《解析数据仓库的基本特点》
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数据仓库作为一种用于存储和管理数据的重要技术架构，具有以下几个基本特点：
一、面向主题
1、数据组织的核心原则
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，一个主题通常对应一个业务领域或分析领域，例如销售主题、客户主题等，与传统的操作型数据库以业务流程为中心组织数据不同，这种面向主题的组织方式有助于从宏观的业务视角进行数据分析，在销售主题下，会整合与销售相关的各种数据，包括销售订单信息、销售渠道数据、销售地区数据等，这些数据来自不同的操作型数据源，但围绕销售这一主题进行整合后，能够方便地回答诸如“不同地区的销售趋势如何”“哪些销售渠道的销售额最高”等问题。
2、支持决策分析
- 面向主题的设计使得数据仓库能够更好地支持决策分析，因为决策往往是围绕特定的业务主题展开的，企业的高层管理人员想要了解客户满意度情况，通过客户主题的数据仓库，可以获取客户的基本信息、购买历史、投诉记录等相关数据，然后通过对这些数据的分析，得出关于客户满意度的结论，并制定相应的决策，如改进服务策略、推出针对特定客户群体的促销活动等。
二、集成性
1、数据来源的多样性整合
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- 数据仓库的数据来源于多个不同的操作型系统，如企业的销售系统、库存系统、财务系统等，这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式和语义，数据仓库需要将这些异构的数据进行集成，销售系统中的日期格式可能是“YYYY - MM - DD”，而库存系统中的日期格式可能是“MM/DD/YYYY”，数据仓库要把这些不同格式的日期数据转换为统一的格式，对于不同数据源中相同概念的数据，如产品编号，可能在不同系统中有不同的编码，数据仓库要进行统一编码，确保数据的一致性。
2、数据清洗与转换
- 在集成过程中，数据仓库还需要进行数据清洗，这包括去除重复数据、纠正错误数据等操作，在多个销售记录中可能存在重复的订单记录，这可能是由于系统故障或操作失误导致的，数据仓库需要识别并删除这些重复记录，对于错误数据，如销售订单中的错误价格（可能是输入错误），需要根据一定的规则进行修正，数据还需要进行转换，如将不同单位的数据统一为标准单位，以便于进行综合分析。
三、非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就不会被轻易修改或删除，与操作型数据库不同，操作型数据库主要用于处理日常的业务操作，数据经常发生增删改操作，而数据仓库主要用于分析历史数据，其数据相对稳定，企业的销售订单数据在操作型数据库中，当订单状态发生变化（如发货、退货等）时，数据会被更新，但在数据仓库中，会记录订单从创建到最终状态的整个过程的所有数据，这些数据不会因为后续业务操作的变化而改变。
2、支持历史数据分析
- 非易失性使得数据仓库能够很好地支持历史数据分析，企业可以通过分析历史数据来发现业务的发展趋势、季节性波动等规律，通过分析多年的销售数据，企业可以了解到产品的销售高峰和低谷期，从而提前做好生产和库存规划，非易失性也有助于进行数据审计，因为数据的历史版本都被完整地保存下来，可以追溯数据的变化过程。
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四、时变性
1、数据的定期更新
- 虽然数据仓库中的数据具有非易失性，但它也需要定期更新以反映业务的最新变化，这种更新可以是按日、周、月等时间周期进行，企业每天的销售数据在经过一定的处理后，会被加载到数据仓库中，随着时间的推移，数据仓库中的数据会不断积累，形成一个随时间变化的数据集。
2、时间维度的重要性
- 在数据仓库中，时间是一个非常重要的维度，几乎所有的分析都与时间相关，企业可以通过分析不同时间段内的销售数据，如按季度、年度等，来评估业务的增长情况，时间维度还可以用于分析数据的时效性，如分析最近一个月的客户投诉率与过去一年的平均投诉率的对比，从而及时发现业务中存在的问题并采取相应的措施。
面向主题、集成性、非易失性和时变性是数据仓库的基本特点，这些特点使得数据仓库成为企业进行决策支持、数据分析等活动的重要工具。
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