本文目录导读：
构建企业数据资产的基石
面向主题
数据仓库围绕着特定的主题进行数据组织，这些主题反映了企业在决策分析时所关注的重点领域，如销售、客户、生产等。
1、与操作型数据库对比
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- 操作型数据库主要面向事务处理，是为了支持企业日常的业务运营，如在线订单处理系统，重点在于快速响应业务操作，数据是分散在各个业务流程相关的表中的，而数据仓库将与主题相关的数据从不同的数据源抽取、转换并整合到一起，在销售主题的数据仓库中，会整合来自销售订单系统、客户关系管理系统、库存管理系统等数据源中与销售相关的数据，包括订单信息、客户购买历史、产品库存数量等。
2、数据组织的优势
- 以主题为导向的数据组织方式，使得企业的数据分析人员能够更加聚焦于特定的业务问题，当企业想要分析客户购买行为趋势时，他们可以直接从客户主题的数据仓库区域获取所需数据，无需在多个业务系统的数据库中进行复杂的查询和数据关联操作，这种方式提高了数据分析的效率和准确性，有助于企业深入了解各个业务主题的内在规律，从而为决策提供有力支持。
集成性
数据仓库的数据集成是一个复杂但至关重要的过程。
1、数据抽取与转换
- 数据仓库需要从多个异构的数据源中抽取数据，这些数据源可能包括不同类型的数据库（如关系型数据库、非关系型数据库）、文件系统（如CSV文件、XML文件）等，在抽取过程中，要对数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据等，从不同地区的销售系统中抽取数据时，可能会遇到数据格式不一致的情况，有的地区日期格式为“yyyy - mm - dd”，有的地区为“mm/dd/yyyy”，这就需要在数据集成过程中进行统一的格式转换。
- 还需要对数据进行转换，将不同数据源中的数据按照数据仓库的逻辑模型进行映射，在源系统中可能用数字代码表示产品类别，而在数据仓库中需要将其转换为具体的产品类别名称，以便于分析人员理解。
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2、数据整合的意义
- 集成后的数据为企业提供了一个全面、统一的数据视图，企业可以基于这个集成的数据进行跨部门、跨业务流程的分析，企业可以通过整合销售数据和生产数据，分析生产计划与实际销售需求之间的匹配度，从而优化生产安排，减少库存积压，提高企业的运营效率和经济效益。
时变性
数据仓库中的数据具有时间维度的特性。
1、历史数据的保存
- 数据仓库会记录大量的历史数据，这与操作型数据库主要关注当前数据有所不同，历史数据对于企业分析趋势、进行数据挖掘等具有重要意义，企业可以通过分析过去多年的销售数据，了解产品在不同季节、不同年份的销售波动情况，从而预测未来的销售趋势，制定合理的营销策略。
2、数据随时间更新
- 数据仓库中的数据不是静态的，它会随着时间不断更新，这种更新可能是定期的，如每天、每周或每月从源系统抽取新的数据并更新到数据仓库中，数据仓库也会根据业务需求对历史数据进行调整，当企业的会计政策发生变化时，可能需要对历史财务数据进行重新计算和调整，这种时变性使得数据仓库能够反映企业业务的动态变化，为企业提供与时俱进的决策支持。
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非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就不会被轻易修改或删除，这与操作型数据库频繁的增删改操作有很大区别，这种非易失性保证了数据的稳定性，为数据分析提供了可靠的基础，在分析销售业绩时，分析人员可以放心地使用数据仓库中的历史销售数据，不用担心数据被意外修改或删除而影响分析结果。
2、数据存储的目的
- 数据仓库主要用于查询和分析，而不是事务处理，它的存储结构和管理方式都是为了支持高效的数据分析，数据仓库可以采用列式存储等适合数据分析的存储方式，提高数据的查询效率，数据仓库的非易失性也有助于数据的审计和合规性检查，企业可以方便地追溯历史数据，满足监管要求。
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