《数据仓库随时间变化：剖析常见错误认知》
一、引言
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，其随时间变化这一特性包含着诸多内涵，然而在理解这一特性时，存在不少错误的观点。
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二、对数据仓库随时间变化的错误理解及剖析
（一）错误观点一：数据仓库中的数据只追加不更新
1、错误剖析
- 虽然数据仓库强调对历史数据的保存，但这并不意味着数据永远不更新，在某些情况下，例如数据存在错误或者随着业务规则的改变，源数据发生了回溯性的修正，数据仓库中的数据也需要进行相应的更新，在一个销售数据仓库中，如果发现某一笔销售记录的金额因为系统故障被错误记录，当修正源系统中的数据后，数据仓库中的相关数据也应该更新，以保证数据的准确性和一致性，如果仅仅坚持只追加不更新的原则，那么错误数据将一直存在于数据仓库中，会影响基于数据仓库的分析和决策结果。
- 数据仓库中的元数据也可能随着时间发生更新，随着企业业务的发展，数据仓库的结构、数据的定义和转换规则等元数据可能需要调整，企业新开展了一项业务，需要在数据仓库中增加新的维度或者事实表，这就涉及到对数据仓库元数据的更新，而不是简单的追加操作。
2、举例说明
- 假设一家电商企业的数据仓库，最初，它按照商品的类别、销售时间和地区来记录销售数据，后来，企业推出了会员制度，需要将会员等级这一维度加入到销售数据的分析中，不仅要在数据仓库中追加包含会员等级信息的新数据，还可能需要对之前已经存在的销售数据进行补充（更新）会员等级信息（如果可以通过历史数据挖掘得到的话），这样才能全面准确地分析会员等级对销售的影响。
（二）错误观点二：时间戳的唯一作用是记录数据插入时间
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1、错误剖析
- 时间戳在数据仓库中的作用不仅仅是记录数据插入的时间，它还可以用于记录数据的有效时间、事务时间等多种与时间相关的属性，在一个人力资源数据仓库中，员工的职位变动信息可能有多个时间相关的属性，时间戳可以记录职位变动生效的时间（有效时间），而不仅仅是该条职位变动记录插入数据仓库的时间，如果只将时间戳理解为插入时间，那么在进行关于员工职位历史轨迹分析时，就会得出错误的结论。
- 时间戳对于数据仓库中的数据分区也有着重要意义，合理的时间分区可以提高数据仓库的查询性能，如果错误地认为时间戳只是插入时间，可能会导致分区策略不合理，无法充分利用时间维度来优化数据存储和查询操作。
2、举例说明
- 考虑一个金融机构的数据仓库，其中存储客户的账户交易信息，每一笔交易记录都有一个时间戳，这个时间戳不仅表示交易数据被录入数据仓库的时间，更重要的是表示交易发生的实际时间（有效时间），当进行风险分析时，需要根据交易发生的实际时间来评估客户的交易行为模式，如果按照错误的理解，只依据插入时间来分析，可能会将在不同时间段实际发生但在相近时间插入的数据混淆，从而错误地评估客户的交易风险。
（三）错误观点三：数据仓库随时间变化意味着数据量无限制增长
1、错误剖析
- 虽然数据仓库随着时间不断收集数据，但并不意味着数据量会无限制增长，企业通常会制定数据保留策略，根据业务需求和法律法规要求来确定哪些数据需要长期保存，哪些数据可以在一定时间后删除或者归档，一些企业只需要保存最近三年的详细销售数据，对于更早的数据可以进行汇总或者只保留关键指标数据，从而控制数据仓库的数据量。
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- 数据仓库中的数据也可以通过数据清理和数据压缩技术来控制其增长，数据清理可以去除重复、无效的数据，而数据压缩技术可以在不丢失重要信息的情况下减少数据的存储空间，如果错误地认为数据仓库的数据量会无限制增长，可能会导致企业在存储资源上过度投入，并且随着数据量过大，查询性能也会受到严重影响。
2、举例说明
- 以一家电信运营商的数据仓库为例，它每天会产生大量的通话记录、短信记录等数据，如果不进行数据管理，数据仓库的数据量将迅速膨胀，根据业务需求，运营商可能只需要保存用户最近6个月的详细通话记录，对于6个月之前的通话记录，可以进行按周或按月的汇总，如统计每个用户每月的通话时长、通话次数等汇总数据，然后删除详细的通话记录，这样既能够满足业务分析的需求，如分析用户长期的通话行为趋势，又能够控制数据仓库的数据量。
三、结论
正确理解数据仓库随时间变化的特性对于构建、管理和有效利用数据仓库至关重要，避免上述错误观点，有助于企业在数据仓库的建设和运营中做出更合理的决策，提高数据质量，优化查询性能，从而更好地支持企业的管理决策和业务发展。
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