《数据仓库数据的特点：全面解析其多维度特征》
一、面向主题
数据仓库中的数据是面向主题进行组织的，与传统的操作型数据库以业务流程为中心不同，主题是一个在较高层次上对数据进行抽象和归类的概念，在零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题。
以“销售”主题为例，它会整合与销售相关的各个方面的数据，包括销售订单的详细信息（如订单日期、产品、数量、价格）、销售人员信息、销售渠道信息等，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业的决策分析提供更有针对性的支持，决策者可以从“销售”这个主题出发，深入分析销售趋势、不同产品的销售表现、不同渠道的销售贡献等，而无需在分散的业务系统数据中进行繁琐的查找和整合。
二、集成性
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1、数据来源广泛
数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，如企业内部的各种业务系统（如ERP系统、CRM系统、SCM系统等），甚至可能包括外部数据源（如市场调研数据、行业数据等），这些数据源的数据格式、数据语义、数据质量等往往存在差异。
- ERP系统中的产品编码可能与CRM系统中的产品编码存在不一致性，数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据进行集成。
2、数据清洗与转换
- 在集成过程中，必须进行数据清洗，去除数据中的噪声（如错误数据、重复数据等），在销售数据中可能存在由于录入错误而导致的异常价格数据，这些数据需要被识别和修正。
- 要进行数据转换，将不同格式的数据转换为统一的格式，将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式，将不同度量单位的数据转换为统一的度量单位，通过集成，数据仓库为企业提供了一个统一的数据视图，避免了数据的不一致性和冗余性，提高了数据的可用性和准确性。
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三、时变性
1、包含历史数据
数据仓库不仅存储当前的数据，还存储大量的历史数据，历史数据对于企业分析业务发展趋势、进行数据挖掘等具有重要意义，企业可以通过分析多年的销售数据，发现产品的季节性销售规律、长期的市场增长或衰退趋势等。
2、数据定期更新
- 数据仓库的数据会按照一定的周期进行更新，更新周期可以根据企业的业务需求而定，例如每天、每周或每月更新，随着新数据的加入，数据仓库能够反映企业最新的业务状态，在更新过程中，需要确保数据的一致性和完整性，在更新销售数据时，要保证新的销售订单数据与已有的销售数据在数据结构和语义上的一致性，并且要更新相关的汇总数据（如月度销售总额等）。
四、非易失性
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1、数据相对稳定
数据仓库中的数据一旦被存储，就相对稳定，不会像操作型数据库那样频繁地进行修改、删除等操作，这是因为数据仓库主要用于决策支持，其数据是经过整合和处理后的结果，一旦销售数据经过汇总和分析后存储到数据仓库中，这些汇总数据不会因为个别销售订单的调整而频繁改变。
2、长期保存
- 数据仓库中的数据通常需要长期保存，以满足企业长期的决策分析需求，企业可能需要回顾多年前的数据来进行战略规划、市场趋势分析等，这种非易失性的特点保证了数据仓库能够为企业提供可靠的历史数据参考，使得企业能够从长期的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的持续发展提供有力的支持。
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