《解析数据仓库储存数据的特点》
一、集成性
数据仓库中的数据具有高度的集成性，在企业或组织的运营过程中，数据来源广泛，可能来自不同的业务系统，如销售系统、财务系统、生产管理系统等，这些原始数据源中的数据往往存在格式不一致、编码规则不同以及语义差异等问题。
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销售系统中对于客户名称可能按照客户公司的全称记录，而在客服系统中可能会使用客户简称，数据仓库需要将这些不同来源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，通过ETL过程，将不同格式的数据统一转换为数据仓库中规定的格式，如统一日期格式（将各种日期表示法统一为“YYYY - MM - DD”的形式），对于编码规则不同的数据，如不同系统中对产品类别的编码不一致，数据仓库会建立映射关系，将其转换为统一的编码体系，这样，数据仓库中的数据就集成了各个业务系统的相关信息，为企业提供了一个全面、一致的数据视图，方便企业进行跨部门、跨业务领域的分析和决策。
二、历史性
数据仓库存储了大量的历史数据，与事务处理系统主要关注当前数据不同，数据仓库旨在记录企业或组织的发展历程，它能够保存多年甚至数十年的数据，这些历史数据反映了企业在不同时期的业务状况。
以一家零售企业为例，数据仓库中不仅存储了当前的销售数据，还保存了过去多年的销售记录，包括每个季度、每个月、每天的销售额、销售量、销售渠道等信息，通过分析这些历史数据，可以发现销售的季节性规律，例如某些商品在特定节假日期间销量会大幅增长，历史数据还可以用于评估企业的长期发展趋势，如销售额的逐年增长或下降趋势、市场份额的变化等，企业可以根据这些历史数据来预测未来的销售情况，制定合理的库存策略、营销计划等，对于一些特殊事件（如经济危机、重大政策调整等）对企业业务的影响，也可以通过分析历史数据中的相关时间段来进行深入研究，以便在类似情况再次发生时能够做出更有效的应对措施。
三、稳定性
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数据仓库中的数据相对稳定，一旦数据被加载到数据仓库中，它不会像事务处理系统中的数据那样频繁地进行修改，这是因为数据仓库主要用于分析目的，而不是日常的业务操作。
在事务处理系统中，如在线购物系统，用户的每一次下单、支付、退货等操作都会导致数据的实时更新，在数据仓库中，数据的更新通常是按照一定的周期进行的，例如每天、每周或每月进行一次数据的追加或更新操作，每天晚上将当天的销售数据汇总后加载到数据仓库中，这种稳定性使得数据仓库能够为数据分析提供可靠的基础，数据分析人员可以基于稳定的数据进行复杂的查询、统计分析和数据挖掘操作，而不必担心数据在分析过程中被意外修改，数据仓库的稳定性也有助于提高数据的质量和一致性，减少数据错误和不一致性的发生。
四、面向主题性
数据仓库是按照主题来组织数据的，主题是一个抽象的概念，它反映了企业在决策分析时所关注的重点领域，如销售主题、客户主题、产品主题等。
以销售主题为例，数据仓库会将与销售相关的所有数据集中在一起，包括销售订单数据、销售渠道数据、销售人员数据、销售区域数据等，这些数据从不同的角度描述了销售业务的情况，对于客户主题，数据仓库会整合客户的基本信息（如姓名、年龄、性别、联系方式等）、客户的购买历史、客户的投诉记录等数据，通过按照主题组织数据，数据仓库能够更好地满足企业不同部门和不同层次的分析需求，市场部门可以从销售主题中分析市场趋势和销售业绩，客户服务部门可以从客户主题中挖掘客户满意度和忠诚度相关的信息，而产品研发部门可以从产品主题中了解产品的销售情况和用户反馈，以便进行产品改进和新产品研发。
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五、非易失性
数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着数据一旦存储进去，不会轻易丢失，数据仓库通常采用了多种数据备份和恢复机制来确保数据的安全性和可用性。
数据仓库会定期进行全量备份和增量备份，全量备份会将数据仓库中的所有数据进行备份，而增量备份则只备份自上次备份以来发生变化的数据，在遇到硬件故障、软件错误或人为误操作等情况时，可以利用备份数据进行恢复，数据仓库可能会采用冗余存储技术，如磁盘阵列（RAID）等，以防止单个磁盘故障导致数据丢失，一些数据仓库还会采用异地存储等方式，将备份数据存储在不同的地理位置，以应对可能的自然灾害等极端情况，这种非易失性保证了企业的重要数据资产得以长期保存，为企业的长期决策分析提供了坚实的保障。
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