《解析数据仓库的特点》
一、数据仓库的特点
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1、面向主题
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“客户”等主题，与传统的面向应用的数据库不同，面向主题的组织方式使得数据仓库能够更好地满足企业决策分析的需求，以销售主题为例，它会整合来自多个数据源（如线上销售系统、线下门店销售系统等）中与销售相关的数据，包括销售日期、销售金额、销售产品、销售人员等信息，这种组织方式便于企业分析销售趋势、不同产品的销售情况、销售业绩与销售人员的关系等，而不是像在传统数据库中，销售相关数据可能分散在多个与不同应用相关的表中，不利于综合分析。
- 面向主题还意味着数据仓库中的数据是从企业的整体视角出发进行整合的，它忽略了不同业务应用中数据的一些细节差异，专注于对企业决策有意义的主题信息，在库存主题中，可能会将不同仓库（包括自有仓库和外包仓库）的库存数据统一起来，以便企业能从全局角度分析库存水平、库存周转率等重要指标。
2、集成性
- 数据仓库的数据来自于多个数据源，如企业内部的各种业务系统（ERP系统、CRM系统等）、外部数据源（市场调研数据、行业数据等），这些数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成，不同业务系统中对于日期的格式可能不同，有的是“yyyy - mm - dd”，有的是“mm/dd/yyyy”，数据仓库在集成数据时需要将日期格式统一，以便进行准确的分析。
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- 在数据语义方面，不同部门对同一概念可能有不同的定义，对于“客户”这个概念，销售部门可能将有过购买行为的人视为客户，而市场部门可能将所有注册了企业会员的人都视为客户，数据仓库需要协调这种语义差异，定义统一的客户概念，将来自不同部门的数据按照统一的标准进行集成，集成后的数据在数据仓库中形成一个完整的、一致的数据集合，为企业提供全面的数据视图。
3、相对稳定性
- 数据仓库中的数据主要用于决策分析，而不是日常的事务处理，一旦数据进入数据仓库，它就相对稳定，不会像在事务型数据库中那样频繁地进行插入、更新和删除操作，企业每天的销售交易数据在事务型数据库中不断地被修改（如订单状态的更新、退货操作等），但当这些数据被抽取到数据仓库后，它反映的是某个特定时间点（如每天的业务结束后）的销售情况。
- 数据仓库的数据更新通常是按照一定的周期进行的，如每天、每周或每月更新一次，这种相对稳定性使得数据仓库能够提供可靠的、可重复分析的数据基础，企业可以基于稳定的数据进行长期的趋势分析、数据挖掘等操作，而不必担心数据的频繁变动影响分析结果，企业可以利用数据仓库中多年的销售数据进行季节性销售趋势分析，由于数据的相对稳定性，不同年份同一季节的销售数据具有可比性。
4、随时间变化性
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- 数据仓库中的数据包含了大量的历史数据，并且会随着时间不断增加新的数据，企业会逐年将新的销售数据、库存数据等添加到数据仓库中，这种随时间变化的特性使得企业能够进行时间序列分析，如分析产品销售在过去几年中的增长趋势、库存水平在不同季节的波动情况等。
- 数据仓库还会对数据的时间属性进行记录，例如每个销售记录都有销售日期，库存盘点记录有盘点日期等，这有助于企业进行基于时间的查询和分析，如查询某一特定时间段内的销售总额、某一年度的库存周转率变化等，企业可以利用数据仓库中的历史数据挖掘出有价值的信息，为未来的决策提供依据，如根据过去的销售趋势预测未来的产品需求。
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