本文目录导读：
全面剖析
面向主题
1、主题定义与数据聚焦
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- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，它反映了企业在决策分析时所关心的重点领域，在一个零售企业的数据仓库中，可能有“销售”“库存”“客户”等主题。“销售”主题会涵盖与销售相关的各种数据，如销售订单、销售渠道、销售时间等；“库存”主题则包括库存数量、库存地点、库存周转率等数据，这种组织方式使得数据仓库区别于传统的操作型数据库，操作型数据库主要是为了处理日常的业务操作，数据是按照业务流程进行组织的，如订单处理系统中的订单数据、库存管理系统中的库存操作数据等，而数据仓库以主题为导向，将分散在各个业务系统中的相关数据整合到一起，更有利于进行分析决策。
2、支持决策分析
- 面向主题的数据组织方式为企业的决策分析提供了便利，当企业管理者想要了解销售业绩时，他们可以直接从“销售”主题中获取相关数据，而不需要从多个业务系统中去查找和拼凑，通过对“销售”主题下的数据进行深入分析，如按地区、按产品类别、按时间段分析销售趋势，能够为企业制定营销策略、调整产品布局等决策提供有力依据，不同主题之间也可以进行关联分析，例如分析“客户”主题和“销售”主题之间的关系，可以了解不同客户群体的购买行为，从而实现精准营销和客户关系管理的优化。
集成性
1、数据抽取与转换
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- 数据仓库的数据来自于多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统（如ERP系统、CRM系统等）、外部数据源（如市场调研数据、行业统计数据等），由于这些数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在差异，所以需要进行数据抽取和转换操作，一个企业的销售数据可能在不同的地区分公司使用不同的系统进行记录，有的地区使用的是日期格式为“yyyy - mm - dd”，而有的地区使用“mm/dd/yyyy”的格式，在将这些数据集成到数据仓库时，就需要统一转换为一种标准的日期格式，对于数据的编码也需要进行统一，如产品代码在不同系统中可能存在不一致的情况，需要进行映射和转换，以确保数据的一致性。
2、数据清洗与整合
- 在数据集成过程中，还需要进行数据清洗，数据清洗的目的是去除数据中的噪声和错误数据，在销售数据中可能存在一些明显错误的订单金额，如金额为负数或者金额过大超出正常范围的情况，这些数据需要进行修正或者删除，数据仓库还需要对来自不同数据源的数据进行整合，将客户在不同业务系统中的基本信息（如在CRM系统中的客户联系方式和在ERP系统中的客户信用等级）整合到一起，形成一个完整的客户信息视图，通过集成性的特点，数据仓库能够提供一个统一、准确的数据平台，避免了企业在决策分析时因数据不一致而产生的错误。
时变性
1、历史数据保存
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- 数据仓库中的数据具有时间维度，它不仅包含当前的数据，还会保存大量的历史数据，历史数据对于企业分析趋势、进行数据挖掘等具有重要意义，企业可以通过分析过去多年的销售数据来预测未来的销售趋势，在一个销售数据仓库中，可能保存了过去十年甚至更长时间的销售订单数据，包括每个订单的销售时间、销售金额、销售产品等信息，这些历史数据能够帮助企业了解在不同的经济环境、市场竞争态势下的销售情况，从而制定更加科学合理的销售策略。
2、数据随时间更新
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，新的业务数据会不断地被抽取到数据仓库中，如每天的销售订单、库存变动等数据会按照一定的时间周期（如每日、每周等）更新到数据仓库中，数据仓库中的数据也可能会根据业务需求进行重新计算和调整，随着企业业务的发展，对于销售业绩的计算方式可能会发生变化，数据仓库需要根据新的计算规则对历史数据进行重新计算，以保证数据的准确性和可用性，时变性使得数据仓库能够反映企业业务的动态变化过程，为企业的长期决策分析提供了有力支持。
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