本文目录导读：
数据仓库的三个典型特征剖析
面向主题
1、含义阐述
- 数据仓库是围绕着特定主题构建的，主题是一个在较高层次上对数据进行抽象和归类的概念，它反映了企业或组织分析数据的特定视角，在零售企业中，“销售”就是一个主题，这个主题相关的数据可能包括销售订单、销售渠道、顾客购买行为等，与传统的面向应用的数据库不同，数据库是为了支持特定的业务应用而设计的，如订单处理系统、库存管理系统等，其数据结构是围绕着这些应用的功能需求构建的，而数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，这使得不同来源的数据能够以一种有意义的方式整合在一起，方便进行跨部门、跨业务流程的分析。
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2、数据整合与一致性
- 面向主题的数据仓库能够整合来自多个数据源的数据，在企业中，数据可能分散在不同的业务系统中，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，这些系统中的数据在格式、编码、语义等方面可能存在差异，数据仓库通过ETL（抽取、转换、加载）过程，将这些不同数据源的数据抽取出来，进行清洗、转换和集成，使其符合主题的要求，将销售系统中的销售日期格式统一转换为数据仓库中的标准日期格式，将财务系统中的货币编码统一转换为数据仓库中的标准货币编码，这样，在“销售”主题下，无论是从销售订单表还是从财务的收款记录表中获取的与销售相关的数据，在数据仓库中都具有一致性，可以进行有效的关联分析。
3、支持决策分析
- 面向主题的组织方式为企业的决策分析提供了有力支持，企业的管理人员和分析人员可以从主题的角度快速获取相关数据进行分析，企业的市场经理想要分析不同地区、不同产品系列的销售趋势，他可以直接从“销售”主题的数据仓库中获取销售订单数据、地区数据、产品数据等相关信息，而不需要从多个业务应用系统中分别查询和整合数据，这种方式大大提高了分析的效率，使得企业能够更及时地做出决策，如调整产品的市场推广策略、优化产品的生产计划等。
集成性
1、数据来源的多样性
- 数据仓库的数据来源广泛，它可以从企业内部的各种业务系统中获取数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，也可以从企业外部的数据源获取数据，如市场调研机构的数据、行业统计数据等，这些不同来源的数据在格式、语义、时间尺度等方面存在很大差异，内部的销售系统可能以日为单位记录销售数据，而外部的市场调研数据可能是季度性的汇总数据；内部的ERP系统中的产品编码可能是企业内部自定义的编码体系，而外部的行业数据中的产品分类可能采用不同的标准。
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2、ETL过程的关键作用
- ETL过程在数据仓库的集成中起着至关重要的作用，抽取（Extract）过程负责从各种数据源中获取数据，转换（Transform）过程则对抽取的数据进行处理，包括数据格式的转换、数据编码的统一、数据的清洗（去除重复数据、错误数据等）、数据的聚合（如将日销售数据聚合成月销售数据）等操作，加载（Load）过程将经过转换后的数据加载到数据仓库中，通过ETL过程，数据仓库能够将不同来源、不同格式的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，在将销售系统、财务系统和外部市场调研数据集成到数据仓库的“销售”主题时，ETL过程会将销售系统中的销售金额数据与财务系统中的收款数据进行核对和整合，同时将外部市场调研数据中的市场份额数据按照企业内部的产品分类体系进行转换后集成进来。
3、数据的全局一致性
- 集成性确保了数据仓库中的数据具有全局一致性，一旦数据经过ETL过程集成到数据仓库中，在整个数据仓库范围内，相同的数据项具有相同的含义和格式，这使得企业在进行数据分析时不会因为数据的不一致而得出错误的结论，在分析企业的销售利润时，数据仓库中的销售数据、成本数据和利润计算规则在整个数据仓库中是统一的，无论是从销售部门还是从财务部门获取的数据，都能按照相同的规则进行分析，从而保证了销售利润分析结果的准确性。
时变性
1、数据的时间维度
- 数据仓库中的数据具有时间特性，每一个数据记录都与一个特定的时间点或时间段相关联，这是因为企业的业务数据是随着时间不断变化的，而数据仓库需要记录这些变化以便进行历史分析和趋势预测，在销售主题的数据仓库中，销售订单数据包含订单日期、发货日期等时间信息，通过这些时间信息，可以分析不同时间段内的销售情况，如月度销售趋势、季度销售同比和环比等，时间维度是数据仓库中一个非常重要的维度，它为企业提供了对业务发展历程的洞察能力。
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2、数据的历史记录保存
- 数据仓库需要保存历史数据，与操作型数据库不同，操作型数据库主要关注当前的数据状态，为企业的日常业务运营提供支持，如处理当前的订单、管理当前的库存等，而数据仓库则需要保存大量的历史数据，以便企业能够分析过去的业务情况，找出业务发展的规律，企业可以通过分析过去五年的销售数据，了解不同产品的生命周期，哪些产品在哪些时间段内销售量增长迅速，哪些产品已经进入衰退期，这种基于历史数据的分析对于企业制定产品战略、市场策略等具有重要意义。
3、数据的更新与追加
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新和追加，随着企业业务的不断发展，新的业务数据会不断产生，这些数据需要被抽取、转换并追加到数据仓库中，每天都会有新的销售订单产生，这些新的订单数据会按照数据仓库的ETL流程被追加到销售主题的数据仓库中，对于已经存在于数据仓库中的数据，如果有修正或者更新，也需要进行相应的处理，如果发现某个销售订单的金额在录入时存在错误，需要对数据仓库中的该订单数据进行修正，以保证数据的准确性，数据仓库还需要根据企业的业务需求，定期或不定期地对数据进行重新组织和整合，以适应新的分析需求。
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