本文目录导读：
《数据仓库随时间增加新数据内容的错误认知：不仅仅是数据量的简单堆积》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库在现代企业的数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色，随着时间的推移，数据仓库不断增加新的数据内容，但在对这一现象的理解上存在不少描述错误的情况。
认为新数据只是简单的历史数据追加
很多人错误地以为数据仓库随时间增加新数据内容仅仅是将新产生的历史数据不断地追加到已有的数据存储中，新数据的增加是一个复杂的过程，新数据可能来自于新的数据源，这些数据源的结构、数据格式以及数据质量特征可能与原有的数据源大相径庭，一个传统的零售企业，最初的数据仓库可能主要基于线下门店的销售数据，随着企业开展线上业务，来自电商平台的订单数据、用户行为数据（如浏览记录、点击次数等）成为新的数据来源，这些数据与线下销售数据在结构上完全不同，不能简单地追加，线上数据可能是半结构化或者非结构化的，而线下数据多为结构化的交易记录，仅仅将新数据像堆积木一样堆放在数据仓库中，会导致数据的混乱和难以管理。
忽视新数据带来的语义变化
随着时间增加新的数据内容，往往伴随着语义的变化，但这一要点常常被忽略，企业的业务可能发生转型，原有的一些业务术语的含义发生了改变，一个制造企业原来定义的“产品合格率”仅仅指的是某条生产线的最终成品合格率，随着企业引入全面质量管理理念，“产品合格率”的概念涵盖了原材料采购、生产过程中的各个环节的质量合格情况，如果数据仓库在增加新数据时不考虑这种语义变化，就会出现数据的误解和错误分析，在进行数据挖掘和决策支持时，基于错误语义理解的数据会得出完全错误的结论，比如错误地评估产品质量改进的效果或者对生产成本的估算出现偏差。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
不理解新数据对数据仓库架构的冲击
的增加并非是一个与数据仓库架构毫无关联的独立事件，一些人错误地认为只要将新数据放入数据仓库就可以了，而忽略了对架构的影响，当新的数据类型和大量的数据涌入时，可能会超出原有的数据仓库存储和处理能力，大数据时代下，数据仓库可能需要处理海量的物联网设备数据，这些数据的实时性要求高、数据量极大，如果数据仓库仍然采用传统的关系型数据库架构，可能会面临存储瓶颈和查询效率低下的问题，新数据可能需要新的索引策略、数据分区方法等架构层面的调整，如果不进行相应的架构优化，数据仓库的性能会逐渐下降，无法满足企业日益增长的数据管理和分析需求。
新数据整合中的数据质量问题
在增加新数据内容时，人们往往低估了数据质量的挑战，新数据可能存在大量的噪声、错误或者缺失值，以企业并购为例，被并购企业的数据被整合到主企业的数据仓库中，被并购企业可能在数据管理方面存在不同的标准，数据的准确性、完整性都与主企业有差异，如果简单地将这些数据纳入数据仓库，而不进行数据清洗、转换和质量提升操作，那么数据仓库中的数据质量会整体下降，低质量的数据会影响到数据分析的准确性，例如在客户关系管理中，错误的客户联系信息可能导致营销活动的失败，不准确的销售数据会误导企业的库存管理决策。
数据仓库随时间增加新的数据内容是一个复杂且系统性的过程，远非简单的增加数据量这么简单，需要全面考虑数据源、语义、架构和数据质量等多方面的因素。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
评论列表