《深入解析数据仓库的四个典型特点》
一、主题性（Subject - Oriented）
数据仓库是围绕特定主题构建的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要关注日常业务操作的事务处理，而数据仓库侧重于从业务运营中提取特定主题的数据进行分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
在零售企业中，操作型数据库会处理诸如商品的销售、库存的更新、顾客的结账等实时事务，而数据仓库可能会有一个“销售分析”的主题域，这个主题下会整合与销售相关的各类数据，包括不同地区的销售数据、不同时间段的销售数据、不同产品类别的销售数据等，这种主题性使得企业能够针对特定的业务问题进行深入分析，企业可以通过“销售分析”主题下的数据，研究某一特定产品在特定地区的销售趋势，从而为市场营销策略提供依据。
从数据来源看，数据仓库的数据可能来自多个不同的操作型系统，以银行数据仓库为例，可能会从储蓄系统获取客户存款数据，从信贷系统获取客户贷款数据，这些不同来源的数据在进入数据仓库时，会根据“客户金融行为分析”等主题进行整合，这种整合并非简单的数据堆积，而是经过精心的清洗、转换，使得数据能够围绕主题进行有效的组织，在“客户金融行为分析”主题下，会将客户的存款、贷款、理财购买等行为数据进行关联，以便分析客户的综合金融偏好和风险承受能力。
二、集成性（Integrated）
数据仓库的集成性体现在多个方面，首先是数据格式的统一，在企业中，不同的业务系统可能使用不同的数据格式和编码方式，一个企业的销售系统可能使用日期格式为“YYYY - MM - DD”，而人力资源系统可能使用“MM/DD/YYYY”的日期格式，在数据仓库中，需要将这些不同格式的数据统一转换为一种标准格式，以便进行分析。
数据语义的统一，不同系统中对于相同概念可能有不同的定义，在一个企业集团内部，不同子公司对于“客户”的定义可能存在差异，有的子公司可能将与企业有过一次交易的对象视为客户，而有的子公司可能要求有多次交易才视为客户，在构建数据仓库时，必须明确统一的“客户”定义，消除这种语义上的歧义。
数据仓库集成还包括数据的合并与汇总，企业可能有多个销售渠道，每个渠道都有自己的销售数据记录系统，数据仓库需要将这些分散的销售数据进行合并，并且可能根据地区、产品类别等维度进行汇总，这有助于企业从整体上把握销售情况，而不是局限于单个渠道的销售数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
为了实现集成性，数据仓库通常需要采用ETL（Extract，Transform，Load）工具，ETL工具负责从各个数据源抽取数据，对数据进行清洗、转换等操作，然后将处理后的数据加载到数据仓库中，通过ETL过程，数据仓库能够保证数据的一致性和准确性，从而为企业的决策支持提供可靠的数据基础。
三、时变性（Time - Variant）
数据仓库中的数据是随着时间不断变化的，这种时变性主要体现在数据的历史记录保存和时间维度的分析上。
数据仓库会保存大量的历史数据，这是与操作型数据库的重要区别之一，操作型数据库通常只保留当前有效的数据，以满足日常业务操作的需要，而数据仓库为了能够进行趋势分析、历史对比等，会存储较长时间范围内的数据，企业的销售数据仓库可能会保存过去五年甚至十年的销售数据。
在数据仓库中，时间是一个重要的维度，几乎所有的数据分析都会涉及到时间因素，企业可以通过分析不同年份、不同季度、不同月份的销售数据，找出销售的季节性规律，或者通过对比过去和现在的客户流失率，评估企业的客户关系管理策略的有效性。
数据仓库的时变性还体现在数据的更新方式上，数据仓库的数据更新频率相对操作型数据库较低，并且更新操作往往是批量进行的，企业可能每天或每周将新产生的销售数据批量更新到数据仓库中，而不是像操作型数据库那样实时更新每一笔交易，这种更新方式既能够满足分析的需求，又不会对数据仓库的性能造成过大的影响。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
四、非易失性（Non - Volatile）
数据仓库中的数据一旦进入，就不会轻易被修改或删除，具有非易失性，这一特性主要是为了保证数据的稳定性和可追溯性。
与操作型数据库不同，操作型数据库中的数据会随着业务操作不断发生变化，如订单的修改、库存的调整等，而数据仓库主要用于分析目的，数据的准确性和完整性在进入数据仓库时已经经过验证和处理，当企业将某一天的销售数据加载到数据仓库后，这些数据就成为了历史数据的一部分，不会因为后续的操作而改变。
这种非易失性使得数据仓库能够提供可靠的历史数据视图，企业可以基于这些稳定的数据进行各种分析，如长期的销售趋势分析、客户行为的历史演变分析等，如果数据仓库中的数据可以随意修改或删除，那么分析结果的准确性和可信度将受到严重影响，非易失性也有助于数据仓库的维护和管理，减少了由于数据频繁变动而带来的复杂性和风险。
评论列表