《数据仓库存储数据的特点与作用剖析》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据仓库所存储数据的特点
1、集成性
- 数据仓库中的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，以及外部数据源，在将这些数据抽取到数据仓库时，需要进行集成操作，不同业务系统可能对客户信息的记录格式和编码方式不同，销售系统中的客户名称可能是全称，而客服系统中的客户名称可能是简称，并且两者对客户性别可能采用不同的编码（0/1和男/女），数据仓库会将这些来自不同源的数据进行清洗、转换和整合，使得数据在语义和格式上保持一致。
- 这种集成性还体现在数据的完整性上，数据仓库要确保数据的全面性，不能有数据缺失或者数据之间的逻辑矛盾，在集成销售数据和库存数据时，要保证销售订单对应的商品在库存数据中有准确的记录，包括商品的规格、型号等信息，以便进行准确的销售分析和库存管理分析。
2、历史性
- 数据仓库存储了企业长期的业务数据，这些数据涵盖了从企业成立到当前的各个时间段，一家成立了十年的企业，其数据仓库可能存储了这十年来每个月的销售数据、每年的财务报表数据等，这种历史性的数据对于分析企业的发展趋势非常重要，通过对多年的销售数据进行分析，可以发现销售的季节性波动规律，比如某些产品在特定的季节（如冬季的保暖用品或夏季的制冷设备）销售量会大幅增加。
- 历史性数据还可以用于进行长期的绩效评估，企业可以对比不同年份的财务指标，如利润率、资产负债率等，来评估自身的经营状况是否得到改善或者出现恶化的趋势，对于一些周期性较长的业务，如大型工程项目，数据仓库中的历史性数据能够记录项目从规划、建设到完工的全过程数据，为未来类似项目的开展提供宝贵的经验参考。
3、非易失性
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据仓库中的数据一旦存储，就不会轻易被修改或删除，与操作型数据库不同，操作型数据库主要用于支持日常的业务操作，数据会不断地被更新（如插入新的订单记录、修改客户信息等），而数据仓库是为了支持数据分析和决策制定，数据的稳定性非常重要，企业的销售数据一旦被抽取到数据仓库中，就会被保留下来，即使在源系统中的销售数据因为某些原因（如数据错误修正）发生了改变，数据仓库中的历史销售数据仍然保持不变。
- 这种非易失性保证了数据分析的准确性和可重复性，分析师可以基于数据仓库中稳定的数据进行多次分析，并且不同时期的分析结果可以进行对比，研究人员可以对多年来的市场份额数据进行分析，由于数据的非易失性，他们可以确定分析结果的可靠性，并且可以追溯到之前的分析过程进行验证或改进。
4、主题导向性
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，这些主题通常与企业的业务领域相关，如销售主题、财务主题、人力资源主题等，以销售主题为例，数据仓库会将与销售相关的所有数据，包括销售订单数据、客户数据、产品数据、销售人员数据等整合在一起，这种主题导向的组织方式方便用户进行特定领域的数据分析。
- 对于企业的决策人员来说，他们可以快速定位到自己关心的主题数据进行分析，财务部门的管理者可以直接访问财务主题数据，对企业的资金流动、成本结构、利润来源等进行深入分析，以便制定合理的财务预算和投资策略，主题导向性也有助于数据仓库的扩展性，当企业有新的业务需求或者需要分析新的主题时，可以相对容易地在数据仓库中添加相关的数据和分析模块。
二、数据仓库存储数据的作用
1、支持决策制定
- 企业的管理人员在制定战略决策、战术决策时需要大量的数据支持，数据仓库中的集成、历史性和主题导向的数据为决策提供了全面而准确的依据，在制定产品研发战略时，企业可以通过分析数据仓库中的销售数据（包括不同产品的销售增长率、市场份额等）、客户反馈数据（来自客服系统）以及竞争对手的数据（如果有收集到相关外部数据），来确定哪些产品具有发展潜力，哪些产品需要改进或者淘汰。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在战术决策方面，如营销活动的策划，数据仓库中的数据可以帮助确定目标客户群体，通过分析客户的购买历史、地域分布、消费习惯等数据，可以精准地定位到最有可能响应营销活动的客户，从而提高营销活动的效果，降低营销成本。
2、数据分析与挖掘
- 数据仓库为数据分析和数据挖掘提供了理想的平台，数据分析师可以利用数据仓库中的数据进行各种复杂的分析操作，进行关联分析以发现不同产品之间的购买关联关系，像购买了电脑的客户可能有较高的概率同时购买打印机，通过数据挖掘算法，如聚类分析，可以对客户进行分类，将具有相似消费行为的客户归为一类，以便企业针对不同的客户群体制定个性化的营销策略。
- 对于数据科学家来说，数据仓库中的海量数据是进行机器学习和人工智能研究的宝贵资源，他们可以利用这些数据构建预测模型，如预测销售量的时间序列模型或者预测客户信用风险的分类模型，这些模型可以为企业的运营管理提供前瞻性的指导，例如提前安排生产计划以满足预期的销售需求或者及时采取措施降低客户信用风险。
3、企业绩效评估
- 企业可以利用数据仓库中的数据对各个部门、业务流程以及员工进行绩效评估，从部门层面来看，通过分析销售部门的数据，可以评估其销售业绩是否达到目标，销售渠道的有效性等；对于生产部门，可以根据生产效率、产品质量等数据进行评估，在业务流程方面，数据仓库中的数据可以帮助识别流程中的瓶颈环节，通过分析订单处理流程中的各个环节的数据，包括订单接收、审核、发货等环节的时间戳数据，可以发现哪个环节耗时过长，从而进行优化。
- 对于员工绩效评估，数据仓库中的数据可以提供客观的依据，销售人员的销售业绩数据、客服人员的客户满意度数据等都可以从数据仓库中获取，从而实现公平、公正的员工绩效评估，并且可以根据评估结果制定相应的激励措施，提高员工的工作积极性和工作效率。
评论列表