《数据仓库储存数据的特点剖析》
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一、面向主题
数据仓库中的数据是围绕特定主题组织的，与传统的操作型数据库不同，操作型数据库主要面向事务处理，如银行系统中的每一笔存款、取款交易等，而数据仓库则侧重于分析特定领域的问题，例如在销售数据仓库中，主题可能是“销售业绩分析”，它会整合与销售相关的各个方面的数据，包括产品销售数量、销售地区、销售人员业绩、销售时间趋势等，这种面向主题的组织方式有助于从宏观层面理解企业的业务状况，为企业决策提供有针对性的信息支持，企业管理者想要了解某一产品线在不同地区的销售情况，通过以“销售业绩分析”为主题的数据仓库，可以迅速获取相关数据进行分析，而无需从分散的操作型数据库中逐个查询产品信息、地区信息等再进行整合。
二、集成性
数据仓库的数据来自多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的不同业务系统，如财务系统、人力资源系统、生产管理系统等，也可能包含外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，由于数据源的多样性，数据的格式、编码规则、语义等可能存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成处理，不同部门对于客户性别的记录可能存在“男/女”“M/F”“1/0”等多种表示方式，在数据仓库中需要将其统一转换为一种标准的表示形式，还需要解决数据的重复、不一致等问题，集成后的数据能够提供企业完整的、一致的业务视图，避免了由于数据来源不同而导致的分析结果偏差，这就像将各种形状和颜色的积木（不同数据源的数据）按照统一的规则和设计（集成规则）构建成一个完整的模型（数据仓库），这个模型准确地反映了企业的整体业务情况。
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三、相对稳定性
数据仓库中的数据主要用于分析决策，而不是日常的事务操作，所以其数据具有相对稳定性，一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会像操作型数据库那样频繁地进行修改、删除等操作，销售数据一旦按照一定的周期（如每天、每周或每月）被抽取、转换并加载到数据仓库后，就成为了历史数据的一部分，用于后续的销售趋势分析、市场份额评估等，这并不意味着数据仓库的数据是完全不变的，随着企业业务的发展和新数据的产生，数据仓库也会定期进行数据更新，包括添加新的历史数据或者对已有数据进行修正（如发现源数据存在错误），但这种更新的频率相对操作型数据库来说要低得多，这种相对稳定性为企业进行长期的、复杂的数据分析提供了可靠的基础。
四、随时间变化性
数据仓库中的数据是随着时间不断积累的，它记录了企业业务在不同时间点的状态和变化情况，时间维度在数据仓库中是一个非常重要的维度，企业的销售数据仓库中会包含多年来每个月、每个季度、每年的销售数据，通过对这些按时间序列排列的数据进行分析，可以发现销售的季节性波动、长期增长趋势、市场周期变化等规律，数据仓库还能够支持对历史数据的追溯查询，企业可以根据需要查看特定时间段内的业务数据，以便进行对比分析，对比去年同期的销售业绩和市场推广活动效果，从而为当前的决策提供参考依据，数据仓库的数据时效性也很重要，需要及时更新最新的数据，以确保分析结果能够反映企业当前的业务状况。
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五、综合性
数据仓库中的数据是经过综合处理的，这意味着数据不仅仅是简单的原始数据堆积，而是经过了汇总、聚合、计算等操作，在销售数据仓库中，除了记录每一笔销售交易的详细信息外，还会有按地区汇总的销售总量、按产品类别汇总的销售额、按销售人员汇总的销售业绩排名等综合性数据，这些综合数据能够满足不同层次的分析需求，从高层管理者关注的总体销售业绩到中层管理者关注的区域销售差异，再到基层分析人员对具体产品销售情况的深入研究，通过提供综合性的数据，数据仓库提高了数据分析的效率和价值，使得企业能够从多个角度、多个层次对业务进行全面的分析和把握。
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