《解析数据仓库的特征：多维度剖析数据仓库的独特之处》
一、数据的集成性
数据仓库中的数据是从多个数据源集成而来的，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、生产系统等，也可能包含外部数据，集成的过程并非简单的数据堆砌，而是经过了一系列复杂的抽取、转换和加载（ETL）操作。
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在抽取阶段，需要确定从哪些数据源获取数据，并且要考虑数据的更新频率等因素，销售数据可能每天更新，而财务数据可能每月更新，转换环节至关重要，它涉及到数据格式的统一，比如将不同系统中的日期格式统一为“YYYY - MM - DD”；对数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据，例如删除销售系统中重复录入的订单记录；还需要进行数据的转换计算，像将不同货币的销售额转换为统一的基准货币，加载则是将经过处理的数据放入数据仓库，通过集成，数据仓库能够提供企业全局的、一致的数据视图，避免了不同部门因数据来源不同而产生的分歧。
二、数据的非易失性
数据仓库中的数据一旦进入，就不会轻易被修改或删除，具有相对的稳定性，这与操作型数据库形成鲜明对比，操作型数据库需要实时处理业务交易，数据处于不断更新的状态。
数据仓库主要用于分析目的，数据的非易失性确保了分析结果的可重复性和一致性，企业进行年度销售趋势分析时，如果数据可以随意更改，那么每次分析的结果都可能不同，这对于决策支持是非常不利的，这种非易失性也有助于保存历史数据，从而可以进行历史数据挖掘，发现长期的业务发展规律，一家有着多年历史的制造企业，可以通过数据仓库中的非易失性数据，分析几十年来生产效率的变化趋势，找出影响生产效率的关键因素，尽管在这期间企业的业务系统可能已经多次升级换代，但数据仓库中的历史数据依然完整保存。
三、数据的面向主题性
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数据仓库是按照主题来组织数据的，主题是一个抽象的概念，它是对企业信息系统中的数据按照业务分析需求进行的一种归类。
销售主题会涵盖与销售相关的各种数据，包括销售订单、客户信息、产品销售数量、销售额等；而财务主题则包含财务报表数据、成本数据、收入数据等，这种面向主题的组织方式有利于数据的分析和利用，当企业管理层想要了解销售业绩时，他们可以直接从销售主题相关的数据中获取所需信息，而不必在海量的、杂乱无章的数据中去寻找，主题的划分也有助于不同部门之间共享数据和协同工作，市场部门和销售部门都可以使用销售主题下的数据，市场部门可以根据销售数据制定营销策略，销售部门可以根据市场部门的反馈调整销售策略，他们都从面向主题的数据仓库中获取统一的销售相关数据。
四、数据的时变性
数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业业务的发展变化，这种时变性体现在多个方面。
一方面是数据的定期追加，新的业务数据会按照一定的周期（如每天、每周或每月）添加到数据仓库中，企业每天的新订单数据、新的客户注册信息等都会被加入数据仓库，数据仓库还可能会对历史数据进行调整，这种调整不是随意的修改，而是基于对历史数据准确性的修正或者业务规则的变化，企业发现过去一段时间内某些产品的成本计算有误，在数据仓库中就需要对相关的历史成本数据进行修正，同时还要保证这种修正不会影响到基于历史数据已经做出的分析结论的可参考性，数据的时变性使得数据仓库能够始终反映企业的最新业务状况，为企业的决策提供及时、准确的依据。
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五、数据的综合性
数据仓库中的数据是经过综合处理的，这种综合包括对数据的汇总、聚合和计算等操作。
在销售数据方面，不仅有原始的每笔订单数据，还会有按日、按月、按年汇总的销售额、销售量数据；按地区汇总的销售数据，如各个省份或国家的销售总额、销售数量等；按产品类别汇总的销售数据，如不同产品线的销售占比等，通过这种综合性的数据，企业管理者可以从不同的层次和角度对业务进行分析，高层管理者可能更关注按年度和地区汇总的销售数据来制定宏观战略，而部门经理可能更关注按产品类别和月份汇总的数据来调整部门的工作计划，综合性的数据能够提供更全面、更有深度的业务洞察，满足企业不同层级、不同部门的决策需求。
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