《解析数据仓库的主要特点》
一、面向主题
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库是围绕一些主题来组织数据的，与传统的操作型数据库面向事务处理不同，主题是在较高层次上对分析对象的抽象表示，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题。
对于“销售”主题，它会整合与销售相关的各种数据，包括销售时间、销售地点、销售产品、销售人员、销售金额等信息，这种面向主题的组织方式有助于从不同角度对特定领域进行深入分析，以分析销售趋势为例，从“销售”主题下的数据可以方便地获取不同时间段、不同地区、不同产品的销售数据，而不必像在操作型数据库中那样从多个分散的事务表中去拼凑数据，它使得数据仓库中的数据具有更高的内聚性，更符合企业决策分析的需求。
二、集成性
1、数据来源广泛
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，还可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，一家制造企业的数据仓库可能要从生产管理系统获取生产数据，从财务系统获取成本和营收数据，从销售系统获取订单和客户信息等。
2、数据转换与清洗
图片来源于网络，如有侵权联系删除
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，所以在将数据集成到数据仓库时，需要进行数据转换和清洗，数据转换包括数据格式的统一，如将日期格式从“yyyy - mm - dd”转换为“dd - mm - yyyy”；数据编码的转换，例如将性别编码从“1和0”转换为“男和女”；数据度量单位的统一，像将重量单位从“磅”转换为“千克”等，数据清洗则是要处理数据中的错误值、缺失值和重复值，比如去除销售数据中的重复订单记录，填补客户信息中的缺失年龄数据，纠正库存数据中的错误数量等，通过集成，数据仓库中的数据具有一致性和准确性，为企业的综合分析提供可靠的数据基础。
三、时变性
1、数据随时间变化
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和变化，企业每天都会产生新的销售订单、库存变动等数据，这些数据都会被添加到数据仓库中，数据仓库不仅记录当前的数据状态，还会保留历史数据，这使得企业能够进行基于时间序列的分析，如同比分析（与去年同期相比）、环比分析（与上一周期相比）等。
2、时间维度的重要性
时间在数据仓库中是一个关键维度，几乎所有的分析都可以在时间维度上展开，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，了解哪些产品在特定季节销量大增，哪些产品则比较平稳，企业可以根据时间序列数据进行趋势预测，如预测未来几个月的销售趋势，以便提前做好生产计划、库存管理和营销策略调整等工作。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
四、非易失性
1、数据相对稳定
数据仓库中的数据一旦被加载，就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分析目的，数据的稳定性对于保证分析结果的一致性和准确性非常重要，企业历史上的销售数据，一旦被正确地加载到数据仓库中，就不会轻易被改变，除非发现数据存在错误并且经过严格的审核流程。
2、支持长期分析
由于数据仓库具有非易失性，它能够长期保存大量的数据，这为企业进行长期的决策分析提供了可能，企业可以从多年的数据中挖掘出有价值的信息，如企业的长期发展趋势、市场的长期变化规律等，这种长期的数据存储和分析能力有助于企业制定具有前瞻性的战略规划，应对不断变化的市场环境。
评论列表