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全面深入理解数据仓库的定义
面向主题
1、主题导向的数据组织
- 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应用程序的功能需求组织数据不同，主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，在零售企业的数据仓库中，可能有“销售”“库存”“顾客”等主题，以“销售”主题为例，它会包含与销售相关的各种数据，如销售订单信息（订单编号、销售日期、销售金额、销售渠道等）、销售人员信息（员工编号、姓名、所属部门等）以及销售产品的相关信息（产品编号、产品名称、产品类别等），这种组织方式使得数据仓库能够更好地支持企业决策分析，因为决策者通常是从主题的角度来思考问题的，他们更关心销售业绩、库存水平、顾客满意度等宏观主题，而不是单个应用程序的操作细节。
2、跨部门数据整合
- 面向主题的数据组织有助于实现跨部门的数据整合，在企业中，不同部门往往有自己的业务系统和数据存储方式，销售部门有销售管理系统，库存部门有库存管理系统，财务部门有财务管理系统，这些系统中的数据格式和结构可能存在差异，数据仓库通过将与各个主题相关的数据从不同部门的数据源中抽取、转换和加载（ETL）进来，打破了部门之间的数据壁垒，以“顾客”主题为例，顾客的基本信息可能来自于销售部门的客户关系管理系统，顾客的消费信用信息可能来自于财务部门的信贷管理系统，数据仓库将这些分散的数据整合到一起，形成了一个关于“顾客”的全面视图，从而为企业进行客户细分、客户价值评估等分析提供了完整的数据基础。
集成性
1、数据的抽取、转换和加载（ETL）
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- 数据仓库的数据来自于多个不同的数据源，这些数据源的数据在进入数据仓库之前需要进行集成处理，这个过程主要通过ETL来完成，首先是数据抽取，它从各种数据源（如关系型数据库、文件系统、外部数据源等）中获取数据，从企业的多个生产数据库中抽取销售数据、生产数据等，然后是数据转换，由于不同数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在差异，需要对抽取的数据进行转换，将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式，对不同编码体系的产品类别进行统一编码，最后是数据加载，将经过转换的数据加载到数据仓库中，ETL过程确保了数据仓库中的数据是一致的、准确的，并且符合数据仓库的结构要求。
2、消除数据不一致性
- 在企业的不同数据源中，数据不一致性是常见的问题，不同部门对同一产品的名称可能存在不同的叫法，销售部门可能称某产品为“智能手机A”，而研发部门可能称之为“移动终端A”，在数据仓库集成数据时，需要解决这种语义上的不一致性，通过建立数据字典和元数据管理，数据仓库可以对数据进行统一的定义和解释，对于数据值的不一致性，如不同系统中同一客户的地址可能因为更新不及时而存在差异，数据仓库可以通过数据清洗和数据质量控制机制，选择最准确或最新的数据加载到数据仓库中，从而保证数据的一致性和准确性，为企业决策提供可靠的数据支持。
时变性
1、历史数据的保存
- 数据仓库的一个重要特性是能够保存历史数据，与操作型数据库主要关注当前数据不同，数据仓库存储了企业从过去到现在的大量数据，一家制造企业的数据仓库可能保存了过去十年的生产数据、销售数据等，这些历史数据对于企业分析趋势、进行数据挖掘等非常重要，以销售数据为例，通过分析多年的销售数据，企业可以发现销售的季节性波动规律、产品的生命周期变化等，数据仓库中的历史数据是不可修改的，一旦数据被加载到数据仓库中，就成为了历史记录的一部分，这保证了数据的完整性和可追溯性。
2、数据随时间变化的反映
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- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业的业务发展变化，这种更新包括定期的数据追加，例如每天、每周或每月将新的业务数据加载到数据仓库中，数据仓库还可以根据业务需求对历史数据进行重新计算或调整，当企业调整了产品的成本核算方法时，可能需要对历史销售数据中的利润数据进行重新计算，数据仓库通过对数据的时间标记（如时间戳）来管理数据的版本和变化情况，使得企业能够在不同的时间点上对数据进行准确的分析，从而及时发现业务发展的趋势和变化，为企业的战略决策提供依据。
非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着数据一旦被存储到数据仓库中，就不会像操作型数据库那样频繁地进行修改、删除等操作，数据仓库主要是为了支持企业的决策分析，而不是日常的业务操作，在一个银行的数据仓库中，存储了客户的账户历史交易数据，这些数据一旦被记录下来，就不会轻易被改变，这种稳定性使得数据仓库能够为企业提供一个稳定的数据环境进行数据分析，即使在数据源中的数据发生了变化（如操作型数据库中的数据因为业务操作而更新），数据仓库中的数据也不会立即受到影响，除非进行专门的数据更新操作。
2、支持复杂查询和分析
- 由于数据仓库数据的非易失性，它可以支持复杂的查询和分析操作，与操作型数据库需要快速处理事务性操作不同，数据仓库可以对大量的数据进行长时间的查询和分析，企业可以在数据仓库中进行数据挖掘操作，如关联规则挖掘，以发现不同产品销售之间的关联关系；或者进行复杂的报表生成，如生成按季度、按地区、按产品类别等多维度的销售报表，非易失性的数据环境保证了这些查询和分析操作不会因为数据的频繁变动而受到干扰，从而为企业提供准确、可靠的分析结果。
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