本文目录导读：
数据仓库的主要特点剖析
面向主题
1、含义
- 数据仓库围绕着特定的主题来组织数据，这些主题是企业决策分析时所关心的重点领域，如销售、客户、产品等，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要面向日常的事务处理，例如记录一笔销售订单的详细信息，包括订单号、客户信息、产品信息、销售时间等，而数据仓库中的数据是按照主题进行整合的，以销售主题为例，它会将与销售相关的各种数据，如不同地区的销售数据、不同产品类别的销售数据、不同时间段的销售数据等进行汇总和整合。
2、优势
- 这种面向主题的组织方式有利于从企业整体的角度进行数据分析和决策支持，企业管理层可以快速获取关于特定主题的全面信息，而不需要从分散在各个业务系统中的数据进行拼凑，当企业想要分析产品的销售趋势时，数据仓库中以销售为主题的数据可以直接提供不同产品在各个时间段的销售数量、销售额等数据，方便进行趋势分析、季节性分析等，有助于企业制定产品生产计划、市场推广策略等决策。
集成性
1、数据集成的必要性
- 数据仓库中的数据来源于企业内部多个不同的操作型系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，这些系统在数据格式、编码规则、数据语义等方面可能存在差异，在一个企业中，ERP系统中的客户编号可能是10位数字，而CRM系统中的客户编号可能是字母和数字的组合，并且两个系统对客户状态（如活跃客户、潜在客户）的定义也可能不完全相同。
2、集成过程
- 数据仓库需要对这些来自不同源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，在抽取过程中，从各个源系统中获取相关数据；转换过程则包括数据格式的统一、编码的转换、数据的清洗（去除错误数据、重复数据等）以及按照数据仓库的语义对数据进行重新定义等；最后将处理好的数据加载到数据仓库中，通过集成，数据仓库能够提供一致的数据视图，确保企业决策基于准确、统一的数据基础。
时变性
1、数据的时间相关性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，它记录了企业在不同时间点的业务状态，这种时变性体现在数据仓库会按照一定的时间周期（如日、周、月等）进行数据的更新，每天企业的销售数据会被更新到数据仓库中，随着时间的推移，数据仓库中就积累了从企业成立以来不同时间段的销售数据。
2、历史数据的重要性
- 历史数据在数据仓库中具有重要意义，企业可以利用历史数据进行趋势分析、对比分析等，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，或者对比不同产品在过去不同时间段的市场占有率变化情况，这有助于企业预测未来的销售趋势，提前做好生产、库存管理等方面的准备，同时也可以对企业的战略决策进行历史回顾和评估，以便不断优化决策过程。
非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦被加载，就不会被轻易修改或删除，这与操作型数据库有很大区别，操作型数据库需要实时处理业务操作，数据经常被更新（如修改客户的联系方式、更新订单的发货状态等），而数据仓库主要用于分析目的，数据的非易失性保证了数据的稳定性，使得企业在进行数据分析时，数据结果是可重复、可比较的。
2、数据的长期保存价值
- 数据仓库中的数据具有长期保存的价值，它可以为企业提供长期的决策支持依据，企业可以通过多年前的销售数据和市场数据来分析行业的发展历程，为当前的市场战略调整提供参考，即使某些数据在当前业务环境下可能不再直接相关，但从历史分析和趋势研究的角度来看，它们仍然具有潜在的价值，可能在未来的某个时间点为企业的战略决策提供意想不到的启示。
评论列表