本文目录导读：
深入理解其定义背后的内涵
面向主题
数据仓库是面向主题的，这是其区别于传统操作型数据库的重要特性之一。
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1、主题的概念
- 主题是在较高层次上对分析对象的抽象表示，在零售企业中，“销售”就是一个主题，这个主题涵盖了与销售相关的各种数据，如商品销售数量、销售额、销售时间、销售地区、销售人员等，它不是对企业日常运营中零散数据的简单堆砌，而是围绕着特定的分析需求进行组织的。
2、与操作型数据库的对比
- 操作型数据库主要面向事务处理，是为了支持企业的日常运营业务，如订单处理、库存管理等，数据是按照业务流程进行组织的，以方便快速的事务处理，而数据仓库中的数据是按照主题重新组织的，这种组织方式使得数据更适合于分析决策，在操作型数据库中，关于客户的订单数据、客户联系方式数据可能分散在不同的表中，而在数据仓库的“客户”主题下，会将与客户相关的各种数据整合在一起，方便从客户的整体视角进行分析，如客户的购买偏好、客户价值分析等。
集成性
1、数据的抽取与转换
- 数据仓库的数据来自多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的不同业务系统，如ERP系统、CRM系统，以及外部数据源，如市场调研数据等，这些数据在进入数据仓库之前需要进行抽取、转换和加载（ETL）操作，不同业务系统中的数据格式可能不同，有的系统中日期格式为“YYYY - MM - DD”，而有的可能是“DD/MM/YYYY”，在集成到数据仓库时，需要将日期格式统一转换为数据仓库设定的标准格式。
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2、数据的一致性维护
- 数据仓库要确保数据的一致性，在多个数据源中可能存在对同一实体的不同表示方式，对于员工性别，在一个系统中可能用“0”和“1”表示，在另一个系统中可能用“男”和“女”表示，在集成到数据仓库时，需要将其统一为一种表示方式，以保证数据的一致性，使得基于数据仓库的分析结果准确可靠。
非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就很少进行更新操作，主要是进行查询和分析，这与操作型数据库频繁的插入、更新和删除操作形成鲜明对比，企业的销售历史数据存储在数据仓库中，这些数据记录了过去的销售情况，不会因为当前的销售业务操作而改变，这种非易失性使得数据仓库能够保存历史数据的完整性，为长期的趋势分析、历史数据挖掘等提供了稳定的数据基础。
2、支持决策分析的依据
- 由于数据仓库的非易失性，它能够为企业的决策分析提供可靠的依据，企业管理者可以通过查询数据仓库中的历史数据，分析企业在不同时期的运营状况，如销售额的季节性波动、成本的长期变化趋势等，这些基于稳定历史数据的分析结果有助于制定科学合理的企业战略和决策。
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时变性
1、随时间变化的数据更新
- 虽然数据仓库中的数据是非易失的，但它具有时变性，数据仓库会按照一定的时间周期（如每天、每周或每月）从数据源中抽取新的数据进行更新，企业每天的销售数据会在经过ETL处理后更新到数据仓库的“销售”主题相关的数据表中，这种时变性使得数据仓库能够反映企业最新的运营状况，同时又能保留历史数据的完整性。
2、时间维度的重要性
- 在数据仓库中，时间是一个非常重要的维度，几乎所有的分析主题都会涉及到时间维度，通过对时间维度的分析，企业可以发现业务的发展趋势，如销售量在不同季度的变化情况、客户数量在过去几年的增长趋势等，数据仓库中的数据结构设计也会充分考虑时间维度的因素，例如采用星型模型或雪花模型时，时间维度通常会作为一个重要的维度表存在。
数据仓库的这些特性，面向主题、集成性、非易失性和时变性，共同构成了其独特的定义内涵，使其成为企业进行数据分析、决策支持的重要工具。
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