《深入解析数据仓库的四大特征》
一、主题性（Subject - Oriented）
数据仓库是围绕着特定主题构建的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要关注的是日常业务的事务处理，如订单的录入、库存的更新等，数据仓库则聚焦于特定的业务主题，例如销售、客户关系管理或者财务分析等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
以销售主题的数据仓库为例，它会整合来自多个数据源的与销售相关的信息，这包括销售订单数据，包含订单编号、下单日期、客户信息、产品信息、销售数量、销售金额等；还会有销售渠道数据，例如是线上销售、线下实体店销售还是经销商销售等；以及销售人员数据，如销售人员的业绩、负责区域等，通过围绕销售这个主题整合数据，企业能够从整体上对销售业务进行分析，而不是分散在各个不同的操作型系统中去拼凑数据。
这种主题性使得数据仓库能够为企业的决策支持提供高度针对性的数据集合，当企业管理层想要了解销售趋势时，他们可以直接从销售主题的数据仓库中获取到全面且经过整合的数据，而无需从多个不同用途的业务系统中查询相关信息并自行整合，这大大提高了决策的效率和准确性，因为数据仓库中的数据是按照主题进行组织和优化的，更符合分析的需求。
二、集成性（Integrated）
数据仓库的数据集成性是其非常重要的特征，在企业中，数据通常来源于多个不同的数据源，这些数据源可能有着不同的数据格式、编码方式和语义定义，数据仓库需要将这些分散的数据集成到一个统一的环境中。
企业可能有一个基于Oracle数据库的销售系统，一个基于SQL Server的库存管理系统，还有一些从外部合作伙伴获取的以CSV格式存储的市场数据，这些不同来源的数据在进入数据仓库时，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL）操作，数据清洗是去除数据中的噪声、错误数据和重复数据，比如在销售数据中可能存在一些输入错误的订单金额，或者在客户数据中存在重复的客户记录，这些都需要在进入数据仓库之前被清理。
转换操作则涉及到将不同格式和语义的数据转换为数据仓库中的统一格式，不同系统中的日期格式可能不一样，有的是“YYYY - MM - DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，在集成到数据仓库时就需要统一为一种日期格式，对于一些编码方式也需要进行转换，如产品编码在不同系统中的定义可能不同，需要将其转换为数据仓库中的标准编码。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
加载操作则是将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中，通过这种集成过程，数据仓库为企业提供了一个单一的、一致的数据视图，避免了由于数据来源的多样性而导致的数据分析混乱，使得企业能够基于统一的数据进行全面的业务分析和决策制定。
三、时变性（Time - Variant）
数据仓库中的数据具有时变性，这反映了数据随时间不断变化的特性，数据仓库会记录数据的历史状态，以便进行趋势分析、比较分析等操作。
以客户数据为例，客户的基本信息可能会随着时间发生变化，如客户的地址可能因为搬家而改变，客户的消费偏好也可能随着生活阶段或者市场环境的变化而发生改变，在数据仓库中，不仅会存储客户当前的信息，还会记录这些信息的历史版本，当企业想要分析客户消费行为的变化趋势时，就可以通过查询不同时间点的客户数据来进行分析。
数据仓库中的数据会按照一定的时间周期进行更新，这个时间周期可以根据业务需求来确定，例如每天、每周或者每月更新，对于一些对时效性要求较高的业务，如金融交易数据的分析，可能会采用更短的更新周期，甚至是实时更新，而对于一些相对稳定的业务数据，如企业的固定资产数据，更新周期可能较长，通过这种时变性，数据仓库能够反映企业业务的动态发展过程，为企业的长期决策提供有力支持，如企业战略规划、市场趋势预测等都离不开对数据仓库中历史数据和动态数据的分析。
四、非易失性（Non - Volatile）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，就不会像操作型数据库那样频繁地被修改或删除，数据仓库主要是用于数据分析和决策支持，而不是日常的事务处理。
在操作型的销售系统中，当一个订单被取消时，系统会立即删除或修改与该订单相关的记录，但是在数据仓库中，这个订单记录以及与之相关的所有信息仍然会被保留，因为从数据分析的角度来看，这个订单的存在以及它被取消的事实都是有价值的信息，它可能反映了市场需求的变化、客户满意度的问题或者销售策略的失误等。
这种非易失性使得数据仓库能够积累大量的历史数据，为企业提供了一个数据的“历史库”，企业可以基于这些历史数据进行各种复杂的分析，如挖掘多年来销售数据中的季节性规律、分析不同产品在不同时间段的生命周期等，由于数据仓库中的数据相对稳定，在进行数据分析时也不用担心数据的意外修改或删除对分析结果造成影响，从而保证了数据分析结果的可靠性和可重复性。
数据仓库的主题性、集成性、时变性和非易失性这四大特征，使其成为企业进行数据分析和决策支持的重要工具，这些特征相互关联、相互补充，共同为企业提供了一个全面、准确、动态且稳定的数据环境，有助于企业在日益复杂的市场竞争中做出明智的决策并实现可持续发展。
评论列表