《数据仓库的诞生：定义提出的年份及其重要概念剖析》
一、数据仓库定义的提出年份
数据仓库的概念于1990年由比尔·恩门（Bill Inmon）提出，这一概念的提出标志着数据管理领域的一个重要里程碑，为企业从海量、复杂的数据中提取有价值的信息并进行有效决策提供了全新的思路。
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二、数据仓库的三个重要概念
1、面向主题（Subject - Oriented）
- 传统的数据库主要是面向应用进行数据组织的，例如企业中的各个业务系统，如销售系统、库存系统等都是为了特定的业务操作而设计数据库结构，而数据仓库是面向主题的，主题是一个在较高层次上对数据进行综合、归类和分析利用的抽象概念，销售主题”，它会将与销售相关的各种数据，如不同地区的销售数据、不同产品的销售数据、不同时间段的销售数据等整合在一起，而不考虑这些数据在原来各个业务系统中的存储方式。
- 面向主题的数据组织方式使得数据仓库能够更好地支持企业的决策分析，以一家大型连锁企业为例，如果要分析销售业绩，在传统数据库中可能需要从多个不同的业务表中抽取数据，而在数据仓库的销售主题下，所有相关数据已经按照分析需求进行了整合，这不仅提高了数据查询和分析的效率，而且能够提供更全面、准确的销售情况视图，包括销售趋势、不同产品的销售占比等，有助于企业制定营销策略、调整产品布局等决策。
- 这种组织方式也有利于数据的一致性维护，由于数据是围绕主题进行整合的，在对主题相关数据进行更新或维护时，可以在一个相对集中的范围内进行操作，避免了在多个分散的业务系统中进行数据同步时可能出现的不一致性问题。
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2、集成性（Integrated）
- 数据仓库中的数据来自于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统、外部合作伙伴的数据以及一些历史数据等，数据集成是构建数据仓库的关键步骤，在集成过程中，需要对来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作。
- 企业内部的销售系统可能使用一种数据格式记录销售数据，而库存系统使用另一种格式，并且两者对于产品编码、客户标识等可能存在不同的定义方式，在将这些数据集成到数据仓库时，需要对数据进行清洗，去除其中的错误数据和重复数据，统一数据的编码和格式，使它们能够在数据仓库中以一致的方式存储和使用。
- 集成性还体现在对数据语义的统一上，不同的数据源可能对同一概念有不同的理解和表示方法，数据仓库要将这些语义进行统一，以“销售额”为例，不同的业务系统可能在计算销售额时包含或不包含某些费用，在数据仓库中需要明确“销售额”的定义并统一计算方法，这样，当企业进行跨部门、跨业务的数据分析时，就可以基于准确、一致的数据进行，如分析销售与库存之间的关系，准确评估企业的运营效率。
3、时变性（Time - Variant）
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- 数据仓库中的数据是随着时间不断变化的，它记录了企业在不同时间点的业务状态，数据仓库中的数据包含了历史数据，并且这些数据会按照一定的时间周期进行更新，企业每天的销售数据都会被加载到数据仓库中，随着时间的推移，数据仓库中积累了大量的销售历史数据。
- 这种时变性对于企业进行趋势分析、预测分析等非常重要，企业可以通过分析多年的销售数据，发现销售的季节性波动规律、产品的生命周期变化等，以服装企业为例，通过分析多年来不同季节、不同款式服装的销售数据，可以预测下一季的流行款式和销售量，从而合理安排生产和采购计划。
- 数据仓库中的数据还可以进行时间切片分析，企业可以选择特定的时间段，如某一年、某一季度或某一个月的数据进行分析，以评估在该时间段内企业的业务表现，数据仓库能够保留数据的历史版本，这对于审计、合规性检查等也具有重要意义，在应对税务审计时，可以提供准确的历史销售和财务数据。
数据仓库自1990年被提出以来，其面向主题、集成性和时变性这三个重要概念不断推动着企业数据管理和决策分析向更高效、更准确的方向发展，成为现代企业在大数据时代获取竞争优势的重要工具。
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