《数据仓库的基本特征：深入解析与全面理解》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、引言
在当今数据驱动的时代，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心基础设施，发挥着至关重要的作用，了解数据仓库的基本特征有助于企业更好地构建、利用和优化数据仓库，以支持决策制定、业务分析等众多需求，在这些特征中有一个是明确不包含的，那就是面向过程。
二、数据仓库的基本特征
1、面向主题
- 数据仓库是围绕着特定的主题域进行组织的，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有销售主题、库存主题、顾客主题等，销售主题会包含与销售相关的各种数据，如销售额、销售量、销售渠道等信息，这种面向主题的组织方式与传统的操作型数据库面向应用的组织方式有很大区别，操作型数据库主要关注事务处理，如订单处理系统主要关注订单的录入、修改和删除等操作相关的数据存储，而数据仓库中的主题是从企业的分析需求出发，将不同业务系统中与该主题相关的数据整合在一起，方便进行综合分析。
- 以顾客主题为例，它可能整合了来自销售系统中顾客的购买记录、营销系统中顾客的促销响应记录、客服系统中顾客的投诉和咨询记录等，通过这种整合，企业可以全面地了解顾客的行为模式、价值贡献等，从而制定更精准的营销策略、客户服务策略等。
2、集成性
- 数据仓库中的数据来自于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统、SCM（供应链管理）系统等，也可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，由于数据源的多样性，数据在格式、编码、语义等方面存在差异。
- 数据仓库需要对这些来自不同源的数据进行集成，这一过程包括数据的抽取、转换和加载（ETL），在抽取阶段，从各个数据源获取数据；转换阶段则对数据进行清洗，如去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式和编码等操作；最后在加载阶段将处理后的数据加载到数据仓库中，不同业务系统可能对日期的格式存储不一致，有的采用“YYYY - MM - DD”，有的采用“MM/DD/YYYY”，在数据仓库集成过程中就需要将日期格式统一，以便进行准确的分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、非易失性
- 数据仓库中的数据主要用于分析目的，一旦数据被加载到数据仓库中，就不会像操作型数据库那样频繁地进行更新、插入和删除操作，数据仓库更多地是对历史数据的保存和累积。
- 企业的销售数据一旦被加载到数据仓库中，即使在操作型销售系统中对某笔销售记录进行了修改（如修正了一个价格错误），数据仓库通常不会直接修改已有的销售数据记录，而是会通过一定的机制（如记录数据的版本或者添加修正记录）来反映这种变化，以保证历史数据的完整性和可追溯性，这种非易失性使得数据仓库能够提供历史数据的长期存储和分析，企业可以利用这些历史数据进行趋势分析、同比和环比分析等。
4、时变性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业业务的发展和变化，这种更新包括定期的数据加载，如每天、每周或每月从源系统中抽取新的数据并加载到数据仓库中。
- 数据仓库中的数据也会随着时间的推移进行历史数据的管理，如按照时间周期对数据进行归档，对于一些旧的销售数据，如果企业确定在一定时间范围内（如超过5年）这些数据很少被分析使用，就可以将其归档到其他存储介质中，以节省数据仓库的存储空间，同时保证数据仓库中数据的时效性，满足企业不同阶段的分析需求。
三、为什么数据仓库不面向过程
1、操作型数据库与数据仓库的区别
- 操作型数据库是面向过程的，它主要关注业务流程中的事务处理，在银行的核心业务系统（操作型数据库）中，每一笔存款、取款、转账等操作都需要按照特定的业务流程进行处理，并且要保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），这些操作是为了支持银行日常的业务运营，如客户的资金往来、账户管理等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 而数据仓库的重点是为企业的决策支持和分析服务，它不需要关注业务流程中的每一个具体操作过程，而是关注从大量数据中提取有价值的信息用于分析，如果数据仓库也面向过程，就会陷入到大量的事务细节中，无法有效地进行数据的整合和分析。
2、面向过程对分析的干扰
- 面向过程的设计会导致数据仓库中的数据结构过于复杂且分散，在一个面向过程的系统中，数据是按照业务流程的步骤进行存储和管理的，在一个生产企业的订单处理流程中，如果按照面向过程存储数据，可能会有订单创建、订单审核、订单生产安排、订单发货等各个环节的数据分别存储在不同的地方，并且数据之间的关联主要是基于流程的先后顺序。
- 这种存储方式不利于数据仓库进行综合性的分析，如分析订单的整体成本效益、订单与市场需求的关系等，数据仓库需要从主题的角度，将与订单相关的所有数据（包括订单涉及的产品信息、客户信息、成本信息等）整合在一起，而不是按照订单处理的流程来分散存储和管理。
四、结论
数据仓库的基本特征包括面向主题、集成性、非易失性和时变性，不包括面向过程，这些特征使得数据仓库能够有效地整合企业的多源数据，为企业的决策分析提供有力支持，理解这些特征的内涵以及与操作型数据库的区别，有助于企业正确地构建和运用数据仓库，从而在数据驱动的竞争环境中获取更多的商业价值。
评论列表