企业数据管理与决策支持的核心力量
一、数据仓库的概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1、面向主题
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- 与传统的操作型数据库面向应用不同，数据仓库是围绕企业的各个主题域来组织数据的，在零售企业中，“销售”就是一个主题，数据仓库会整合与销售相关的各种数据，包括销售订单信息、顾客购买行为数据、销售渠道数据等，这些数据来自不同的业务系统，如销售管理系统、客户关系管理系统等，但在数据仓库中按照销售主题进行重新组织，以便于从销售这个宏观角度进行分析和决策。
2、集成性
- 数据仓库中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、编码规则和语义，数据仓库需要将这些分散的数据集成起来，企业可能有一个旧的销售系统使用一种日期格式，而新的客户关系管理系统使用另一种日期格式，在数据仓库中，需要对这些不同格式的日期数据进行转换，使其统一，对于数据的编码也要进行统一，像产品编码在不同系统中可能存在差异，要进行整合，确保数据的一致性和准确性。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析和决策支持，不像操作型数据库那样频繁地进行更新操作，一旦数据进入数据仓库，通常是定期更新（如每天、每周或每月），企业的销售数据在操作型数据库中会随着每一笔销售交易实时更新，但在数据仓库中，可能是每天晚上将当天的销售数据汇总后更新进去，这种相对稳定的特性使得数据仓库可以高效地进行查询和分析，而不用担心数据的频繁变动对分析结果的影响。
4、反映历史变化
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- 数据仓库能够记录企业数据的历史变化情况，它会保存不同时间点的数据状态，这对于分析企业的发展趋势非常重要，企业可以通过数据仓库查看过去几年每个季度的销售业绩变化，了解销售额是如何随着时间增长或下降的，以及不同产品在不同时间段的销售表现，这有助于企业发现销售的季节性规律、产品的生命周期等，从而制定合理的营销策略和生产计划。
二、数据仓库的特征
1、数据的综合性
- 数据仓库包含了企业各个方面的数据，不仅有业务数据，还可能包括外部数据，除了企业内部的销售、生产、财务数据外，还可能整合市场调研机构提供的行业趋势数据、竞争对手数据等，这些综合性的数据为企业提供了更全面的视角，使企业能够在更广泛的市场环境中分析自身的地位和发展方向，通过综合内部和外部数据，企业可以更好地进行市场定位，比如一家服装企业可以结合自身的销售数据和外部的时尚潮流数据来决定下一季的服装设计风格和生产数量。
2、数据的非易失性
- 数据仓库中的数据一旦存储，就不会轻易被删除或修改，这保证了数据的完整性和可追溯性，即使在数据更新时，也是以添加新数据或者更新汇总数据的方式进行，而不是直接修改历史数据，在分析员工绩效时，如果发现某个员工的绩效数据存在疑问，不能直接在数据仓库中修改原始数据，而是要通过进一步的调查，以新的数据记录来反映修正后的情况，这种非易失性使得数据仓库成为企业数据的可靠存储库，为长期的决策分析提供了稳定的数据基础。
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3、支持决策的导向性
- 数据仓库的构建目的就是为企业的决策提供支持，它通过提供各种分析工具和数据挖掘功能，帮助企业管理者发现问题、寻找机会，企业管理者可以通过数据仓库中的数据分析，发现哪些产品在哪些地区的销售潜力没有得到充分挖掘，从而决定调整营销策略，加大在这些地区的市场推广力度，数据仓库中的数据以易于理解和分析的方式呈现，如通过报表、可视化图表等，使决策者能够快速获取关键信息，做出明智的决策。
4、数据的长期性
- 数据仓库需要长期保存企业的数据，以便进行长期的趋势分析，它不像操作型数据库可能因为存储空间限制等原因只保存较短时间的数据，企业可能会在数据仓库中保存多年的业务数据，例如一家银行可能保存过去十年的客户交易数据，以便分析客户的长期行为模式，预测客户的未来需求，如哪些客户可能有更高的贷款需求或者理财需求等，这种长期性的数据存储为企业的战略决策提供了丰富的素材。
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