《解析数据仓库的典型特点》
一、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面向应用不同，主题是一个在较高层次上对数据的抽象，在一个零售企业的数据仓库中，可能有“销售”“库存”“顾客”等主题。
1、从数据整合角度
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- 面向主题能够将分散在不同业务系统中的相关数据整合起来，以销售主题为例，可能涉及到来自销售点系统的销售记录、电商平台的订单数据以及客服系统中与销售相关的咨询记录等，这种整合避免了数据的碎片化，使得企业能够从一个宏观的角度去分析与销售相关的所有因素，如不同地区、不同时间段、不同产品类别的销售情况及其相互关系。
2、从用户需求角度
- 满足了不同用户群体的分析需求，对于市场部门，他们可以通过销售主题的数据深入了解市场趋势，制定营销策略；对于财务部门，销售主题的数据有助于分析销售收入、成本和利润等情况，每个主题都像是一个数据的集合中心，为不同的业务分析提供了专门的数据资源池。
二、集成性
1、数据来源的多样性
- 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从其内部的生产管理系统获取生产数量、质量检测数据，从财务系统获取成本数据，同时从外部的行业研究机构获取原材料价格走势数据和竞争对手的市场份额数据。
2、数据转换与清洗
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- 在将这些不同来源的数据集成到数据仓库时，需要进行数据转换和清洗，数据转换包括对数据格式的统一，例如将日期格式从不同的表示方式（如“YYYY - MM - DD”和“DD/MM/YYYY”）转换为统一的格式，数据清洗则是去除数据中的错误数据、重复数据和不完整数据，在从多个销售渠道收集销售数据时，可能会存在一些由于系统故障或人为录入错误而产生的异常数据，如销售额为负数或者数量为非数字字符的数据，这些数据需要在集成到数据仓库之前被清洗掉，以保证数据的质量。
三、时变性
1、数据的历史记录
- 数据仓库保存了大量的历史数据，这使得企业能够进行时间序列分析，观察数据随时间的变化趋势，一家连锁餐饮企业可以通过数据仓库中多年的销售数据，分析不同菜品在不同季节、不同年份的销售情况，从而预测未来的销售趋势，历史数据的保留也有助于企业进行回顾性分析，找出过去决策的影响因素，总结经验教训。
2、数据的更新频率
- 数据仓库中的数据会按照一定的周期进行更新，更新频率根据业务需求而定，可以是每天、每周、每月等，对于一些对实时性要求较高的业务，如电商的实时库存监控，数据仓库中的库存数据可能需要每天更新；而对于一些相对稳定的业务，如企业的年度财务数据，可能每月或每季度更新一次，这种时变性使得数据仓库能够反映企业业务的动态变化，为企业决策提供及时、准确的数据支持。
四、非易失性
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1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦被加载进去，就不会轻易被修改或删除，这与操作型数据库不同，操作型数据库需要频繁地进行数据的插入、更新和删除操作以支持日常的业务运营，数据仓库中的数据主要用于分析目的，数据的稳定性保证了分析结果的一致性和可靠性，当企业分析过去五年的销售数据时，这些数据在数据仓库中的完整性和原始性是至关重要的，如果数据经常被修改或删除，那么基于这些数据的分析结果将失去可信度。
2、数据的长期可用性
- 数据仓库旨在长期保存数据，以满足企业长期的决策分析需求，无论是企业的战略规划、市场趋势分析还是长期的绩效评估，都需要长期的数据支持，这种非易失性使得数据仓库成为企业数据资产的重要存储库，企业可以随时从数据仓库中获取不同时期的数据进行各种分析，而不用担心数据的丢失或不可用。
数据仓库的面向主题、集成性、时变性和非易失性等典型特点，使其成为企业进行数据分析、决策支持和数据挖掘的重要工具，在现代企业的信息化建设和管理决策中发挥着不可替代的作用。
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