《解析数据仓库的四大特征：全面理解数据仓库的关键要素》
一、主题性（Subject - Oriented）
数据仓库是围绕着特定主题构建的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要是为了处理日常事务，例如记录一笔订单的交易过程、更新库存数量等，而数据仓库聚焦于某个特定的主题域，如销售主题、客户主题或者财务主题等。
以销售主题为例，在数据仓库中会整合与销售相关的各种数据，包括销售订单数据（订单编号、销售日期、销售人员、客户编号等）、销售产品数据（产品编号、产品名称、产品分类、单价等）以及销售区域数据（区域编号、区域名称、区域经理等），这种主题性使得数据仓库能够为企业决策提供有针对性的支持，企业管理层如果想要分析销售业绩的趋势，就可以直接从销售主题的数据仓库中获取所需的数据，而无需从多个分散的操作型系统中去收集和整合数据，它避免了数据的分散性和杂乱性，使得数据使用者能够更加高效地获取与特定主题相关的全面信息，从而深入分析该主题下的业务情况，挖掘潜在的商业价值。
二、集成性（Integrated）
数据仓库中的数据是从多个数据源集成而来的，这些数据源可能包括不同格式、不同结构的数据库、文件系统等，在集成过程中，需要对数据进行清洗、转换和整合操作。
企业可能有一个基于Oracle数据库的销售系统，记录了销售订单的详细信息；同时还有一个基于MySQL数据库的客户关系管理系统，存储了客户的基本信息和联系记录，这两个系统的数据结构和数据格式可能存在差异，如在销售系统中日期格式可能为“YYYY - MM - DD”，而在客户关系管理系统中日期格式可能是“MM/DD/YYYY”，数据仓库在集成这些数据时，需要将日期格式统一，并且对数据进行语义上的整合，比如将销售系统中的客户编号和客户关系管理系统中的客户编号进行关联匹配，确保数据的一致性和准确性。
集成性还体现在对数据的编码统一上，不同的数据源可能对相同的概念使用不同的编码方式，如产品分类在一个系统中用数字1 - 10表示，在另一个系统中可能用字母A - J表示，数据仓库要将这些不同的编码方式统一起来，以便于数据的综合分析，通过这种集成，数据仓库能够提供企业范围内的统一视图，消除数据孤岛，为企业级的决策分析奠定坚实的基础。
三、时变性（Time - Variant）
数据仓库中的数据会随着时间不断变化，它记录了企业从过去到现在的发展历程，数据仓库中的数据具有时间维度，这使得企业能够进行历史数据的分析和趋势预测。
以企业的销售数据为例，数据仓库不仅会存储当前的销售订单数据，还会保存过去多年的销售数据，通过分析不同时间段的销售数据，如按季度、年度分析销售额的变化情况，可以发现销售的季节性波动规律、长期增长或下降趋势等，企业可以根据这些历史数据的分析结果来制定未来的销售策略，例如在销售旺季来临之前提前增加库存、加大市场推广力度等。
数据仓库中的数据会随着新数据的流入而不断更新，但与操作型数据库的实时更新不同，数据仓库的更新通常是按照一定的周期进行的，如每天、每周或每月，这种时变性保证了数据仓库中的数据能够反映企业业务的发展轨迹，为企业进行时间序列分析、趋势分析等提供了可能。
四、非易失性（Non - Volatile）
数据仓库中的数据一旦进入，就不会轻易被修改或删除，这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更新、插入和删除操作以保证数据的实时性和准确性。
数据仓库的非易失性主要是为了保证数据的历史完整性和一致性，当企业发现某个销售订单的金额在操作型数据库中被错误修改后，数据仓库中的原始销售订单数据仍然保持不变，这样，企业在进行数据分析时，就可以基于原始的、未被修改的数据进行准确的分析，例如进行数据审计、分析历史业务流程中的问题等。
非易失性还使得数据仓库能够存储大量的历史数据，这些历史数据对于企业进行长期的趋势分析、市场预测以及战略决策等具有重要的价值，由于数据仓库中的数据相对稳定，不需要频繁的写入操作，这也有利于提高数据查询和分析的效率。
评论列表