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企业数据的智慧中枢
数据仓库的概念
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
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- 传统的操作型数据库是围绕业务应用进行组织的，如银行的储蓄业务、贷款业务等，而数据仓库则是围绕主题来组织数据的，客户”主题，在这个主题下，会整合来自多个业务系统（如客户的储蓄账户信息、贷款信息、信用卡消费信息等）的数据，这些数据按照客户这个主题进行重新组织和归类，以便于从客户的整体视角进行分析，如分析客户的价值、客户的行为偏好等。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源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（如ERP系统、CRM系统等），也可能包括外部数据（如市场调研数据、行业统计数据等），由于数据源的多样性，数据在格式、编码、语义等方面存在差异，在一个企业中，不同部门可能对客户性别有不同的编码方式，有的用“M”和“F”表示，有的用“1”和“0”表示，数据仓库需要将这些不同来源、不同格式的数据进行集成，消除数据的不一致性，转化为统一的格式和语义，以便进行有效的分析。
3、相对稳定
- 与操作型数据库频繁地进行数据的插入、更新和删除操作不同，数据仓库的数据主要是用于分析目的，数据一旦进入数据仓库，一般不会被频繁修改，企业的销售数据进入数据仓库后，它反映的是历史的销售情况，不会因为当前一笔销售交易的修改而在数据仓库中频繁变动，这并不意味着数据仓库的数据是完全静态的，随着新数据的不断加载（如每天、每周或每月加载新的销售数据），数据仓库的数据在不断地丰富和扩展，但已有的数据相对稳定。
4、反映历史变化
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- 数据仓库能够记录数据的历史变化情况，一个产品的价格在不同时间可能会发生变化，数据仓库会保存这些不同时间点的价格数据，这使得企业能够进行趋势分析，如分析产品价格随时间的波动趋势、销售量随时间的变化趋势等，通过对历史数据的分析，企业可以发现业务发展的规律，预测未来的发展趋势，为决策提供有力支持。
数据仓库的特征
1、数据的综合性
- 数据仓库中的数据是对多个数据源数据的综合，它不仅仅是简单的数据堆积，而是经过了抽取、转换和加载（ETL）等过程，将不同业务系统中的相关数据进行整合，在一个制造企业中，数据仓库可能会综合生产数据（如生产线上的产量、质量数据等）、销售数据（如产品的销售额、销售区域等）和供应链数据（如原材料的采购量、供应商交货时间等），通过这种综合性的数据，企业管理者可以全面了解企业的运营状况，发现不同业务环节之间的关联和影响。
2、数据的长期性
- 数据仓库需要保存大量的历史数据，这是为了满足企业进行长期趋势分析和决策支持的需求，与操作型数据库通常只保存短期的、当前有效的数据不同，数据仓库可能会保存数年甚至数十年的历史数据，一家保险公司可能会保存客户几十年的投保记录、理赔记录等数据在数据仓库中，这些长期的数据有助于企业分析客户的长期风险特征、保险产品的长期效益等，从而制定更科学的保险政策和营销策略。
3、支持决策的导向性
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- 数据仓库的构建目的是为企业决策提供支持，它为企业的各级管理者提供了一个统一的、全面的数据视图，以便他们能够基于数据进行决策，企业的高层管理者可以通过数据仓库中的数据，分析企业的整体绩效、市场份额的变化等，从而制定企业的战略决策；而中层管理者可以利用数据仓库的数据来优化业务流程、进行资源分配等决策，数据仓库中的数据通过各种分析工具（如数据挖掘、联机分析处理等）进行处理后，能够为决策提供有价值的信息，如预测市场需求、识别潜在客户等。
4、非易失性
- 数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着数据不会因为意外的故障（如硬件故障、软件错误等）而轻易丢失，为了保证数据的非易失性，数据仓库通常采用了多种数据备份和恢复策略，采用定期的全量备份和增量备份相结合的方式，并且将备份数据存储在不同的物理介质（如磁带、磁盘阵列等）上，数据仓库还可能采用冗余存储技术，如RAID（磁盘冗余阵列）等，以确保数据的安全性和可靠性，这种非易失性保证了企业在进行数据分析和决策时能够随时获取到完整的数据，不会因为数据丢失而影响决策的准确性。
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