《解析数据仓库的四个特点：全面认识数据仓库的关键要素》
一、数据仓库的四个特点
1、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不同，操作型数据库主要是面向事务处理，例如在一个电商系统的操作型数据库中，可能会有订单创建、用户注册、商品库存更新等各种事务相关的数据表，而数据仓库的主题则是从企业决策分析的角度出发，如销售主题、客户主题、库存主题等。
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- 以销售主题为例，在数据仓库中会整合与销售相关的各种数据，包括来自不同地区、不同渠道、不同时间段的销售数据，以及与销售相关的客户信息（如客户购买频率、购买金额等）、产品信息（如产品销售量排名、不同产品的利润率等），这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业的特定分析需求提供有针对性的数据支持，企业管理者可以通过销售主题的数据仓库轻松获取销售趋势、不同地区的销售贡献、高利润产品的销售情况等信息，以便做出准确的决策，如调整市场策略、优化产品组合等。
- 每个主题在数据仓库中都有相对独立的逻辑结构，这种结构有助于将复杂的企业数据按照业务逻辑进行分类，避免了数据的杂乱无章，主题之间也存在一定的关联，例如销售主题和库存主题之间可能通过产品编号等关键信息进行关联，以便分析销售对库存的影响，以及如何优化库存管理以满足销售需求。
2、集成性
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，还可能包括企业外部的数据，如市场调研报告、行业统计数据等，由于这些数据源的结构、数据格式、编码方式等可能存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成。
- 在集成过程中，首先要进行数据的抽取，从ERP系统中抽取财务数据、从CRM系统中抽取客户信息数据，然后进行数据的清洗，去除数据中的噪声、错误数据和重复数据，比如在客户信息数据中，可能存在同一个客户由于不同渠道注册而产生的重复记录，需要通过数据清洗来合并这些记录并保证数据的准确性，接着进行数据的转换，将不同格式的数据转换为数据仓库中统一的数据格式，例如将日期格式从“yyyy - mm - dd”转换为“mm/dd/yyyy”，或者将不同的编码方式（如ASCII码和UTF - 8码）统一，最后将经过处理的数据加载到数据仓库中。
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- 数据集成的重要性在于它为企业提供了一个统一的数据视图，企业的不同部门可能使用不同的业务系统，而数据仓库的集成性使得企业管理者能够从一个综合的角度查看企业的整体运营情况，财务部门可以通过数据仓库查看销售数据与财务数据的关联，分析销售业绩对企业利润的影响；市场部门可以结合客户数据和销售数据制定更精准的营销计划。
3、相对稳定性
- 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，所以它具有相对稳定性，一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会像操作型数据库那样频繁地进行更新、插入和删除操作，在一个企业的数据仓库中，历史销售数据一旦被记录，就不会轻易改变。
- 这种稳定性有助于进行数据分析，因为分析人员可以基于相对固定的数据进行各种复杂的分析操作，如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，如果数据频繁变动，将会影响分析结果的准确性和可靠性，在分析企业过去五年的销售趋势时，如果销售数据不断被修改，就无法得出准确的销售趋势结论。
- 数据仓库的数据也不是完全不变的，随着企业业务的发展，新的数据会定期（如每月、每季度）加载到数据仓库中，以保持数据的时效性，在某些特殊情况下，如发现数据存在错误或者企业业务规则发生重大变化时，也会对数据仓库中的数据进行修正，但总体而言，与操作型数据库相比，数据仓库的数据变动频率较低。
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4、随时间变化性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断积累，它会记录企业从过去到现在的各种数据，这使得数据仓库能够反映企业的发展历程，企业的数据仓库中会保存多年的销售数据、客户数据等，通过对这些历史数据的分析，可以发现企业的成长轨迹、市场变化对企业的影响等。
- 数据仓库还支持对时间序列数据的分析，可以分析不同季节、不同年份的销售数据波动情况，找出销售的旺季和淡季，以及影响销售季节性变化的因素，时间维度在数据仓库的设计中是一个非常重要的维度，在数据仓库的架构中，通常会有专门的时间维度表，与其他事实表和维表建立关联。
- 随着时间的推移，数据仓库中的数据会根据企业的需求进行不同粒度的汇总，最初可能保存每日的销售数据，随着时间的增长，会对这些数据进行月度、季度、年度的汇总，这样既可以满足不同层次的分析需求（如基层员工可能需要查看每日销售数据进行日常运营分析，而高层管理者可能更关注年度销售汇总数据进行战略决策），又可以提高数据查询和分析的效率。
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