《数据仓库的特点剖析》
一、引言
在当今数据驱动的时代,数据仓库作为一种重要的数据管理技术,在企业决策支持、数据分析等方面发挥着不可替代的作用,理解数据仓库的特点对于有效地构建、管理和利用数据仓库具有关键意义。
二、数据仓库的特点
1、面向主题(Subject - Oriented)
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- 与传统的操作型数据库不同,数据仓库是围绕特定的主题组织数据的,在一个零售企业的数据仓库中,可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题,每个主题相关的数据被整合在一起,这样做的好处是方便针对特定的业务领域进行分析,对于销售主题,会包含销售日期、销售地点、销售产品、销售金额等数据元素,这种面向主题的组织方式摒弃了操作型数据库中按照应用程序功能进行数据组织的模式,使得数据仓库中的数据更符合企业决策分析的需求。
- 从数据使用者的角度来看,业务分析师或管理人员更关注与特定主题相关的信息,而不是分散在各个业务系统中的数据,以顾客主题为例,企业可能想要了解顾客的购买行为、偏好、忠诚度等,将与顾客相关的所有数据整合到一个主题下,就能够方便地进行深入分析,如通过分析顾客的购买历史来制定个性化的营销方案。
2、集成性(Integrated)
- 数据仓库的数据来自多个数据源,这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统(如ERP系统、CRM系统等),以及外部数据源(如市场调研数据、行业统计数据等),在将数据抽取到数据仓库的过程中,需要对数据进行集成处理,这包括数据格式的统一,不同数据源中日期格式可能不同,有的是“YYYY - MM - DD”,有的是“DD/MM/YYYY”,在集成到数据仓库时需要统一为一种格式。
- 还包括数据编码的统一,比如不同部门对产品的分类编码可能不一样,在数据仓库中要建立统一的产品编码体系,数据语义也要统一,确保不同数据源中相同概念的数据具有相同的含义,通过集成,数据仓库提供了一个企业范围内一致的数据视图,避免了数据的不一致性和歧义性,从而提高了数据分析结果的准确性。
3、非易失性(Non - Volatile)
- 数据仓库中的数据一旦被写入,通常不会被频繁修改或删除,这与操作型数据库频繁的增、删、改操作形成鲜明对比,数据仓库主要用于存储历史数据,这些历史数据是企业进行趋势分析、决策支持的重要依据,企业的销售历史数据,即使某个销售记录存在错误,也不会轻易在数据仓库中修改,而是通过在数据抽取过程中进行数据清洗等手段尽量保证数据的准确性。
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- 这种非易失性使得数据仓库能够稳定地保存企业的业务数据历史,为长期的数据分析提供了可靠的数据源,由于数据仓库中的数据相对稳定,也有利于进行数据备份、恢复和数据仓库的维护管理。
4、时变性(Time - Variant)
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新,它记录了企业业务在不同时间点的状态,每一个数据元素都有与之相关的时间戳,这个时间戳可以表示数据的加载时间、业务发生时间等,在销售数据仓库中,每天都会有新的销售数据被加载进来,这些新数据反映了企业当天的销售情况。
- 通过对不同时间的数据进行分析,企业可以发现业务的发展趋势、季节性波动等规律,零售商可以通过分析多年的销售数据,发现某些产品在特定季节的销售高峰,从而提前做好库存准备和营销策划,数据仓库中的数据会根据企业的业务周期(如日、周、月等)不断更新和积累,以满足企业对不同时间尺度的数据分析需求。
5、数据的综合性(Comprehensive)
- 数据仓库中的数据不仅仅是原始数据的简单堆积,还包括经过处理、汇总、聚合后的综合数据,除了存储每一笔销售订单的详细信息外,数据仓库还可能存储按地区、按产品类别汇总的销售数据,这种综合性的数据有助于提高数据分析的效率,因为在进行高层决策分析时,通常不需要查看每一笔具体的业务数据,而是更关注汇总后的信息。
- 数据仓库中的数据还可能包含通过数据挖掘、数据分析算法得出的衍生数据,根据顾客的购买历史和行为数据计算出的顾客价值评分,这种衍生数据进一步丰富了数据仓库的内容,为企业提供了更多维度的决策支持依据。
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6、支持决策(Decision - Support - Oriented)
- 数据仓库的构建目的是为企业的决策支持服务,它为企业的各级管理人员和业务分析师提供了一个统一的数据平台,用于进行数据分析、数据挖掘、报表生成等操作,通过对数据仓库中的数据进行分析,企业可以制定战略决策、优化业务流程、提高运营效率等。
- 企业的高层管理人员可以通过分析数据仓库中的市场数据、销售数据和成本数据,决定是否进入新的市场领域或者推出新的产品,数据仓库提供的数据是企业决策的重要依据,它使得决策过程更加科学、理性,减少了决策的盲目性。
三、结论
数据仓库的面向主题、集成性、非易失性、时变性、综合性和支持决策等特点,使其成为企业在数据管理和决策支持方面的重要工具,在大数据时代,随着企业数据量的不断增长和对数据价值挖掘需求的增加,深入理解和充分发挥数据仓库的这些特点,将有助于企业更好地利用数据资源,提升自身的竞争力。
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