《解析数据仓库的基本特征》
一、面向主题
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数据仓库是围绕一些主题来组织数据的，与传统的操作型数据库面向应用不同，主题是一个在较高层次上将数据进行归类的标准，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题。
对于“销售”主题，它会整合来自多个数据源（如各个门店的销售系统、线上销售平台等）中与销售相关的各种数据，包括销售日期、销售金额、销售产品种类、销售人员等信息，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够更好地支持企业的决策分析，决策人员可以从主题的角度快速获取他们所需的信息，而不需要在大量分散的操作型数据中进行查找。
二、集成性
1、数据来源广泛
数据仓库的数据通常来源于企业内多个不同的操作型系统，如企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，这些数据源中的数据在格式、编码、语义等方面可能存在差异，一个ERP系统中的日期格式可能是“YYYY - MM - DD”，而另一个旧的系统中的日期格式可能是“MM/DD/YYYY”；在编码方面，不同系统对于产品类别的编码规则可能完全不同。
2、数据清洗与转换
为了将这些不同来源的数据集成到数据仓库中，需要进行大量的数据清洗和转换工作，数据清洗包括去除重复数据、纠正错误数据（如将错误的电话号码修正）等，数据转换则涉及到将不同格式的数据统一，按照数据仓库的标准对编码进行转换，以及将不同度量单位的数据进行换算（如将不同门店中以不同货币记录的销售额转换为统一的货币单位）等操作，只有经过这样的集成过程，数据仓库中的数据才能保证一致性和准确性，从而为有效的分析提供可靠的基础。
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三、时变性
1、数据随时间变化
数据仓库中的数据是随着时间不断更新和积累的，它记录了企业从过去到现在的业务数据的变化情况，一个企业的销售数据仓库会每天或每周根据新的销售记录进行更新，新增的销售订单、退货记录等都会反映在数据仓库中，这种时变性使得企业能够对业务的发展趋势进行分析。
2、历史数据保存
数据仓库不仅包含当前的数据，还会保存大量的历史数据，与操作型数据库通常只保留较短时间内的当前数据不同，数据仓库中的历史数据可以用于长期的趋势分析、季节性分析等，通过分析多年的销售历史数据，企业可以发现产品销售的季节性规律，从而提前做好生产和库存规划，历史数据也有助于进行数据挖掘和预测分析，如根据过去的销售数据和市场趋势预测未来的销售量。
四、非易失性
1、稳定的数据存储
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数据仓库中的数据一旦进入，就相对稳定，不会像操作型数据库那样频繁地进行修改、删除等操作，这是因为数据仓库主要用于分析目的，而不是日常的业务操作，当一笔销售业务在操作型系统中完成后，相关数据被提取到数据仓库中，在数据仓库中不会因为后续操作型系统中的数据修正（如对销售金额的小调整）而频繁变动。
2、支持分析操作
这种非易失性保证了数据仓库中的数据可以被反复用于各种分析操作，如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，分析人员可以在稳定的数据基础上进行复杂的查询、统计分析和模型构建，而不用担心数据的突然改变影响分析结果。
面向主题、集成性、时变性和非易失性是数据仓库的基本特征，这些特征使得数据仓库成为企业进行决策支持、数据挖掘和商业智能分析的重要工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，提升企业的竞争力和决策的科学性。
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