本文目录导读：
数据仓库的主要特点剖析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
面向主题
1、含义
- 数据仓库围绕着特定的主题进行数据组织，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库是面向事务处理的，如一个电商的交易数据库，主要关注订单的创建、支付、发货等操作事务，而数据仓库中的主题则是更高层次的概念，销售”主题，这个主题下可能会包含与销售相关的多个维度和度量的数据，如销售的时间维度（年、季、月、日等）、销售地区维度（国家、省份、城市等）、销售产品维度（产品类别、产品型号等）以及销售金额、销售量等度量。
2、优势
- 这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业的决策分析提供有针对性的数据集合，对于企业的管理人员来说，当他们想要分析销售业绩时，可以直接从“销售”主题相关的数据中获取信息，而不需要从各个分散的业务系统中去拼凑数据，这大大提高了数据分析的效率和准确性，有助于企业深入了解特定业务领域的状况，从而做出更明智的决策。
集成性
1、数据集成的复杂性
- 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ERP系统、CRM系统、SCM系统等，也可能包括外部数据，如市场调研数据、行业统计数据等，这些数据源的数据格式、编码方式、数据语义等往往存在差异，一个企业的ERP系统中，日期格式可能是“YYYY - MM - DD”，而在另一个旧的业务系统中，日期格式可能是“MM/DD/YYYY”；在不同系统中，对于客户性别的编码可能也不同，一个系统中用“M”和“F”表示，另一个系统中可能用“1”和“0”表示。
2、集成的实现方式
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 为了将这些不同数据源的数据整合到数据仓库中，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL）操作，数据清洗是指去除数据中的噪声（如错误数据、重复数据等）；数据转换则包括对数据格式、编码等进行统一转换，以及对数据进行计算、汇总等操作；数据加载是将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中，通过这些ETL操作，将不同数据源的数据集成到一个统一的数据仓库中，使得数据在数据仓库中有一致的表示形式，从而为企业提供一个全面、准确的数据视图。
相对稳定性
1、数据更新的特点
- 数据仓库中的数据主要用于分析决策，而不是日常的事务操作，所以数据的更新相对不频繁，与操作型数据库中数据随时可能因为业务交易而发生改变不同，数据仓库的数据更新通常是按照一定的周期进行的，可能每天、每周或每月从各个数据源抽取新的数据并更新到数据仓库中，数据仓库中的数据一旦被加载，就不会轻易被修改。
2、支持决策分析的稳定性需求
- 这种相对稳定性对于企业的决策分析是非常重要的，因为决策分析往往是基于历史数据进行趋势分析、对比分析等，如果数据频繁变动，就难以准确地分析数据的规律和趋势，企业想要分析过去一年的销售趋势，如果销售数据在数据仓库中不断被修改，就无法得到准确的趋势分析结果，相对稳定的数据环境使得企业能够可靠地利用数据仓库中的数据进行长期的决策分析。
随时间变化性
1、时间维度的重要性
- 数据仓库中的数据包含时间维度，这是数据仓库的一个重要特征，几乎所有的数据仓库中的数据都带有时间戳，反映数据在不同时间点的状态，时间维度可以是非常细粒度的，如日、小时甚至分钟，也可以是较粗粒度的，如年、季等，在销售数据仓库中，每一笔销售记录都有销售日期，通过这个时间维度，可以分析不同时间段的销售情况，如每月的销售额变化、每年的销售旺季等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、支持历史数据分析和趋势预测
- 这种随时间变化的数据特性使得数据仓库能够支持企业进行历史数据分析和趋势预测，企业可以通过分析过去多年的数据，找出业务发展的规律，如销售的季节性波动规律、产品的生命周期等，基于这些历史数据的分析结果，企业可以进一步预测未来的业务趋势，如预测下一个销售旺季的销售额，为企业的生产、库存管理、营销等决策提供依据。
数据量大
1、数据累积的原因
- 数据仓库需要存储大量的历史数据，随着企业业务的不断发展，数据不断产生并被积累到数据仓库中，企业的业务交易数据本身数量庞大，例如一个大型电商企业每天会产生数以万计的订单数据，为了进行全面的分析，数据仓库还会存储从多个数据源抽取的相关数据，并且这些数据会随着时间不断累积。
2、应对大数据量的技术要求
- 数据仓库要能够有效地管理和处理这些大量的数据，就需要采用一些特殊的技术手段，采用分布式存储技术来扩展存储容量，像Hadoop的HDFS就可以将数据分散存储在多个节点上，以满足数据仓库对大容量存储的需求，在数据查询和分析方面，需要采用高效的索引技术和查询优化算法，以提高对大量数据的查询效率，采用位图索引可以加快对具有离散值属性的查询速度，而数据仓库查询优化器可以对复杂的查询语句进行优化，减少查询时间，使得企业能够在海量数据中快速获取所需的分析结果。
评论列表