《解析数据仓库：明确主要特点之外的内容》
一、引言
数据仓库在现代企业的数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色，它具有一系列鲜明的特点，这些特点使其区别于传统的数据库系统，在理解数据仓库时，明确其主要特点不包括哪些内容同样具有重要意义，这有助于我们更精准地把握数据仓库的本质，避免在数据仓库的构建、使用和管理过程中产生误解。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
二、数据仓库主要特点回顾
数据仓库具有面向主题、集成性、时变性和非易失性等主要特点，面向主题意味着数据仓库围绕特定的业务主题（如销售、客户等）组织数据，而不是按照传统的应用程序功能进行组织，集成性体现在它从多个数据源抽取、转换和加载数据，以保证数据的一致性和准确性，时变性表示数据仓库中的数据随时间不断更新，以反映业务的发展变化，非易失性则强调数据仓库中的数据一旦存储，一般不会被频繁修改或删除，主要用于查询和分析。
三、数据仓库主要特点不包括的内容
（一）事务处理能力
1、传统的数据库系统，如关系型数据库管理系统（RDBMS），擅长事务处理，事务处理具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性，在银行的核心业务系统中，每一笔转账操作都必须保证这些特性，数据仓库并不侧重于事务处理，它的主要目的是为决策支持提供数据，而不是处理日常的业务事务，如果将数据仓库用于事务处理，会面临性能瓶颈和数据一致性的挑战，因为数据仓库的数据结构和优化方向是为了快速查询和分析大量数据，而不是执行频繁的插入、更新和删除操作。
2、在事务处理场景中，数据的实时性要求非常高，需要即时响应业务操作，而数据仓库的数据更新可能存在一定的延迟，因为它需要从多个数据源收集、整合数据，一个大型零售企业的数据仓库可能每天或者每周才更新一次销售数据汇总，无法满足实时事务处理的需求。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）面向操作型应用
1、操作型应用主要关注业务流程的执行和管理，企业的订单管理系统，其重点是处理订单的创建、发货、收货等操作流程，数据仓库则是面向分析型应用，它对企业的历史数据进行挖掘和分析，以发现趋势、模式和关系，如果将数据仓库用于操作型应用，就如同用错了工具，操作型应用需要快速响应操作请求，而数据仓库的查询往往涉及复杂的分析操作，查询时间可能较长，无法满足操作型应用的即时性要求。
2、操作型应用的数据结构相对固定，以满足特定业务流程的需求，而数据仓库的数据结构更加灵活，它会根据分析主题的不同进行调整，为了分析销售渠道和产品的关系，数据仓库可能会创建特殊的维度表和事实表结构，这与操作型应用中为了方便业务操作而设计的表结构有很大差异。
（三）对数据的细粒度实时更新
1、数据仓库虽然具有时变性，但并不意味着对数据进行细粒度的实时更新，在很多情况下，数据仓库是批量更新数据的，从各个分店的销售系统中收集销售数据，可能是每天在业务低峰期进行批量抽取、转换和加载到数据仓库，与实时数据库系统不同，数据仓库不需要对每一笔交易发生时就立即更新相关的分析数据，这是因为数据仓库的主要用户是企业的决策者和分析师，他们更多地关注宏观的业务趋势和长期的数据分析结果，而不是每一个瞬间的数据变化。
2、细粒度的实时更新需要大量的系统资源和复杂的技术架构来支持，数据仓库为了保证查询分析的性能，在数据更新的及时性方面做出了一定的妥协，如果强行要求数据仓库进行细粒度的实时更新，可能会导致查询性能下降，影响数据仓库的主要功能 - 决策支持分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（四）单一数据源依赖
1、数据仓库的一个重要特点是集成性，这就决定了它不会依赖单一数据源，企业的数据往往分散在多个系统中，如销售系统、客户关系管理系统、财务系统等，数据仓库需要整合这些来自不同数据源的数据，以提供全面的业务视图，如果只依赖单一数据源，数据仓库将无法满足企业对综合数据分析的需求，只从销售系统获取数据构建的数据仓库，无法分析客户的财务状况与购买行为之间的关系，因为缺少财务系统的数据。
2、不同数据源的数据格式、数据质量等方面存在差异，数据仓库的构建过程需要处理这些差异，将数据转换为统一的格式和标准，而单一数据源不存在这种数据集成和转换的需求，这也是数据仓库与依赖单一数据源的系统的重要区别。
四、结论
明确数据仓库主要特点不包括的内容，有助于企业在构建和使用数据仓库时避免走入误区，了解数据仓库不是为事务处理、操作型应用而设计，不侧重于细粒度实时更新以及不依赖单一数据源等特点，能够让企业更加合理地规划数据仓库项目，充分发挥其在决策支持、数据分析和挖掘方面的优势，这也有助于企业在数据管理架构中正确定位数据仓库，使其与其他数据管理系统相互协作，共同为企业的发展提供有力的数据支持。
评论列表