《解析数据仓库的主要特征》
一、面向主题
数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，与传统的操作型数据库按照业务功能进行数据存储不同，主题是一个在较高层次上对数据进行抽象和归类的概念，在一个企业的数据仓库中，可能会有“销售”“客户”“库存”等主题。
以销售主题为例，它会整合与销售相关的各种数据，包括来自不同地区、不同销售渠道、不同产品的销售数据，如销售额、销售量、销售日期、销售人员等信息，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够更好地支持企业的决策分析，因为决策人员通常是从主题的角度去思考问题的，他们关心的是销售的整体情况、客户的行为特征、库存的水平等宏观层面的内容，而不是某个具体业务操作中的零散数据。
二、集成性
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数据仓库的数据来源于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种操作型系统（如ERP系统、CRM系统等），以及外部数据源（如市场调研数据等），这些数据在进入数据仓库之前需要进行集成处理。
集成过程涉及到数据的抽取、转换和加载（ETL），首先是抽取，要从不同的数据源中获取数据，这些数据源的数据格式、数据质量可能存在很大差异，一个企业的销售系统中销售额的存储单位可能是元，而另一个子公司的销售系统中销售额的存储单位可能是美元，并且数据的精度也可能不同，在转换阶段，需要对抽取的数据进行清洗、转换操作，将数据统一到数据仓库要求的格式和标准，如将不同货币的销售额转换为统一的货币单位，对数据的精度进行调整等，最后通过加载操作将处理好的数据放入数据仓库中，通过集成，数据仓库中的数据能够准确、一致地反映企业的整体业务状况，避免了数据的分散和不一致性给决策带来的困扰。
三、非易失性
数据仓库中的数据主要是用于分析决策，而不是日常的事务处理，所以数据一旦进入数据仓库，就很少被修改或删除，这种非易失性特征使得数据仓库能够长期保存企业的历史数据。
企业的历史数据对于分析趋势、发现规律等具有重要意义，通过分析多年的销售数据，可以发现产品销售的季节性规律、长期的增长或下降趋势等，如果数据是易失的，经常被修改或删除，就无法准确地进行这些基于历史数据的分析，非易失性也保证了数据仓库中的数据具有稳定性，在进行复杂的数据分析和数据挖掘操作时，数据不会因为意外的修改而导致结果的偏差。
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四、时变性
数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业业务的发展变化，这种时变性体现在两个方面。
一方面是数据的定期更新，例如企业会定期（每天、每周或每月）将新的销售数据、库存数据等从操作型系统抽取到数据仓库中，另一方面是数据仓库会保存不同时间点的数据，即具有时间维度，这使得用户可以进行时间序列分析，如比较不同年份同一季度的销售业绩，分析随着时间推移客户行为的变化等，通过对数据仓库中不同时间版本数据的分析，企业能够及时发现业务中的变化趋势，提前做出战略调整，例如根据销售趋势及时调整生产计划、根据客户行为变化调整营销策略等。
五、数据的综合性
数据仓库中的数据是综合的，它不仅仅包含原始的业务数据，还包括经过计算、汇总得到的衍生数据，在销售主题下，除了原始的每笔销售订单数据外，还会有按照地区汇总的销售额、按照产品类别汇总的销售量等数据。
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这种综合性的数据能够满足不同层次用户的需求，对于高层管理者来说，他们可能更关注汇总后的宏观数据，如整个企业的年度销售总额、市场占有率等，这些数据可以帮助他们制定企业的整体战略方向，而对于中层管理人员和数据分析人员来说，他们既可以使用汇总数据进行初步分析，也可以深入到原始数据中进行更细致的挖掘和分析，以发现具体业务环节中的问题和机会。
数据仓库的面向主题、集成性、非易失性、时变性和综合性等主要特征，使其成为企业进行决策支持、数据分析和数据挖掘的重要工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，提高企业的竞争力和决策的科学性。
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