《解析数据仓库的六大特点》
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，例如交易记录、库存管理等，而数据仓库则侧重于对某个业务主题进行分析，如销售主题的数据仓库可能会整合来自订单系统、客户关系管理系统、促销活动系统等多方面与销售相关的数据。
以一家大型连锁零售企业为例，其销售主题的数据仓库会包含销售地区、销售时间、销售产品类别、顾客购买行为等数据，这种主题性使得数据仓库中的数据更具针对性，便于企业决策人员从特定的业务角度深入分析数据，了解销售业绩的驱动因素、不同地区的销售趋势、不同产品类别的受欢迎程度等，对于企业制定营销策略、调整产品布局等具有重要意义。
二、集成性（Integrated）
数据仓库的数据来自多个数据源，这些数据源的结构、数据格式、编码规则等往往存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成，首先是数据格式的统一，例如将不同日期格式（如“YYYY - MM - DD”和“MM/DD/YYYY”）统一为一种标准格式，其次是数据编码的转换，比如将不同系统中对产品类别的不同编码方式进行整合。
在企业中，可能有多个部门使用不同的系统，如财务部门使用专门的财务软件，销售部门有自己的销售管理系统，生产部门有生产管理系统，当构建数据仓库时，需要从这些异构系统中抽取数据并集成，财务系统中的成本数据和销售系统中的销售额数据，在集成到数据仓库时，要确保数据的一致性和准确性，以便进行准确的利润分析等操作。
三、时变性（Time - Variant）
数据仓库中的数据会随着时间不断变化，这种变化体现在多个方面，一方面是数据的定期更新，例如每天、每周或每月将新的业务数据加载到数据仓库中，数据仓库会保留历史数据，以便进行趋势分析、同比和环比分析等。
以电商企业为例，每天都会产生大量的订单数据、用户浏览数据等，这些数据会被不断地更新到数据仓库中，同时数据仓库会保留过去几年的历史数据，这样，企业可以分析用户购买行为在不同时间段的变化，如季节性购买趋势、长期的用户忠诚度变化等，通过对历史数据的挖掘，企业能够更好地预测未来的销售情况，提前做好库存准备、营销策划等工作。
四、非易失性（Non - Volatile）
数据仓库中的数据一旦进入，就不会被轻易修改或删除，这与操作型数据库有很大区别，操作型数据库中的数据经常会因为业务操作（如订单的修改、库存的调整等）而发生变化。
数据仓库主要用于数据分析和决策支持，数据的稳定性对于准确的分析至关重要，企业在分析过去一年的销售数据时，如果数据是易失的，可能会因为数据的修改而导致分析结果不准确，非易失性确保了数据仓库中的数据能够长期、稳定地支持企业的各种分析需求，如长期的市场趋势分析、企业战略决策分析等。
五、数据的综合性（Comprehensive）
数据仓库中的数据是综合的，它不仅仅包含原始的业务数据，还包括经过加工、汇总的数据，在销售数据仓库中，除了原始的每笔订单数据外，还会有按地区汇总的销售数据、按产品类别汇总的销售数据、按时间段汇总的销售数据等。
这种综合性的数据能够满足不同层次的分析需求，企业的基层管理人员可能更关注原始订单数据来处理日常业务问题，而高层管理人员则更倾向于查看汇总后的综合性数据来把握企业的整体销售情况、制定宏观战略，数据仓库通过提供综合性的数据，为企业不同层级的人员提供了适合他们需求的分析数据，提高了企业整体的决策效率。
六、面向决策支持（Decision - Support - Oriented）
数据仓库的最终目的是为企业的决策提供支持，通过对数据仓库中的数据进行分析，企业可以发现潜在的问题、挖掘商业机会、评估业务策略的效果等。
企业可以通过分析数据仓库中的客户数据、市场数据和销售数据，来决定是否进入一个新的市场领域、调整产品价格、推出新的促销活动等，数据仓库提供的数据和分析结果是企业决策的重要依据，它帮助企业在复杂的市场环境中做出明智的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
数据仓库的这六大特点使得它成为企业进行数据分析和决策支持的重要工具，在现代企业的运营管理中发挥着不可替代的作用。
评论列表