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数据仓库特点全解析
面向主题
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，这与传统的操作型数据库面向应用不同，在一个零售企业中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题。
1、数据组织的逻辑层次
- 以“销售”主题为例，它会整合来自不同数据源（如各个门店的销售系统、线上销售平台等）中与销售相关的数据，包括销售日期、销售额、销售产品种类、销售人员等信息，这些数据按照主题进行组织，便于从整体上对销售情况进行分析，如按地区分析销售趋势、按产品类别分析销售额占比等。
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- 这种面向主题的组织方式打破了传统数据库中以业务流程为中心的数据存储模式，在操作型数据库中，销售数据可能分散在订单处理、收款、发货等不同的业务流程相关的数据表中，而在数据仓库中则从销售这个主题的角度进行了重新整合。
2、满足决策需求
- 企业的管理层和决策人员通常关注的是特定主题下的综合信息，对于市场部门的决策者来说，他们更关心“顾客”主题下的顾客购买行为、顾客地域分布、顾客忠诚度等信息，以便制定营销策略，面向主题的数据组织方式能够快速地为他们提供所需的数据，提高决策效率。
集成性
1、数据来源多样性的整合
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统（如ERP系统、CRM系统等），也可能包括外部数据（如市场调研数据、行业统计数据等）。
- 一家制造企业的数据仓库，其内部数据源有生产管理系统中的生产数据、财务系统中的成本和营收数据，外部数据源可能有原材料市场价格波动数据，这些不同来源的数据在格式、编码规则、语义等方面可能存在差异。
2、数据清洗和转换
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- 在集成过程中，需要对数据进行清洗，去除其中的噪声、错误数据和重复数据，不同系统中对客户地址的记录可能存在拼写错误或者格式不统一的情况，数据仓库需要对这些数据进行修正和统一格式。
- 还要进行数据转换，将不同的数据格式转换为数据仓库中的统一格式，将不同日期格式（如“MM - DD - YYYY”和“DD/MM/YYYY”）统一为一种标准格式，通过数据清洗和转换，保证数据的一致性和准确性，以便为企业提供可靠的数据分析基础。
稳定性
1、数据的非易失性
- 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，操作型数据库需要实时处理业务操作，数据不断更新，而数据仓库主要用于分析历史数据。
- 一家电商企业的销售数据进入数据仓库后，即使某个订单的状态在操作型数据库中发生了后续的修改（如退货后的订单状态更新），数据仓库中的该销售记录仍然保留原始状态，以便分析原始销售情况、销售趋势等。
2、长期数据存储
- 数据仓库通常需要存储较长时间的数据，以满足企业进行长期趋势分析、历史对比等需求，金融企业可能需要存储多年的客户交易数据，以便分析客户的长期投资行为、风险偏好的变化等，这种稳定性使得企业能够在不同时间尺度上对业务进行深入分析。
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时变性
1、随时间变化的数据更新
- 虽然数据仓库中的数据具有稳定性，但它也会随着时间而变化，这种变化主要体现在数据的追加方面，每个月企业都会将当月的销售数据、生产数据等追加到数据仓库中。
- 随着新数据的不断加入，数据仓库能够反映企业业务的发展历程，随着时间的推移，企业可以通过分析数据仓库中的数据，观察到销售额的逐年增长或者产品质量的逐步改善等趋势。
2、时间维度的分析支持
- 数据仓库在数据结构中通常包含时间维度，这使得企业能够进行基于时间的分析，如按季度分析销售业绩、按年度分析成本变化等，通过在数据仓库中明确标记时间信息，企业可以方便地进行时间序列分析、趋势预测等操作，为企业的战略决策提供依据。
数据仓库的面向主题、集成性、稳定性和时变性等特点，使其成为企业进行数据分析、决策支持的重要工具。
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