《数据仓库的不同观点剖析：深入理解数据仓库的本质》
一、数据仓库的定义与基础概念
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，从企业的角度来看，它就像是一个数据的宝库，存储着企业各个业务环节所产生的海量数据。
二、数据仓库的两大观点
1、以数据为中心的观点
数据整合与集成
- 在以数据为中心的观点下，数据仓库的核心任务是数据的整合，企业内部往往存在着各种各样的数据源，例如销售系统中的订单数据、客户关系管理系统中的客户信息、生产系统中的库存和生产进度数据等，这些数据源的数据格式、数据语义等可能存在很大差异，数据仓库要将这些分散的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，销售系统中的日期格式可能是“yyyy - mm - dd”，而生产系统中的日期格式可能是“mm/dd/yyyy”，在数据集成过程中，需要将这些日期格式统一转换为一种标准格式，以便进行后续的分析。
- 数据的集成还涉及到数据的清洗，由于数据源的多样性，数据中可能存在错误值、重复值等问题，比如在客户信息中，可能存在同一个客户的不同联系方式被多次录入且存在部分错误信息的情况，数据仓库需要通过一定的算法和规则来识别并修正这些错误，去除重复记录，保证数据的准确性和一致性。
数据存储结构
- 从数据存储结构来看，以数据为中心的数据仓库注重构建高效的数据存储模型，常见的有星型模型和雪花模型，星型模型以一个事实表为中心，周围连接着多个维度表，例如在销售分析数据仓库中，销售事实表包含了销售额、销售量等事实数据，而维度表则包括时间维度（如年、月、日）、产品维度（如产品名称、产品类别）、客户维度（如客户姓名、客户地区）等，这种结构简单直观，便于查询和分析，雪花模型则是对星型模型的进一步细化，将维度表中的一些属性进一步分解为子维度表，它在一定程度上减少了数据冗余，但查询的复杂度相对较高。
- 在数据存储方面，还需要考虑数据的分区策略，对于海量数据，如果不进行合理分区，查询性能会受到严重影响，例如对于时间序列数据，可以按照年份或者季度进行分区存储，当查询某一年度的销售数据时，只需要在相应的分区中进行查找，而不需要遍历整个数据仓库，大大提高了查询效率。
数据质量保障
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据质量是数据仓库以数据为中心观点下的关键，除了前面提到的数据清洗，还包括数据的完整性和时效性，数据的完整性要求数据仓库中的数据涵盖企业业务的各个必要方面，例如在财务分析数据仓库中，不能缺少任何一笔重要的财务收支记录，时效性则是指数据能够及时更新到数据仓库中，对于一些实时性要求较高的业务，如股票交易数据分析，数据仓库需要能够快速地将最新的交易数据集成进来，以便进行及时准确的分析和决策。
2、以决策为中心的观点
满足决策需求
- 以决策为中心的数据仓库将重点放在满足企业决策需求上，企业的决策过程是复杂多样的，从战略决策到战术决策都需要数据的支持，例如在企业制定市场拓展战略时，需要分析不同地区的市场潜力、竞争对手情况以及自身产品在各地区的销售趋势等数据，数据仓库需要根据这些决策需求，有针对性地组织和提供数据，它不是简单地存储数据，而是要将数据转化为对决策有用的信息，比如通过数据挖掘和分析技术，从大量的销售数据中发现客户购买行为的模式，为企业的营销策略制定提供依据。
- 在企业的运营决策中，如库存管理决策，数据仓库需要提供实时的库存水平、库存周转率、不同产品的销售预测等数据，这些数据能够帮助企业确定合理的库存采购量，避免库存积压或缺货现象的发生。
与业务流程的融合
- 数据仓库要与企业的业务流程紧密融合，在企业的销售流程中，从客户下单、订单处理、发货到售后服务的每个环节都会产生数据，数据仓库需要与销售流程中的各个系统进行对接，及时获取这些数据并进行分析，当发现某个地区的订单处理时间过长时，数据仓库可以提供相关数据给业务部门，以便他们查找原因并优化流程，这种融合还体现在企业的人力资源管理方面，数据仓库可以分析员工绩效数据、培训数据等，为企业的人力资源规划和员工发展决策提供支持。
- 与业务流程的融合还要求数据仓库具有一定的灵活性，随着企业业务的发展和变化，业务流程可能会进行调整，例如企业推出了新的产品系列，数据仓库需要能够快速适应这种变化，将新的产品数据纳入到分析体系中，并且能够根据新的业务需求提供相应的决策支持。
支持不同层次的决策
- 企业内部存在不同层次的决策，包括高层的战略决策、中层的管理决策和基层的操作决策，以决策为中心的数据仓库需要满足不同层次的决策需求，对于高层的战略决策，如企业的多元化发展战略，数据仓库需要提供宏观的市场趋势、行业竞争态势、企业自身的综合实力评估等数据，这些数据通常是经过高度汇总和分析的，对于中层的管理决策，如部门的预算分配决策，数据仓库需要提供部门内部的业务数据、成本数据、绩效数据等，而对于基层的操作决策，如生产线上的排产决策，数据仓库需要提供实时的生产设备状态、原材料库存、订单需求等数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
三、两大观点的联系与区别
1、联系
- 以数据为中心和以决策为中心的观点并不是相互孤立的，以数据为中心是构建数据仓库的基础，只有数据得到有效的整合、存储和质量保障，才能为以决策为中心提供可靠的数据支持，如果数据仓库中的数据是混乱、不准确的，那么基于这些数据进行的决策分析必然是错误的。
- 以决策为中心则为以数据为中心的建设提供了方向，企业的决策需求决定了数据仓库中应该存储哪些数据、如何组织数据以及数据的更新频率等，如果没有明确的决策需求作为导向，数据仓库的建设可能会陷入盲目，存储大量无用的数据，造成资源的浪费。
2、区别
- 侧重点不同，以数据为中心侧重于数据的技术处理方面，如数据的抽取、转换、存储结构等；而以决策为中心侧重于数据的应用方面，即如何将数据转化为对决策有用的信息并支持企业的决策过程。
- 视角不同，以数据为中心更多地从数据工程的角度看待数据仓库，关注数据的完整性、一致性和存储效率等；以决策为中心更多地从企业管理和业务运营的角度看待数据仓库，关注数据如何满足不同层次的决策需求和业务流程的融合。
四、结论
数据仓库的这两大观点在其建设和应用过程中都具有重要意义，企业在构建数据仓库时，需要综合考虑这两大观点，既要注重数据的基础建设，保证数据的质量和存储效率，又要以决策需求为导向，使数据仓库能够真正成为企业决策的有力支持工具，只有这样，企业才能在日益激烈的市场竞争中，充分利用数据资源，做出明智的决策，实现可持续发展。
评论列表