《深入解析数据仓库的四个特点》
一、主题性（Subject - Oriented）
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1、聚焦业务主题
- 数据仓库的构建是围绕着特定的业务主题展开的，例如在零售企业中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要是为了处理日常的业务事务，如记录每一笔销售订单、每一次库存的出入库操作等，而数据仓库则是将与销售主题相关的数据，从各个分散的数据源（如销售系统、电商平台的订单数据、线下门店的销售记录等）抽取、转换并集成到一起，这样做的目的是为了方便企业从整体上对销售情况进行分析，例如分析不同地区、不同时间段、不同产品类别的销售趋势。
- 以顾客主题为例，数据仓库会整合来自客户关系管理系统（CRM）中的客户基本信息、购买历史、营销活动响应等数据，通过对顾客主题的深入分析，企业可以进行客户细分，识别出高价值客户、潜在流失客户等，从而制定更精准的营销策略。
2、数据的组织围绕主题
- 在数据仓库中，数据的组织方式是按照主题来进行的，对于销售主题，相关的数据元素如销售额、销售量、销售渠道、销售人员等会被整合到一个逻辑结构中，这种组织方式打破了传统数据库中按照应用程序功能进行数据存储的模式，在操作型数据库中，销售数据可能分散在订单处理、发货管理、发票管理等不同的功能模块对应的数据库表中，而在数据仓库中，这些与销售相关的数据会被重新组织，以便于从销售这个主题角度进行分析，这有助于提高数据分析的效率，减少在查询和分析数据时跨多个不同结构数据源的复杂性。
- 这种主题性的组织方式也便于企业不同部门共享数据，市场部门和销售部门都可以基于顾客主题的数据仓库数据进行各自的分析，市场部门可以分析顾客的来源渠道与购买倾向之间的关系，销售部门则可以分析顾客的购买频率与销售业绩之间的关系。
二、集成性（Integrated）
1、数据来源的多样性整合
- 数据仓库需要整合来自多个数据源的数据，在一个大型企业中，数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如企业资源计划（ERP）系统、CRM系统、供应链管理系统等，还可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业报告数据等，这些数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在很大差异，ERP系统中的产品代码可能采用一种特定的编码体系，而CRM系统中的产品名称可能是另一种命名方式。
- 数据仓库要将这些不同来源的数据集成起来，就需要进行数据清洗、转换等操作，数据清洗是去除数据中的噪声、错误数据等，在销售数据中可能存在一些由于录入错误而产生的异常销售额数值，需要通过数据清洗将其修正或者剔除，数据转换则包括将不同编码体系的数据进行转换统一，如将ERP中的产品代码转换为与CRM系统中产品名称相对应的代码，以便能够准确地关联和整合数据。
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2、数据一致性的保证
- 在集成数据的过程中，必须保证数据的一致性，这意味着对于同一个实体（如一个特定的产品或者一个客户），在数据仓库中的数据应该是统一的，如果在一个数据源中客户的地址是“北京市朝阳区”，而在另一个数据源中是“北京朝阳区”，那么在数据仓库中需要将其统一为一种表述方式。
- 数据仓库通过建立统一的数据模型和数据字典来保证数据的一致性，数据模型定义了数据仓库中数据的结构和关系，数据字典则对数据元素的含义、数据类型、取值范围等进行详细的说明，这样，当从不同数据源抽取数据并集成到数据仓库时，就可以依据数据模型和数据字典进行数据的转换和整合，确保数据的一致性，从而为企业提供准确可靠的数据分析基础。
三、时变性（Time - Variant）
1、记录数据的历史变化
- 数据仓库中的数据是随着时间不断变化的，并且它会记录数据的历史版本，这与操作型数据库有很大区别，操作型数据库主要关注当前的数据状态，在操作型的库存管理系统中，重点是当前的库存数量、库存位置等实时信息，而在数据仓库中，不仅要记录当前的库存情况，还要记录库存随时间的变化情况，如每个月、每个季度的库存增减情况。
- 对于销售数据，数据仓库可以记录不同时间段内的销售额、销售量等数据的变化，这有助于企业分析销售的季节性波动、长期增长趋势等，通过对历史数据的分析，企业可以发现销售增长的关键时期、销售下滑的时间段及其背后的原因，为制定未来的销售策略提供依据。
2、支持时间相关的分析
- 数据仓库的时变性使其能够支持各种与时间相关的分析，企业可以进行同比分析，即比较当前时期与上一年同期的数据，例如比较今年第二季度的销售额与去年第二季度的销售额，从而了解企业的业务发展速度，还可以进行环比分析，比较相邻时间段的数据，如比较本季度与上一季度的销售情况，以评估业务的短期波动情况。
- 企业还可以利用数据仓库的时变性进行趋势分析，通过对多年的销售数据进行分析，建立销售趋势模型，预测未来的销售情况，利用线性回归等统计方法，根据过去几年的销售数据预测未来几年的销售额增长趋势，这对于企业的生产计划、资源分配等决策具有重要意义。
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四、非易失性（Non - Volatile）
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦被加载，就不会轻易被修改或删除，这是因为数据仓库的主要目的是为了进行数据分析，而不是像操作型数据库那样频繁地进行数据的更新操作，当销售数据从销售系统抽取到数据仓库后，即使在销售系统中对某一笔销售订单进行了修改（如更正了订单金额），数据仓库中的原始销售数据仍然会保留。
- 这种非易失性保证了数据仓库中的数据具有稳定性，使得企业可以基于历史数据进行准确的分析，如果数据仓库中的数据随着操作型数据库的变化而频繁变动，那么在进行历史数据分析时就会出现数据不一致的情况，企业想要分析过去一年的销售业绩，如果数据仓库中的销售数据经常被修改，就无法准确地反映过去一年的实际销售情况。
2、支持决策分析的可靠性
- 由于数据仓库数据的非易失性，它为企业的决策分析提供了可靠的依据，企业的管理人员可以基于数据仓库中的稳定数据进行各种战略决策，在制定下一年度的预算时，可以依据数据仓库中多年的销售数据、成本数据等进行分析，如果数据仓库中的数据不稳定，那么在进行预算制定时就可能会出现偏差，导致资源分配不合理等问题。
- 数据仓库的非易失性也有利于数据挖掘和商业智能应用，数据挖掘算法可以在稳定的数据集上进行挖掘操作，发现数据中的潜在模式和关系，通过对数据仓库中的顾客购买历史数据进行数据挖掘，可以发现顾客购买不同产品之间的关联规则，如购买了电脑的顾客有很大概率会购买打印机等，这有助于企业进行交叉销售和提升客户价值。
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