《追溯数据仓库概念的提出：深入解析数据仓库》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据仓库概念简述
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject - Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non - Volatile）、反映历史变化的数据集合（Time - Variant），用于支持管理决策。
1、面向主题
- 传统的操作型数据库是面向事务处理的，例如在一个企业的销售系统数据库中，数据是围绕着订单处理、库存管理等事务流程组织的，而数据仓库则是围绕着企业的主题进行组织数据的，比如对于销售这个主题，数据仓库会整合与销售相关的来自不同数据源的所有数据，包括销售地区、销售产品类别、销售渠道等信息，而不局限于某个具体的销售事务。
2、集成
- 数据仓库的数据来自于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如ERP（企业资源计划系统）、CRM（客户关系管理系统）、SCM（供应链管理系统）等，还可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，由于数据源的多样性，数据的格式、编码、语义等可能存在差异，数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据进行抽取、清洗、转换和加载（ETL过程），以确保数据的一致性和准确性，不同业务系统中对客户性别可能有不同的编码方式，有的用“M”和“F”，有的用“1”和“0”，在数据仓库中需要统一转换为一种标准的表示形式。
3、相对稳定（非易失性）
- 数据仓库中的数据主要用于分析和决策支持，而不是日常的事务处理，一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会被频繁地修改或删除，与操作型数据库中数据的频繁更新不同，数据仓库中的数据反映的是某一时刻或某一时间段的状态，这使得数据仓库能够提供稳定的数据基础，用于长期的趋势分析、历史数据分析等，企业销售数据一旦进入数据仓库，不会因为某一笔销售订单的退款（在操作型数据库中会修改订单状态等操作）而立即改变数据仓库中的销售总量数据，因为数据仓库关注的是整体的销售趋势和历史销售情况。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、反映历史变化（时变性）
- 数据仓库能够记录数据随时间的变化情况，它会保存不同时间点的数据快照，以便进行时间序列分析、趋势分析等，企业可以通过数据仓库分析过去几年中每个季度的销售额变化、不同产品在不同时间段的市场占有率变化等，数据仓库中的时间维度是非常重要的一个维度，它为企业提供了从历史角度分析数据的能力，从而帮助企业发现业务发展的规律、预测未来趋势等。
二、数据仓库概念提出的背景和时间
数据仓库概念最早是在20世纪80年代末提出的，当时，随着企业信息化进程的不断推进，企业内部积累了大量来自不同业务系统的数据，这些数据分散在各个独立的系统中，企业管理人员难以从这些海量且分散的数据中获取有价值的信息来支持决策。
1、企业决策需求的推动
- 企业的高层管理人员需要综合考虑企业各个方面的情况来做出战略决策，如市场战略、产品研发战略等，他们需要的数据不是某个单一业务系统中的局部数据，而是涵盖整个企业业务范围的全面数据，在决定是否推出一款新产品时，需要综合考虑市场需求（来自市场调研数据）、企业的生产能力（来自ERP系统中的生产模块数据）、销售渠道的可行性（来自CRM系统中的渠道数据）等多方面的数据，传统的操作型数据库无法满足这种跨部门、跨系统的综合数据分析需求。
2、技术发展的支撑
- 在20世纪80年代末，数据库技术已经有了一定的发展，关系型数据库管理系统（RDBMS）得到了广泛的应用，数据存储技术、数据处理算法等方面也有了相应的进步，这些技术的发展为数据仓库的构建提供了基础，数据存储容量的增加使得能够存储大量的历史数据，数据处理算法的改进使得能够对大规模数据进行有效的抽取、转换和分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、数据仓库概念的提出者和发展
- 数据仓库概念的提出者是比尔·恩门（Bill Inmon），他在1990年出版的《建立数据仓库》（Building the Data Warehouse）一书中，系统地阐述了数据仓库的概念、架构和构建方法等，这本书被认为是数据仓库领域的奠基之作，从那时起，数据仓库的概念开始在企业界和学术界引起广泛关注，随后，许多企业开始尝试构建自己的数据仓库，以提高决策的科学性和准确性。
- 在数据仓库的发展过程中，随着信息技术的不断发展，数据仓库的技术架构也在不断演进，从早期的简单的数据抽取、转换和加载（ETL）架构，到后来的基于数据集市（Data Mart）的分布式架构，再到如今融合了大数据技术（如Hadoop、Spark等）的新型数据仓库架构，数据仓库一直在适应企业日益增长的数据分析和决策支持需求。
- 数据仓库相关的工具和产品也不断涌现，一些大型数据库厂商如Oracle、IBM、Microsoft等都推出了自己的数据仓库解决方案，包括数据库管理系统、ETL工具、数据挖掘和分析工具等，这些工具和产品进一步推动了数据仓库在企业中的应用，使得更多的企业能够利用数据仓库来挖掘数据的价值，提升自身的竞争力。
数据仓库概念的提出是企业决策需求和技术发展共同作用的结果，它在企业的管理决策、数据分析等方面发挥着不可替代的重要作用，并且随着时代的发展不断发展和创新。
评论列表