《解析数据仓库的特点》
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不同，操作型数据库主要面向事务处理，例如记录银行账户的每一笔收支、超市的每一笔销售交易等，而数据仓库则是从企业整体的角度出发，将不同业务系统中的数据按照主题进行整合。
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，以“销售”主题为例，它会整合来自各个销售渠道（如实体店销售系统、电商平台销售数据等）的数据，包括销售时间、销售地点、销售产品、销售数量、销售金额等相关信息，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，因为企业管理者在进行决策时，往往是围绕特定的主题领域进行思考的，如分析销售趋势、库存周转率等，而不是关心单个事务的细节。
二、集成性
数据仓库的数据来自多个数据源，这些数据源可能在数据格式、编码规则、数据语义等方面存在差异，数据仓库需要将这些不同来源的数据集成到一起。
一个大型企业可能有多个部门，财务部门使用的是一种财务软件，其数据格式和编码是按照财务规范设定的；销售部门使用专门的销售管理系统，有自己的数据格式和语义，当构建数据仓库时，就需要将这些不同系统中的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，抽取是指从各个数据源获取数据；转换是将不同格式、语义的数据转化为数据仓库能够统一处理的格式，例如将不同日期格式统一，对不同编码的产品类别进行重新编码等；加载则是将经过转换的数据加载到数据仓库中，通过这种集成，数据仓库能够提供企业范围内的全面数据视图，避免了数据的分散和不一致性，为企业的综合分析和决策提供准确的数据基础。
三、时变性
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数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业业务的发展变化，数据仓库中的数据包含了历史数据，并且会定期追加新的数据。
数据仓库会保留大量的历史数据，这对于分析业务的发展趋势非常重要，企业可以通过分析多年的销售数据来发现季节性销售规律、产品的生命周期等，数据仓库会按照一定的时间周期（如每天、每周或每月）从数据源抽取新的数据并进行更新，每天晚上将当天的销售数据、库存变动数据等更新到数据仓库中，这种时变性使得企业能够及时掌握业务的最新动态，同时也能够基于历史数据进行长期的趋势分析和预测。
四、非易失性
数据仓库中的数据主要用于查询和分析，而不是用于日常的事务处理，所以数据一旦进入数据仓库，通常是不会被修改或删除的。
这一特点与操作型数据库有很大区别，在操作型数据库中，数据需要不断地进行更新、插入和删除操作以保证业务的正常运行，而数据仓库中的数据是相对稳定的，它更多地是为企业的决策分析提供数据支持，当企业想要分析过去一年的销售业绩时，数据仓库中的销售数据不会因为当前某个销售记录的修改而发生改变，这种非易失性确保了数据仓库中的数据的完整性和一致性，使得企业能够基于稳定的数据进行准确的分析和决策。
五、数据量大
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随着企业业务的不断发展，数据仓库中的数据量会变得非常庞大，企业在日常运营过程中会产生海量的数据，如大型电商企业每天的订单数据、用户浏览数据、物流信息等。
这些数据都需要被整合到数据仓库中，为了能够进行全面的分析，数据仓库不仅要存储当前的数据，还要保留大量的历史数据，一家成立多年的大型连锁超市，其数据仓库可能存储了多年来各个门店的销售数据、库存数据、员工数据以及顾客的消费记录等，数据量可能达到数TB甚至PB级别，大数据量也给数据仓库的存储、管理和查询分析带来了挑战，需要采用先进的存储技术（如分布式存储）和高效的查询优化算法来确保数据仓库的性能。
数据仓库的面向主题、集成性、时变性、非易失性和数据量大等特点，使其成为企业进行决策支持和数据分析的重要工具。
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