《解析数据仓库：探讨其特点之外的内容》
一、数据仓库的基本概念与常见特点
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。
1、面向主题
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据仓库围绕着特定的主题领域进行组织，例如销售主题，会整合与销售相关的客户信息、产品信息、订单信息等，这种组织方式不同于传统的操作型数据库按照业务功能（如订单处理系统、库存管理系统）进行组织，它使得数据的分析和挖掘更有针对性，便于企业从不同角度深入研究特定业务主题的情况。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，如企业内部的各种业务系统、外部的市场数据等，在集成过程中，需要解决数据格式不一致、编码差异、语义不同等问题，不同业务系统中对客户性别的表示可能不同，有的用“M”和“F”，有的用“男”和“女”，数据仓库要将这些数据统一起来，通过集成，数据仓库为企业提供了一个全面、统一的数据视图，避免了数据孤岛现象，提高了数据的可用性。
3、相对稳定性
- 数据仓库中的数据主要用于分析和决策支持，而不是日常的业务操作，与操作型数据库频繁的增删改操作不同，数据仓库中的数据相对稳定，一旦数据进入数据仓库，它会在较长时间内保持不变，除非进行数据更新或追加，这种稳定性有利于进行复杂的数据分析，因为分析结果不会因为数据的频繁变动而失去准确性。
4、反映历史变化
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据仓库会记录数据的历史版本，这使得企业能够分析数据随时间的变化趋势，企业可以通过查看多年的销售数据，分析销售额的增长趋势、季节性波动等，通过对历史数据的挖掘，企业可以发现潜在的业务规律，为战略决策提供有力支持。
二、数据仓库的特点不包括的内容
1、实时性要求高
- 操作型数据库通常需要实时处理业务交易，如银行的转账系统、电商的订单处理系统等，要求在极短的时间内完成数据的读写操作，而数据仓库的主要目的是进行数据分析和决策支持，它不需要像操作型数据库那样具有高度的实时性，数据仓库中的数据更新往往是按照一定的周期（如每天、每周）进行批量更新，而不是即时更新，企业的销售数据可能每天晚上才会从各个销售点汇总到数据仓库中进行整合和分析，这种更新频率对于决策分析来说是足够的，因为大多数决策是基于一段时间内的综合数据，而不是瞬间的数据变化。
2、事务处理能力强
- 操作型数据库擅长处理事务，如保证数据库的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），在一个事务处理系统中，例如企业的库存管理系统，当发生库存商品的出入库操作时，系统必须确保数据的准确性和完整性，保证多个并发操作不会导致数据错误，数据仓库并不强调事务处理能力，它更多地关注数据的整合、分析和查询性能，而不是事务的并发控制和数据的即时更新维护，数据仓库中的数据加载过程可能会涉及大量的数据转换和整合操作，但这些操作并不遵循严格的事务处理规范，而是更注重数据的最终准确性和可用性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、数据结构简单
- 操作型数据库中的数据结构往往相对简单，是为了高效地进行业务操作而设计的，一个简单的员工考勤系统可能只包含员工编号、考勤日期、考勤状态等基本字段，而数据仓库的数据结构通常比较复杂，因为它需要整合来自多个数据源的数据，并且要适应不同的分析需求，数据仓库可能会采用星型模型、雪花模型等复杂的数据模型，其中包含事实表和多个维度表，用于支持多维度的数据分析，在销售数据仓库中，事实表可能包含销售额、销售量等度量值，维度表可能包括时间维度（如年、月、日）、产品维度（如产品类别、产品品牌）、客户维度（如客户地区、客户年龄等），这种复杂的数据结构有助于从多个角度对数据进行深入分析。
4、面向操作型业务流程
- 操作型数据库是围绕企业的日常业务流程设计的，如订单处理流程、客户服务流程等，它的主要功能是支持这些业务流程的顺利进行，确保业务操作的高效性和准确性，而数据仓库是面向决策分析的，它的设计目的是为企业的管理人员和分析人员提供数据支持，以便他们能够制定战略决策、发现业务趋势等，数据仓库中的数据是从操作型数据库以及其他数据源中抽取、转换和加载而来的，它脱离了具体的操作型业务流程，以一种更适合分析的方式进行组织，在一个制造企业中，操作型数据库会关注生产线上每个环节的生产进度、物料消耗等操作型数据，而数据仓库则会从宏观角度分析整个企业的生产效率、成本控制等与决策相关的内容。
数据仓库有着与操作型数据库等不同的特性，明确其特点不包括的内容有助于更好地理解数据仓库的本质和应用场景。
评论列表