售额，而销售部门的“销售额”可能是指不含税销售额，数据仓库要明确数据的语义，统一数据的定义，避免在数据分析过程中产生歧义，通过集成来自各个数据源的数据，数据仓库能够提供企业全面的数据视图，从而支持企业级的综合分析和决策制定。
三、时变性（Time - Variant）
数据仓库中的数据是随时间变化的，它记录了企业业务发展的历史轨迹，每一个数据仓库中的数据都带有时间戳，这使得企业能够进行时间序列分析。
从数据的更新频率来看，数据仓库中的数据更新相对操作型数据库来说较为缓慢，操作型数据库需要实时处理业务操作，数据的变更非常频繁；而数据仓库主要是定期从操作型数据库或者其他数据源抽取数据，企业可能每天或者每周将新产生的销售数据、库存变动数据等抽取到数据仓库中。
这种时变性对于企业的分析有着重要意义，企业可以通过分析不同时间段的数据来发现业务的发展趋势，通过分析过去几年的销售数据，可以发现销售的季节性波动规律，哪些产品在特定的季节销量较高，哪些地区的销售增长趋势明显等，企业还可以利用数据仓库中的历史数据进行预测分析，根据过去的销售增长趋势来预测未来的销售量，从而提前安排生产、采购和库存管理等工作。
数据仓库的时变性还体现在数据的存储方式上，为了支持时间序列分析，数据仓库通常会按照时间维度对数据进行分区存储，按照年份或者月份将销售数据进行分区，这样在进行查询分析时，可以提高查询效率，特别是针对特定时间段的数据分析。
四、非易失性（Non - Volatile）
数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，就不会被轻易修改或删除，与操作型数据库不同，操作型数据库需要频繁地进行数据的插入、更新和删除操作以处理日常业务事务，而数据仓库主要是用于数据分析和决策支持。
数据仓库的非易失性保证了数据的稳定性和可靠性，企业可以基于数据仓库中的数据进行长期的分析和研究，企业可以对多年的销售数据进行分析，而不用担心数据被意外修改或删除，这种特性也使得数据仓库成为企业数据资产的重要存储库。
非易失性也有助于数据仓库进行数据版本管理，企业可以保存不同版本的数据，以便在需要的时候进行回溯分析，如果企业发现当前的数据分析结果与以往的趋势存在较大差异，可以回溯到早期版本的数据进行对比分析，找出可能存在的原因，是数据采集过程出现问题，还是业务模式发生了根本性的变化等。
数据仓库的主题性、集成性、时变性和非易失性这四个特点，使得它成为企业进行数据分析、决策支持和数据资产管理的重要工具，企业通过构建数据仓库，可以更好地整合内部数据资源，挖掘数据价值，提升企业的竞争力。
评论列表