《解析数据仓库的基本特征》
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，以下是数据仓库的基本特征：
一、面向主题
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1、与传统数据库的区别
- 传统数据库主要是面向应用进行设计的，例如一个企业的订单管理系统数据库，它围绕订单处理相关的操作，如订单创建、订单修改、订单发货等业务流程构建数据表结构，而数据仓库则是面向主题的，主题是在较高层次上对分析对象的抽象，例如销售主题，在销售主题下，会整合与销售相关的各种数据，包括来自不同地区、不同销售渠道、不同产品类别的销售数据。
- 这种面向主题的设计使得数据仓库能够从企业整体的业务视角出发，将分散在各个业务系统中的相关数据集中起来，为企业决策提供全面的支持，企业想要分析销售趋势，在数据仓库的销售主题下，可以方便地获取到多年来不同季节、不同促销活动下的销售数据，而不需要从多个业务系统中分别去查找订单数据、库存数据、客户数据等再进行整合。
2、主题的确定依据
- 主题的确定通常基于企业的业务需求和决策目标，对于一家连锁零售企业，可能会有销售、库存、顾客、供应链等主题，销售主题有助于分析销售业绩、销售趋势、市场份额等；库存主题可用于监控库存水平、库存周转率等；顾客主题能够支持顾客细分、顾客忠诚度分析等；供应链主题则可对供应商的供货情况、物流配送效率等进行分析，这些主题都是与企业的核心业务和管理决策密切相关的。
二、集成性
1、数据来源的多样性
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- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，在一个大型企业中，可能有各种业务系统，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，这些系统可能使用不同的数据库管理系统，如Oracle、SQL Server、MySQL等，并且数据的格式、编码方式、语义等可能存在差异，ERP系统中的产品编码可能是10位数字，而CRM系统中的产品编码可能是字母和数字的组合，数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据集成在一起。
2、数据集成的过程
- 首先要进行数据的抽取，从各个数据源中提取所需的数据，然后进行数据的清洗，去除数据中的噪声、错误数据和重复数据，在抽取销售数据时，可能会存在一些由于系统故障或人为录入错误而产生的异常订单数据，如订单金额为负数或者订单日期不符合逻辑等，这些数据需要在清洗过程中被识别并修正或删除，接着是数据的转换，将不同格式和语义的数据转换为统一的数据格式和语义，以便在数据仓库中进行存储和分析，最后是数据的加载，将经过处理的数据加载到数据仓库中，通过这个集成过程，数据仓库能够提供一个统一的数据视图，使得企业能够基于整合后的数据进行全面的分析和决策。
三、相对稳定性
1、数据更新的特点
- 与事务处理系统中数据频繁的插入、更新和删除操作不同，数据仓库的数据相对稳定，数据仓库主要是用于分析历史数据和趋势，一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会进行频繁的修改，企业每天的销售订单数据会不断地更新到订单管理系统中，但这些数据在加载到数据仓库的销售主题区域后，不会因为个别订单的后续调整（如客户的小范围换货等不影响整体销售分析的操作）而频繁修改数据仓库中的数据。
2、支持决策的稳定性需求
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- 这种相对稳定性是为了满足决策分析的需求，企业的决策分析往往是基于一段时间内的数据积累进行的，例如分析过去一年的销售业绩以制定下一年的销售策略，如果数据仓库中的数据频繁变动，将难以准确地进行趋势分析和比较分析，相对稳定的数据环境能够确保企业决策的准确性和可靠性，使得企业能够基于历史数据的规律和趋势做出合理的决策。
四、反映历史变化
1、数据的时间维度
- 数据仓库中的数据包含了时间维度，它记录了数据随时间的变化情况，对于销售数据，不仅会记录当前的销售数量和金额，还会记录过去每个月、每个季度、每年的销售数据，通过这种时间维度的记录，企业可以进行时间序列分析，如分析销售额的季节性波动、长期增长趋势等。
2、历史数据的价值
- 历史数据在企业决策中具有重要的价值，企业可以通过回顾历史数据来了解自身的发展历程，评估过去决策的效果，企业可以分析过去推出的新产品在不同时间段的市场反应，从而为未来新产品的研发和推广提供经验借鉴，历史数据也有助于企业预测未来的发展趋势，如根据过去几年的销售数据和市场环境变化来预测下一年度的销售目标。
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