《解析数据仓库的四大特点：深入理解数据仓库的本质》
一、数据仓库的典型特点
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1、面向主题（Subject - Oriented）
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要是面向事务处理，例如在一个电商系统的操作型数据库中，可能会按照订单处理、库存管理等事务流程来设计表结构，而数据仓库中的主题则是更高层次的业务概念，如销售主题、客户主题等。
- 以销售主题为例，在数据仓库中会整合来自多个数据源（可能包括不同地区的销售系统、线上线下销售渠道等）有关销售的各种数据，如销售额、销售量、销售时间、销售地区、销售产品等信息，这些数据被整合在一起，方便企业从销售这个宏观主题的角度进行分析，例如分析不同地区、不同时间段的销售趋势，而不需要像在操作型数据库中那样从分散的事务相关表中去拼凑数据。
- 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需求，企业的决策人员可以快速定位到与特定主题相关的数据，从而深入挖掘数据背后的商业价值，市场部门想要了解产品的市场接受度，就可以直接从产品主题的数据仓库区域获取相关的销售数据、客户反馈数据等，而不用在复杂的操作型数据迷宫中寻找有用的信息。
2、集成性（Integrated）
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式、语义等，数据仓库的集成性就体现在将这些异构的数据整合到一个统一的环境中。
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- 一个企业可能有内部的ERP系统、CRM系统，还有外部的市场调研数据，ERP系统中的数据可能以关系型数据库的形式存储，采用特定的编码体系；CRM系统中的客户数据可能在格式上与ERP系统有所不同，而且语义定义也可能存在差异；外部市场调研数据可能是CSV格式的文件，数据结构和企业内部系统大相径庭，数据仓库要将这些数据集成起来，首先需要对数据进行清洗，去除其中的错误数据、重复数据等，然后进行数据转换，将不同格式的数据转换为统一的数据格式，对不同编码进行转换，并且统一数据的语义。
- 只有经过集成的数据才能在数据仓库中准确地反映企业的整体业务状况，集成后的数据能够为企业提供一个全面的视角，避免因为数据来源的分散和不一致导致的决策失误，在分析企业的客户价值时，需要综合来自CRM系统中的客户基本信息、购买历史信息，以及ERP系统中的客户订单相关的财务信息等，只有集成这些数据才能准确评估客户价值，制定有效的营销策略。
3、相对稳定性（Non - Volatile）
- 数据仓库中的数据一旦进入，就很少进行修改，这与操作型数据库的频繁更新形成鲜明对比，操作型数据库需要实时处理业务事务，例如在银行的储蓄系统中，客户的存款、取款操作会不断地更新账户余额等数据。
- 而数据仓库主要是用于分析历史数据，数据的更新通常是按照一定的周期（如每天、每周或每月）进行批量加载新数据，企业每天的销售数据可能会在当天业务结束后，经过抽取、转换、加载（ETL）过程进入数据仓库，一旦进入数据仓库，这些销售数据就不会再被修改，而是作为历史数据保留下来，以便进行后续的分析。
- 这种相对稳定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，企业可以基于数据仓库中的稳定数据进行趋势分析、预测分析等，通过分析过去几年的销售数据来预测未来的销售趋势，因为数据的稳定性保证了分析结果的可靠性，如果数据仓库中的数据频繁变动，就很难准确地进行这样的长期分析。
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4、时变性（Time - Variant）
- 数据仓库中的数据会随着时间不断地变化，这种变化主要体现在数据的定期更新和历史数据的保留上，虽然数据仓库中的数据相对稳定，但是它会持续地增加新的数据。
- 企业每个月都会将新的销售数据、财务数据等加载到数据仓库中，数据仓库会保留大量的历史数据，这使得企业能够进行时间序列分析，比如分析一个产品在过去几年每个季度的销售情况，通过对比不同时间段的数据，企业可以发现销售的季节性波动、长期增长或下降趋势等。
- 数据仓库中的时间维度是非常重要的，它可以帮助企业了解业务的发展历程，从历史数据中汲取经验教训，并且为未来的决策提供依据，在分析客户流失率时，通过对不同时间段内客户流失数据的分析，可以找出导致客户流失的关键因素在时间上的变化规律，从而制定相应的客户保留策略。
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