《解析数据仓库开发特点：纠正错误认知》
一、数据仓库开发的特点
（一）面向主题性
1、与传统的操作型数据库不同，数据仓库是围绕着主题进行组织的，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题，以“销售”主题为例，它会整合来自多个数据源（如销售终端系统、线上销售平台等）的与销售相关的数据，包括销售日期、销售地点、销售产品、销售金额、销售人员等信息，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业的决策分析提供有针对性的支持，当企业管理层想要了解销售趋势时，他们可以直接从“销售”主题区域获取相关的全面数据，而无需从分散在各个业务系统中的数据进行拼凑和筛选。
2、主题的确定是基于企业的业务需求和决策目标的，每个主题都有其特定的内涵和范围，并且在数据仓库的架构设计中是相对独立的，这有助于提高数据的管理效率和分析的准确性，因为不同主题的数据可以按照各自的特点进行存储、处理和分析。
（二）数据集成性
1、数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，这些数据源可能在数据格式、数据语义、数据编码等方面存在差异，一个企业可能有不同地区使用不同版本的销售管理系统，这些系统中的数据在日期格式（有的是“年 - 月 - 日”，有的是“日/月/年”）、产品编码（不同地区可能对同一产品有不同的内部编码）等方面存在不同，在数据仓库开发过程中，需要对这些来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作。
2、数据抽取是从各个数据源中获取数据的过程，可以是全量抽取或者增量抽取，转换操作则是对抽取的数据进行清洗（如去除重复数据、处理缺失值等）、转换数据格式（统一日期格式、产品编码等）、计算衍生数据（如根据销售额和销售量计算平均单价）等操作，加载则是将经过转换后的数据加载到数据仓库中相应的位置，通过这样的集成过程，数据仓库能够将企业内分散的、异构的数据整合为一个统一的、一致的数据视图，为企业的全局分析提供基础。
（三）数据的非易失性
1、数据仓库中的数据主要用于分析目的，而不是日常的业务操作，所以数据一旦进入数据仓库，就不会像操作型数据库那样频繁地被修改或删除，当一笔销售记录被加载到数据仓库后，它将作为历史数据长期保存，即使在源系统中该销售记录因为某些原因（如退货后的修改）发生了变化，数据仓库通常也不会直接修改已经存储的这笔销售记录，而是会以某种方式（如记录修正记录或者重新加载更新后的数据）来反映这种变化。
2、这种非易失性保证了数据仓库能够准确地反映企业的历史数据情况，为数据分析提供可靠的依据，企业可以基于这些历史数据进行趋势分析、对比分析等，例如分析过去几年的销售趋势，以预测未来的销售情况。
（四）数据的时变性
1、数据仓库中的数据是随着时间不断变化的，新的数据会不断地被加载到数据仓库中，例如每天的销售数据、库存变动数据等都会按照一定的周期（如日、周、月）被加载进来，数据仓库中的数据也会随着时间的推移进行重新组织和汇总，随着业务的发展，可能需要按照新的时间维度（如季度）对销售数据进行汇总分析，这就需要对数据仓库中的数据进行相应的处理。
2、为了适应数据的时变性，数据仓库在设计和开发时需要考虑数据的存储结构、索引策略等，对于频繁更新的近期数据和相对稳定的历史数据，可以采用不同的存储方式，以提高数据的访问效率，也需要建立有效的数据更新和维护机制，以确保数据仓库中的数据能够及时、准确地反映企业的业务状态。
正确理解数据仓库开发的这些特点对于成功构建和运用数据仓库，为企业的决策支持提供有力的数据基础具有至关重要的意义。
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