《解析数据仓库定义中的特性》
一、数据仓库的定义
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，这个简洁的定义蕴含着几个关键特性。
二、面向主题特性
1、以业务主题为核心组织数据
- 与传统的操作型数据库按照业务功能（如订单处理、库存管理等）组织数据不同，数据仓库是围绕着主题来构建的，在销售领域，一个主题可能是“客户购买行为”，它会将与客户购买相关的各种数据，如客户基本信息、购买的产品信息、购买时间、购买地点等从不同的数据源抽取出来进行组织。
- 这种组织方式使得数据仓库更便于进行决策分析，因为决策往往是围绕着特定的业务主题展开的，比如企业想了解客户流失的原因，就可以直接在“客户关系管理”这个主题的数据仓库区域中进行分析，而不需要从多个分散的业务系统中查找相关数据。
2、数据的抽象与综合
- 面向主题的数据是对原始操作数据的一种抽象和综合，它不是简单地将操作数据堆砌在一起，而是按照主题的需求对数据进行了重新的分类和汇总，对于“销售业绩”主题，可能会将每个销售员每天的销售记录汇总成每月、每季度的销售业绩数据，同时结合产品分类、销售区域等维度进行综合分析。
三、集成特性
1、数据源的多样性整合
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据仓库的数据来源广泛，可能包括企业内部的各种业务系统（如ERP系统、CRM系统等），还可能包括外部数据（如市场调研报告、行业统计数据等），这些数据源在数据格式、数据编码、数据语义等方面存在差异，一个企业内部的销售系统可能使用一种日期格式，而财务系统使用另一种日期格式；不同部门对产品的分类编码也可能不同。
- 数据仓库需要对这些来自不同数据源的数据进行集成，这包括数据的清洗（去除错误数据、重复数据等）、转换（统一数据格式、编码等）和加载（将处理后的数据加载到数据仓库中）过程，也就是ETL（Extract - Transform - Load）过程，通过集成，数据仓库为企业提供了一个统一的数据视图，避免了数据的不一致性和碎片化。
2、数据的一致性维护
- 在集成过程中，要确保数据的一致性，在企业的不同业务系统中，对于客户的定义可能存在差异，有的系统可能将潜在客户也算作客户，而有的系统只将有购买记录的算作客户，在数据仓库中，需要根据企业的统一标准来定义客户，以保证在进行基于客户主题的分析时，数据是准确和一致的。
四、相对稳定特性
1、数据的不可更新性（追加为主）
- 数据仓库中的数据主要是为了分析历史数据以支持决策，与操作型数据库频繁地更新数据（如修改订单状态、更新库存数量等）不同，数据仓库的数据相对稳定，一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会进行修改，一个月的销售数据加载到数据仓库后，不会因为后续的操作而改变这个月销售数据的原始记录。
- 数据仓库的数据更新更多的是采用追加的方式，如每个月追加当月的销售数据到销售主题的数据仓库区域中，这样可以保留完整的历史数据轨迹，以便进行趋势分析和对比分析。
2、数据的稳定性保障决策分析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 这种相对稳定的特性使得数据仓库能够为决策提供可靠的依据，如果数据频繁变动，在进行长期的趋势分析或者历史数据挖掘时就会出现混乱，企业要分析过去五年的销售增长率，如果销售数据不断被修改，就无法准确得出销售增长的趋势，从而影响企业的战略决策。
五、反映历史变化特性
1、时间维度的重要性
- 数据仓库中的数据包含了历史信息，并且时间是一个非常重要的维度，每一条数据都有与之相关的时间标记，销售记录会标明销售的日期，库存变动会记录变动的时间，通过这个时间维度，可以进行按时间序列的分析，如逐年、逐月的销售趋势分析，或者分析不同季节对库存的影响等。
2、数据的版本管理与历史追溯
- 数据仓库能够对数据的历史版本进行管理，以便进行历史追溯，企业的产品价格可能随着时间发生变化，数据仓库可以保存不同时期的产品价格信息，当企业想要分析产品价格波动对销售业绩的影响时，就可以从数据仓库中追溯到不同历史时期的价格数据，结合当时的销售数据进行深入分析，这有助于企业从历史数据中总结经验教训，制定更加合理的未来发展策略。
评论列表