《解析数据仓库的特点：面向主题、集成与相对稳定》
一、数据仓库的典型特点
1、面向主题（Subject - Oriented）
- 传统的操作型数据库是面向事务处理的，它主要关注的是日常业务操作中的具体事务，例如在一个电商系统的操作型数据库中，重点是记录订单的创建、商品的库存更新、用户的登录等事务操作，而数据仓库是面向主题的，这里的主题是一个在较高层次上对数据进行综合、归类和分析的概念。
- 以销售业务为例，在数据仓库中，会有一个“销售主题”，这个主题下的数据涵盖了与销售相关的各个方面，包括销售订单信息、销售渠道数据、销售人员业绩数据等，它不是像操作型数据库那样分散地存储数据，而是围绕“销售”这个主题将相关的数据整合在一起，这样做的好处是，当企业想要分析销售业绩、销售趋势等问题时，可以直接从这个主题区域获取所需的全部数据，而不需要从多个不同的业务系统中拼凑数据。
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- 面向主题还使得数据仓库能够更好地支持决策分析，企业管理层想要了解市场推广对销售的影响，就可以从“销售主题”和“市场推广主题”中获取相关数据进行综合分析，这种组织方式提高了数据的易用性和分析效率，使得不同部门和不同分析需求都能够方便地获取与特定主题相关的数据。
2、集成的（Integrated）
- 数据仓库的数据来自多个不同的数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统、SCM（供应链管理）系统等，也可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等。
- 在将这些数据集成到数据仓库时，需要进行一系列的数据处理操作，首先是数据的抽取，从各个数据源中按照预定的规则抽取相关的数据，然后是数据的清洗，去除数据中的噪声、错误数据和重复数据，在不同的业务系统中，可能对客户的联系方式有不同的记录格式，有的可能包含空格，有的可能存在大小写不一致的情况，在数据清洗过程中就要将这些数据统一格式。
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- 接着是数据的转换，将抽取和清洗后的数据转换为数据仓库中统一的数据格式和编码方式，将不同系统中的日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式，最后是数据的加载，将经过处理的数据加载到数据仓库中，通过这种集成过程，数据仓库中的数据成为一个统一的整体，消除了数据的不一致性，为企业提供了一个全面、准确的数据视图，这使得企业能够基于完整和一致的数据进行深入的分析和决策，避免了因数据不一致而导致的错误决策。
3、相对稳定的（Non - Volatile）
- 操作型数据库中的数据是不断变化的，因为它要实时反映业务操作的结果，在电商系统中，库存数据可能每几分钟就会因为订单的处理而发生变化，而数据仓库中的数据相对稳定，这里的相对稳定并不是说数据仓库中的数据永远不变，而是与操作型数据库相比，其数据变更的频率较低。
- 数据仓库主要用于支持决策分析，而决策分析往往是基于历史数据进行的，一旦数据被加载到数据仓库中，通常会保留较长时间，以支持不同时间段的分析需求，企业可能会将多年的销售数据存储在数据仓库中，以便分析销售的长期趋势，虽然数据仓库也会进行数据的更新，如定期加载新的业务数据或者对历史数据进行修正，但这种更新是在一个相对稳定的框架下进行的，不会像操作型数据库那样频繁地进行插入、更新和删除操作，这种相对稳定性使得数据仓库能够提供可靠的历史数据视图，为企业的长期决策分析提供了坚实的基础，企业可以通过分析多年来的成本和利润数据，制定更合理的战略规划。
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数据仓库的面向主题、集成和相对稳定的特点，使其成为企业进行决策支持、数据挖掘和商业智能分析的重要工具，这些特点相互配合，共同为企业提供了一个高效、准确的数据管理和分析平台，有助于企业在日益复杂的市场环境中做出明智的决策。
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