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数据仓库的特点六大特点是什么呢,数据仓库的特点六大特点是什么呢

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《解析数据仓库的六大特点》

一、面向主题

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数据仓库是围绕一些主题域来组织数据的,这些主题是在较高层次上对分析对象的抽象和归类,例如销售主题、客户主题等,与传统的操作型数据库面向事务处理不同,数据仓库的这种面向主题性使得数据的组织更符合企业决策分析的需求,以销售主题为例,它可能会整合来自订单系统、库存系统、客户关系管理系统等多方面与销售相关的数据,包括销售数量、销售额、销售渠道、客户购买行为等,这种整合不是简单的数据堆砌,而是经过精心设计和筛选,以提供对销售业务全面、深入的洞察,企业可以基于销售主题进行各种分析,如销售趋势分析、不同地区销售业绩对比等,从而为制定销售策略提供依据。

二、集成性

数据仓库的数据来源于多个数据源,这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式和语义,数据仓库需要对这些来自不同系统的数据进行抽取、转换和加载(ETL)操作,以实现数据的集成,在一个大型企业中,不同部门可能使用不同的数据库管理系统,如销售部门使用Oracle数据库,财务部门使用SQL Server数据库,数据仓库要将这些不同数据库中的数据集成起来,就需要处理数据类型的差异(如日期格式在不同数据库中的表示可能不同)、数据编码的差异(如产品代码在不同系统中的编码规则可能不一样)等问题,通过ETL过程,将数据转换为统一的格式,消除数据的不一致性,使得数据在数据仓库中具有一致性和准确性,从而为企业级的数据分析提供可靠的数据基础。

三、相对稳定性

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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,因此数据具有相对稳定性,一旦数据进入数据仓库,通常不会像操作型数据库那样频繁地进行修改、删除等操作,这是因为数据仓库中的数据反映的是某一特定时刻或一段时间内的业务状态,企业的销售数据一旦被加载到数据仓库中,就成为了历史数据的一部分,即使后续发现某个销售订单存在一些小的错误,也不会轻易在数据仓库中进行修改,而是可能通过在数据仓库中标记或者在后续的数据分析中进行特殊处理,这种相对稳定性使得数据仓库能够提供稳定的数据视图,便于进行长期的数据分析和趋势研究。

四、反映历史变化

数据仓库存储了大量的历史数据,能够反映业务随时间的发展变化,它通过记录不同时间点的数据,可以分析业务的发展趋势、季节性波动等,对于一家零售企业,数据仓库中存储了多年的销售数据,通过对这些历史销售数据的分析,可以发现每年的销售旺季和淡季,以及不同年份销售趋势的变化情况,企业可以利用这些信息提前做好库存准备、制定促销策略等,数据仓库可以通过时间维度来组织数据,例如按日、月、年等不同的时间粒度进行存储和分析,从而满足不同层次的分析需求。

五、数据量大

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随着企业业务的不断发展,数据仓库需要存储海量的数据,这些数据不仅包括企业内部各个业务系统产生的数据,还可能包括外部数据,如市场调研数据、行业数据等,一个大型电商企业,每天都会产生海量的订单信息、用户浏览记录、商品评价等数据,这些数据都会被收集到数据仓库中,数据量的庞大对数据仓库的存储能力、数据处理能力和查询性能都提出了很高的要求,为了应对数据量大的特点,数据仓库通常采用分布式存储技术、数据压缩技术等,同时优化查询算法,以提高数据的存储和查询效率。

六、非易失性

数据仓库中的数据是非易失性的,即数据一旦被存储,就不会因为系统故障、软件升级等原因而丢失,这是通过数据备份、冗余存储等技术来实现的,采用磁盘阵列(RAID)技术对数据进行存储,即使某个磁盘出现故障,也可以通过冗余数据恢复数据,定期的数据备份可以防止因意外事件导致的数据丢失,这种非易失性保证了数据仓库数据的完整性和可用性,使得企业可以随时基于数据仓库中的数据进行分析决策,而不用担心数据的丢失风险。

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