《解析数据仓库：明确主要特点之外的内容》
一、引言
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库在现代企业的数据管理和决策支持方面发挥着至关重要的作用，它具有一系列明确的主要特点，如面向主题、集成性、时变性和非易失性等，在理解数据仓库时，明确其主要特点不包括哪些方面同样重要，这有助于我们更精准地把握数据仓库的本质边界。
二、数据仓库主要特点不包括的方面
1、实时操作性
- 数据仓库并非主要用于实时操作事务，与传统的联机事务处理（OLTP）系统不同，OLTP系统专注于快速处理大量的并发事务，例如银行的转账操作或者电商平台的订单处理，这些操作需要在极短的时间内完成数据的更新、插入和删除操作，并且要保证数据的一致性，而数据仓库主要是为了分析而构建的，它的数据更新频率相对较低，虽然现在有一些技术在推动数据仓库向近实时或准实时方向发展，但实时操作并非其主要特点。
- 在一个大型零售企业中，门店的销售系统（OLTP）需要实时处理每一笔销售交易，以确保库存的准确更新和顾客的快速结账，而数据仓库则是定期（如每天、每周）从这些销售系统中抽取数据，进行汇总、分析，以提供诸如销售趋势、顾客购买行为分析等功能，并不需要在销售发生的瞬间就进行分析层面的数据处理。
2、事务级细节保存
- 数据仓库不侧重于保存事务级别的所有细节，在OLTP系统中，每一个事务的详细信息都被完整地记录下来，例如每一次鼠标点击、每一个字段的修改等，数据仓库更关注的是经过整合和汇总后的高层次数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在一个电信公司的计费系统（OLTP）中，会详细记录每一通电话的通话时长精确到秒、通话开始和结束时间、主叫和被叫号码等详细的事务信息，而数据仓库可能会将这些数据按照用户、时间段（如每月）进行汇总，计算出每个用户的月度通话时长、通话费用总额等分析性数据，而不是直接存储每一通电话的所有原始细节信息。
3、数据的单一来源性
- 数据仓库的数据来源是多种多样的，并不局限于单一来源，企业的数据仓库通常会整合来自多个业务系统的数据，如财务系统、人力资源系统、销售系统、生产系统等，这些不同的数据源可能具有不同的数据格式、数据语义和数据质量标准。
- 一家制造企业的数据仓库可能会从企业资源计划（ERP）系统获取生产计划、库存等数据，从客户关系管理（CRM）系统获取客户订单、客户反馈等数据，从供应链管理（SCM）系统获取原材料采购、供应商信息等数据，与一些专门的单一功能数据库不同，数据仓库的价值在于能够将这些多源异构的数据进行集成，为企业提供全面的数据分析视角。
4、简单的数据结构
- 数据仓库的数据结构往往比较复杂，而不是简单的，为了满足多维度的分析需求，数据仓库采用了诸如星型模型、雪花型模型等复杂的数据建模技术。
- 在星型模型中，有一个事实表位于中心，周围环绕着多个维度表，例如在一个销售数据仓库中，事实表可能包含销售金额、销售数量等事实数据，而维度表则包括时间维度（年、月、日等）、产品维度（产品类别、产品型号等）、客户维度（客户地区、客户年龄等），雪花型模型则是在星型模型的基础上进一步细化维度表，形成更复杂的层次结构，这种复杂的数据结构与简单的关系型数据库结构（如只包含基本的表和简单的关联关系）有很大区别，是为了更好地支持复杂的分析查询。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
5、面向个体用户操作
- 数据仓库不是主要面向个体用户的日常操作而设计的，它更多地是为企业的决策层、管理层以及数据分析团队提供支持，普通的个体用户在日常工作中可能更多地与OLTP系统交互，例如员工使用考勤系统打卡、使用办公软件编辑文档等。
- 而数据仓库的使用者通常是需要进行战略规划、业务分析、市场趋势预测等工作的人员，他们通过数据仓库进行数据挖掘、联机分析处理（OLAP）操作，以获取对企业整体运营状况的深入理解，而不是像个体用户操作办公软件那样进行简单的、面向个体任务的操作。
三、结论
理解数据仓库主要特点不包括的方面有助于我们更加准确地认识数据仓库的定位和功能，它与传统的事务处理系统在多个方面存在差异，在数据处理的时效性、数据粒度、数据来源、数据结构以及面向的用户群体等方面都有着独特的属性，在企业的数据管理和信息化建设中，明确这些区别可以帮助企业更好地规划和利用数据仓库，使其在决策支持、业务分析等方面发挥最大的价值。
评论列表