《解析数据仓库的基本特征》
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，以下是数据仓库的基本特征：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、面向主题
1、与传统数据库对比
- 传统数据库主要是面向应用进行数据组织的，例如一个企业的订单管理系统数据库，它是围绕订单的处理流程，如订单创建、订单发货、订单收款等操作来设计表结构和存储数据的，而数据仓库则是面向主题的，主题是在较高层次上对分析对象的抽象表示。
- 在零售企业的数据仓库中，“销售”是一个主题，这个主题相关的数据可能包括销售日期、销售地点、销售产品、销售金额、销售人员等，这些数据是从多个业务处理系统（如销售点系统、库存管理系统等）中抽取出来，并按照销售这个主题进行重新组织的。
2、主题的划分原则
- 主题的划分依据企业的决策需求，对于一家连锁餐饮企业，可能会有“菜品销售”“门店运营”“顾客满意度”等主题。“菜品销售”主题可以帮助企业分析哪些菜品受欢迎、不同时间段的菜品销量变化等，以便进行菜单调整和食材采购计划；“门店运营”主题能对门店的成本、客流量、员工效率等进行分析，从而优化门店管理；“顾客满意度”主题则有助于了解顾客对菜品、服务和环境的评价，针对性地改进服务。
二、集成性
1、数据来源多样性
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，在一个大型企业中，可能有财务系统、人力资源系统、生产管理系统、客户关系管理系统等，这些系统可能使用不同的数据库管理系统（如Oracle、SQL Server、MySQL等），数据格式、编码方式也可能不同。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 财务系统中的日期格式可能是“YYYY - MM - DD”，而生产管理系统中的日期格式可能是“MM/DD/YYYY”；人力资源系统中员工性别可能用“1”表示男性，“0”表示女性，而客户关系管理系统中可能用“M”和“F”表示。
2、数据集成过程
- 数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据进行集成，首先要进行数据抽取，从各个数据源中获取需要的数据，然后进行数据转换，将不同格式、编码的数据统一转换为数据仓库要求的格式，如统一日期格式、统一性别表示方式等，最后进行数据加载，将经过转换的数据加载到数据仓库中，这一过程需要解决数据冲突、数据冗余等问题，确保数据的一致性和准确性。
三、相对稳定性
1、数据更新策略
- 数据仓库中的数据相对稳定，主要是用于分析历史数据，与操作型数据库不同，操作型数据库需要频繁地更新数据以反映当前业务的最新状态，如库存管理系统中库存数量随着进货和出货实时变化。
- 而数据仓库的数据更新频率相对较低，对于按日进行销售分析的数据仓库，可能每天晚上将当天的销售数据抽取、转换并加载到数据仓库中，一旦数据加载到数据仓库中，就不会轻易被修改。
2、数据稳定性的意义
- 这种相对稳定性使得数据仓库能够为决策分析提供可靠的依据，如果数据频繁变动且不可追溯，就难以进行准确的历史数据分析，企业要分析过去一年的销售趋势，如果销售数据在数据仓库中不断被修改且没有历史版本记录，就无法得出准确的销售趋势结论。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
四、反映历史变化
1、数据的时间序列
- 数据仓库中的数据包含了时间维度的信息，能够反映数据随时间的变化情况，以销售数据为例，数据仓库中不仅存储了销售金额、销售数量等信息，还记录了销售发生的时间（如年、季、月、日等）。
- 这使得企业可以进行趋势分析，如分析某个产品在过去几年中的销售增长趋势，或者分析不同季节对销售的影响，还可以进行同比和环比分析，比较相邻时间段或相同时间段在不同年份的销售情况，从而为企业的市场策略、生产计划等决策提供有力支持。
2、版本管理
- 为了准确反映历史变化，数据仓库需要进行版本管理，当数据发生更新（如对历史数据的修正）时，要能够记录不同版本的数据状态，这样，在进行历史数据分析时，可以根据需要获取特定版本的数据，确保分析结果的准确性和可追溯性。
评论列表