《解析数据仓库的基本特征》
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一、面向主题
数据仓库是围绕着特定主题构建的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要关注日常的业务操作处理，如交易记录、订单处理等，而数据仓库的主题可以是销售、客户、产品等，以销售主题为例，在数据仓库中会整合与销售相关的各种数据，包括销售渠道的数据、销售地区的数据、不同时间段的销售数据以及与销售相关的客户和产品信息等，这种面向主题的设计使得数据仓库能够为企业的决策分析提供有针对性的支持，企业管理层想要了解销售业绩不佳的原因，就可以直接从销售主题的数据仓库中获取数据进行深入分析，而不必从各个分散的业务系统中去拼凑相关数据。
二、集成性
数据仓库的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部不同部门的数据库、外部数据源等，由于数据源的多样性，数据在格式、编码、语义等方面存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成处理，在集成过程中，要对数据进行清洗，去除其中的错误数据、重复数据等，不同部门可能对客户的性别有不同的编码方式，在数据仓库中就需要统一转换为一种编码标准，还要对数据进行转换，使不同数据源的数据在数据仓库中有一致的结构和含义，这种集成性确保了数据仓库中的数据是完整、准确且一致的，为企业提供了一个全面的数据视图，避免了由于数据不一致导致的决策失误。
三、时变性
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1、数据仓库中的数据会随着时间不断更新，它包含了大量的历史数据，这些历史数据对于分析趋势、发现规律非常重要，企业可以通过分析多年的销售数据，找出销售的季节性波动规律，从而制定更合理的生产和营销策略。
2、数据仓库还会按照一定的时间周期进行数据加载和更新，这个周期可以是每天、每周或每月等，取决于企业的业务需求和数据量的大小，对于电商企业，可能每天都需要将新的销售数据加载到数据仓库中，以便及时进行销售分析和库存管理。
四、非易失性
1、数据仓库中的数据一旦进入，就不会轻易被修改或删除，这是为了保证数据的完整性和历史数据的可用性，与操作型数据库不同，操作型数据库需要频繁地对数据进行增删改操作以保证业务的正常运行，而数据仓库主要是用于分析的目的。
2、非易失性使得数据仓库能够为企业提供一个稳定的数据基础，用于长期的数据分析和决策支持，企业可以对多年来的客户数据进行分析，即使这些客户已经不再与企业有业务往来，他们的数据在数据仓库中仍然存在，并且可以用于分析客户流失的原因等。
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五、数据粒度性
1、数据仓库中的数据具有不同的粒度，粒度是指数据的细化或综合程度，在销售数据中，最细粒度的数据可能是每一笔销售订单的详细信息，包括订单编号、客户名称、产品名称、销售数量、销售价格等，而综合粒度的数据可能是按照月份统计的销售总额、按照地区统计的销售总量等。
2、企业可以根据不同的分析需求选择不同粒度的数据，对于深入分析单个客户的购买行为等微观分析，会使用细粒度的数据；而对于宏观的销售趋势分析、市场份额分析等，则可以使用综合粒度的数据，这种数据粒度性使得数据仓库能够灵活地满足企业不同层次、不同类型的分析需求。
数据仓库的面向主题、集成性、时变性、非易失性和数据粒度性这些基本特征，使得它成为企业进行决策支持的重要工具，帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，提高企业的竞争力和决策的科学性。
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