《数据仓库存储数据的特点：全面解析》
一、面向主题性
数据仓库中的数据是围绕着特定的主题进行组织的，与传统的操作型数据库以业务流程为中心存储数据不同，它更侧重于从决策支持的角度出发，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售主题”“库存主题”“顾客主题”等，以“销售主题”为例，它会整合与销售相关的各种数据，包括销售时间、销售地点、销售人员、销售产品、销售数量、销售金额等多维度的数据，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业的决策分析提供高度聚焦和有针对性的数据支持，决策者可以方便地从特定主题的角度深入挖掘数据，分析销售趋势、顾客购买行为模式等，而不必像在操作型数据库中那样从分散在各个业务系统的数据中拼凑信息。
二、集成性
1、数据来源广泛
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数据仓库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，如ERP（企业资源计划系统）、CRM（客户关系管理系统）、SCM（供应链管理系统）等，也可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，一家制造企业的数据仓库，其生产数据可能来自内部的生产管理系统，销售数据来自销售系统，而原材料价格数据可能部分来自外部的市场数据提供商。
2、数据转换与清洗
由于数据来源的多样性，数据仓库中的数据需要进行集成处理，这就涉及到数据的转换和清洗，不同数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在差异，一个数据源中的日期格式可能是“年 - 月 - 日”，而另一个数据源中可能是“日/月/年”；有的数据源中性别用“0”和“1”表示，而在其他数据源中可能用“男”和“女”表示，数据仓库需要将这些不同格式和语义的数据统一转换为一种标准格式，还要清洗掉数据中的噪声、错误数据和重复数据，在销售数据中可能存在一些由于系统故障而产生的异常高额订单数据，或者重复录入的订单数据，这些都需要在集成到数据仓库时进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
三、时变性
1、历史数据保存
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数据仓库存储大量的历史数据，这与操作型数据库主要关注当前数据不同，企业可以通过数据仓库中的历史数据进行趋势分析、预测分析等，一家银行可以利用多年的客户储蓄数据、贷款数据等历史数据来分析客户的金融行为变化趋势，从而制定更合理的金融产品营销策略，这些历史数据可以追溯到企业运营的早期阶段，为企业提供了一个长期的数据视角。
2、数据随时间更新
数据仓库中的数据不是静态的，而是随着时间不断更新的，新的数据会不断地从各种数据源流入数据仓库，每天的销售数据、新的客户注册信息等都会定期更新到数据仓库中，数据仓库中的数据也会根据企业的业务需求进行定期或不定期的重新整合和调整，当企业的业务流程发生变化，或者数据仓库的主题结构需要优化时，数据仓库中的数据会进行相应的更新操作，以反映最新的业务状态和分析需求。
四、非易失性
1、数据的稳定性
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数据仓库中的数据一旦被存储，就不会轻易被修改或删除，这是为了保证数据的稳定性和可追溯性，与操作型数据库中数据经常被修改以反映业务的实时操作不同，数据仓库中的数据主要用于分析目的，即使在操作型数据库中某个销售订单的状态因为退货等原因发生了改变，在数据仓库中仍然会保留该订单最初的销售记录以及后续的状态变化记录，这种非易失性使得数据仓库能够为企业提供可靠的历史数据分析基础。
2、数据的持久性
数据仓库采用了一系列技术来确保数据的持久性，这包括数据的备份、恢复机制以及数据存储介质的可靠性等方面，企业通常会定期对数据仓库中的数据进行备份，以防止数据丢失，在发生硬件故障、软件错误或者人为误操作等情况下，可以通过备份数据进行恢复，数据仓库使用的存储介质，如高性能磁盘阵列等，也具有较高的可靠性，能够长时间地保存数据，满足企业对数据长期存储和分析的需求。
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