数据仓库的主要特征
一、面向主题
数据仓库围绕特定的主题构建数据集合,这些主题反映了企业在决策分析时所关注的重点领域,在零售企业中,可能存在“销售”“库存”“顾客”等主题。
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1、与操作型数据库对比
- 操作型数据库是面向应用的,它主要处理企业日常运营中的事务,如订单处理系统中的订单录入、库存管理系统中的货物出入库记录等,数据仓库则不同,它将分散在各个操作型系统中的数据按照主题进行重新组织,以销售主题为例,在操作型数据库中,销售数据可能与顾客信息、库存信息等分散存储,而在数据仓库中,会将与销售相关的各种数据,如销售时间、销售地点、销售产品、销售人员、顾客购买行为等整合到一起。
- 这种面向主题的组织方式有利于从宏观角度对企业运营进行分析,企业管理层想要了解销售业绩下滑的原因,通过数据仓库中销售主题的数据,可以从多个维度进行分析,如按地区分析销售情况,看是否某些地区的销售出现了大幅下降;按产品类别分析,确定哪些产品不受欢迎;按顾客群体分析,找出高价值顾客的购买趋势变化等。
2、主题的确定依据
- 主题的确定通常基于企业的业务需求和决策目标,对于金融企业,可能会有“风险管理”“投资分析”等重要主题,这些主题涵盖了大量相关的数据实体和属性,以风险管理主题为例,它会包含客户信用数据、市场风险指标、贷款违约数据等,通过将这些数据整合到一个主题下,风险管理人员可以进行全面的风险评估,如构建风险模型,分析不同因素对风险的影响程度,以便制定有效的风险控制策略。
二、集成性
1、数据来源的多样性
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源,包括企业内部的各种操作型系统(如ERP系统、CRM系统等)、外部数据源(如市场调研数据、行业统计数据等),这些数据源中的数据在格式、编码、语义等方面往往存在差异,不同部门的系统可能对日期格式的记录有所不同,有的是“YYYY - MM - DD”,有的是“MM/DD/YYYY”;对于产品编码,不同的生产基地可能采用不同的编码体系。
2、数据集成过程
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- 在将数据集成到数据仓库时,需要进行一系列的数据清洗、转换和加载(ETL)操作,数据清洗是指去除数据中的噪声、错误数据和重复数据,在整合多个销售系统的数据时,可能存在一些由于系统故障或人为录入错误而产生的异常订单数据,这些数据需要被识别和修正或删除。
- 数据转换包括将不同格式的数据统一,如将所有日期格式转换为统一的“YYYY - MM - DD”格式,将不同编码体系的产品编码转换为数据仓库内部统一的编码,还可能涉及数据的汇总、计算等操作,将不同地区销售系统中的销售额按照统一货币进行换算并汇总。
- 数据加载则是将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库的目标存储结构中,通过集成这些不同来源的数据,数据仓库为企业提供了一个全面、一致的数据视图,避免了数据的碎片化和不一致性,使得企业能够基于准确、完整的数据进行决策分析。
三、相对稳定性
1、数据的不可更新性
- 数据仓库中的数据主要用于分析目的,一旦数据被加载到数据仓库,通常是不进行更新操作的,尤其是对历史数据,这与操作型数据库有很大区别,操作型数据库需要实时处理事务,数据处于不断的更新状态,在销售操作型数据库中,每当有一笔新的销售交易发生,库存数量、销售额等相关数据就会立即更新。
- 而在数据仓库中,以销售数据为例,如果某一天的销售数据已经被加载到数据仓库,即使之后发现该销售数据存在一些小的误差(如销售人员录入时的笔误),一般也不会直接在数据仓库中修改该数据,而是会通过标记或者在后续的数据处理中进行特殊处理。
2、定期更新与追加
- 虽然数据仓库中的数据相对稳定,但它并不是一成不变的,数据仓库会按照一定的周期(如每天、每周、每月等)进行数据的更新和追加,每天晚上,企业会将当天新产生的销售数据、库存变动数据等经过ETL处理后追加到数据仓库中,这种定期更新和追加的方式既保证了数据仓库能够反映企业最新的运营状态,又维持了数据仓库数据的相对稳定性,有利于进行历史数据的对比分析和趋势分析,企业可以通过对比不同月份的销售数据,分析销售的季节性变化趋势。
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四、时变性
1、时间维度的重要性
- 数据仓库中的数据包含时间属性,这使得企业能够从时间的角度对数据进行分析,时间维度是数据仓库中一个非常重要的维度,可以用于分析数据的变化趋势、周期性等,在分析销售数据时,企业可以按照年、季、月、日等不同的时间粒度进行分析,通过分析多年的销售数据,可以发现销售的长期增长趋势;通过分析季度销售数据,可以发现销售的季节性波动;通过分析每日销售数据,可以发现工作日和节假日销售的差异。
2、历史数据的保存
- 数据仓库会保存大量的历史数据,这是为了满足企业对历史数据进行深入分析的需求,企业可能想要分析过去十年的销售策略对市场份额的影响,或者分析过去五年的顾客购买行为变化,通过保存历史数据,企业可以进行回顾性分析,发现长期的业务规律,为制定未来的战略决策提供参考依据,随着时间的推移,数据仓库中的数据会不断积累,这也要求数据仓库具有良好的可扩展性,能够容纳不断增长的历史数据量。
数据仓库的面向主题、集成性、相对稳定性和时变性等主要特征,使其成为企业进行决策支持的重要工具,能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息,提高决策的科学性和准确性。
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