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《数据仓库:概念与目的深度解析》
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数据仓库的概念
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject - Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non - Volatile)、反映历史变化的数据集合(Time - Variant),用于支持管理决策。
(一)面向主题
1、含义
- 传统的操作型数据库是面向事务处理的,例如企业的业务系统,如订单管理系统主要关注订单的创建、修改、删除等事务操作,而数据仓库是围绕特定的主题构建的,如销售主题,这个销售主题相关的数据可能来自多个业务系统,包括订单管理系统中的订单销售额、客户关系管理系统中的客户购买频率、营销系统中的促销活动对销售的影响等。
- 它从企业整体的视角出发,将与销售相关的各个方面的数据进行整合,而不是按照业务系统的功能模块进行分散存储,这样做的好处是,当企业管理者想要分析销售业绩、销售趋势等问题时,可以直接从这个以销售为主题的数据仓库区域获取所需的所有数据,而不需要在多个业务系统中分别查询和拼凑数据。
2、举例
- 以零售企业为例,销售主题的数据仓库中会包含商品销售数据(如商品种类、销售量、销售额等)、销售渠道数据(如实体店销售、网络销售等不同渠道的销售情况)、销售时间数据(不同时间段的销售高峰、低谷等)以及顾客购买行为数据(如顾客购买频率、购买组合等),这些数据都是围绕“销售”这个主题组织起来的,方便企业进行销售相关的决策分析,如制定促销策略、调整商品库存等。
(二)集成的
1、数据来源与整合
- 数据仓库中的数据来源于多个不同的数据源,这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统,如企业资源计划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统、供应链管理(SCM)系统等,还可能包括外部数据源,如市场调研报告、行业统计数据等。
- 在将这些数据集成到数据仓库时,需要解决数据格式不一致、编码不一致、语义不一致等问题,不同的业务系统可能对客户的性别有不同的编码方式,有的用“M”和“F”表示,有的用“1”和“0”表示,在数据仓库中,需要将这些不同的编码统一转换为一种标准的表示方式,以确保数据的一致性和准确性。
2、ETL过程
- 实现数据集成的关键过程是抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load),即ETL过程,从各个数据源抽取相关的数据,对抽取的数据进行转换操作,包括数据清洗(去除错误数据、重复数据等)、数据转换(如上述的编码转换、数据格式转换等)和数据汇总(根据需要对数据进行汇总计算)等,将经过转换的数据加载到数据仓库中相应的位置,这个过程确保了数据仓库中的数据是经过整合的、高质量的数据,可以为企业决策提供可靠的支持。
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(三)相对稳定的
1、数据更新特点
- 与操作型数据库频繁的插入、更新和删除操作不同,数据仓库的数据更新相对不频繁,数据仓库主要是用来记录历史数据,以支持决策分析,一旦数据被加载到数据仓库中,它通常不会被修改,除非是由于数据错误或者数据重新整合等特殊情况。
2、目的解释
- 这种相对稳定性是为了保证数据仓库中的数据能够准确反映历史情况,企业的销售数据一旦被记录到数据仓库中,就成为了历史销售记录的一部分,如果随意修改这些数据,可能会导致基于历史数据的销售趋势分析、销售业绩评估等决策分析结果出现偏差,而数据仓库中的数据更新更多是通过定期的数据加载(如每天、每周或每月加载新的业务数据)来实现的,以保持数据仓库中的数据具有一定的时效性。
(四)反映历史变化
1、时间维度的重要性
- 数据仓库中的数据包含了时间维度,它能够记录数据随时间的变化情况,这对于企业分析业务发展趋势、进行历史数据对比等非常重要,企业可以通过分析多年来的销售数据,观察销售额在不同季节、不同年份的变化趋势,从而预测未来的销售情况,制定合理的生产计划和营销策略。
2、数据存储方式
- 在数据仓库中,数据通常按照时间序列进行存储,可以按照月份、季度、年度等时间单位来存储销售数据,这样,在进行数据分析时,可以方便地查询不同时间段的数据,进行同比、环比等分析操作,数据仓库还可以存储历史上的业务规则、数据定义等信息,以便在需要时进行数据回溯和分析。
数据仓库的目的
(一)支持决策制定
1、提供全面数据视图
- 企业管理者在做决策时,需要综合考虑多个方面的因素,数据仓库通过集成来自不同数据源的数据,为管理者提供了一个全面的数据视图,在决定是否推出一款新产品时,管理者需要了解市场需求、企业的生产能力、销售渠道的可行性、竞争对手的情况等多方面的信息,数据仓库可以将市场调研数据、企业内部生产系统数据、销售和营销系统数据以及从外部获取的竞争对手数据等整合在一起,为管理者提供一个完整的信息基础,以便他们做出科学合理的决策。
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2、数据分析与洞察
- 数据仓库中的数据可以进行深入的数据分析,以发现隐藏在数据背后的商业洞察,通过数据挖掘、联机分析处理(OLAP)等技术,可以对数据仓库中的数据进行多维度的分析,企业可以通过对销售数据的分析,发现不同地区、不同客户群体、不同产品之间的销售关联关系,这些洞察可以帮助企业优化产品组合、调整市场策略,提高企业的竞争力。
(二)改善企业运营
1、绩效评估与监控
- 数据仓库可以用于企业绩效的评估和监控,企业可以将各个部门、各个业务流程的关键绩效指标(KPI)存储在数据仓库中,并定期进行分析,通过对生产部门的生产效率、质量控制指标的分析,对销售部门的销售额、市场份额指标的分析,以及对财务部门的成本控制、利润指标的分析等,可以及时发现企业运营中存在的问题,采取相应的措施进行改进。
2、流程优化
- 基于数据仓库中的数据,可以对企业的业务流程进行优化,通过分析供应链数据,可以发现供应链中的瓶颈环节,如原材料采购周期过长、库存周转率过低等问题,可以针对性地调整供应链管理流程,如优化采购策略、改进库存管理方法等,提高企业的运营效率。
(三)促进企业战略规划
1、趋势分析与预测
- 数据仓库中的历史数据可以用于趋势分析和预测,企业可以通过对多年的销售数据、市场数据、行业数据等进行分析,预测未来的市场趋势、行业发展方向等,通过分析过去十年的智能手机销售数据和技术发展趋势,可以预测未来智能手机的市场需求、功能需求等,从而为企业的战略规划提供依据,企业可以根据这些预测结果,提前布局研发、生产和市场推广等战略活动。
2、战略决策支持
- 在企业制定战略规划时,需要考虑企业内部的资源状况、外部的市场环境、竞争对手的动态等多方面的因素,数据仓库可以整合这些相关的数据,为企业的战略决策提供支持,在企业考虑进入一个新的市场领域时,数据仓库可以提供该市场的规模、增长趋势、竞争对手分布、消费者需求特征等数据,帮助企业评估进入该市场的风险和机会,制定合理的战略规划。
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