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下列关于数据仓库的数据的特征描述不正确的是,关于数据仓库的描述正确的是

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《解析数据仓库:正确认识数据仓库的数据特征》

一、引言

下列关于数据仓库的数据的特征描述不正确的是,关于数据仓库的描述正确的是

图片来源于网络,如有侵权联系删除

在当今数字化的时代,数据仓库在企业的数据管理和决策支持方面发挥着至关重要的作用,准确理解数据仓库的数据特征是有效构建、管理和利用数据仓库的基础,在实际的认知过程中,存在着不少对数据仓库数据特征的误解,这可能会导致企业在数据战略的规划和实施上出现偏差。

二、数据仓库数据的集成性特征

数据仓库中的数据是集成的,它从多个数据源(如企业内部的不同业务系统,包括销售系统、财务系统、人力资源系统等,以及外部数据源如市场调研数据等)抽取数据,这种集成并非简单的堆积,而是经过了一系列复杂的转换和清洗过程。

正确的理解是,在抽取数据时,需要对来自不同数据源的数据进行格式的统一,不同系统中的日期格式可能不同,有的是“YYYY - MM - DD”,有的是“MM/DD/YYYY”,在集成到数据仓库时,需要将其转换为统一的格式,对于语义相同但名称不同的数据项,如一个系统中的“客户编号”在另一个系统中可能被称为“客户代码”,也需要进行统一命名,清洗过程则是去除错误数据(如明显不符合业务逻辑的销售金额为负数的数据,如果是数据录入错误就需要排除)和重复数据(同一客户的重复记录可能由于不同系统间数据同步问题而产生)。

而错误的理解可能是认为只要把数据简单地从各个数据源搬到数据仓库就完成集成了,这种想法忽略了数据在不同源之间的差异,会导致数据仓库中的数据混乱,无法为后续的分析和决策提供准确支持。

三、数据仓库数据的时变性特征

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数据仓库中的数据是随时间变化的,这体现在数据的定期更新(如每天、每周或每月更新销售数据等)以及数据的历史记录保存上,企业需要根据业务需求确定数据更新的频率。

从正确的角度来看,时变性使得数据仓库能够反映企业业务的发展历程,通过分析历年的销售数据,可以发现销售的季节性波动、市场份额的变化趋势等,企业可以根据这些历史趋势来预测未来的销售情况,制定合理的生产和营销策略,数据仓库还需要保留数据的历史版本,以便进行对比分析,当企业推出新的产品系列时,可以对比之前类似产品推出时的数据,评估新系列产品对市场和企业业绩的影响。

错误的认识可能是认为数据仓库中的数据一旦录入就不需要更新,或者过度频繁地更新数据而没有考虑到成本和实际业务需求,如果数据不更新,那么数据仓库将很快失去对业务的反映能力,无法提供有效的决策支持,相反,如果过度更新,会增加数据处理的成本和复杂度,例如增加数据抽取、转换和加载的工作量,同时也可能引入更多的数据错误。

四、数据仓库数据的非易失性特征

数据仓库中的数据是非易失的,这意味着数据一旦存储到数据仓库中,就不会轻易被删除或修改,这种特性是为了保证数据的完整性和可追溯性。

正确的理解是,非易失性使得数据仓库成为企业数据的可靠存储库,无论是用于合规性审计(如财务数据需要按照相关法规保存一定年限),还是用于长期的业务分析(例如研究企业多年来的客户流失率变化),数据仓库中的数据都能够稳定地提供支持,数据仓库中的数据就像企业的历史档案,即使在数据源中的数据发生了变化(如某个客户的联系方式在业务系统中更新了),数据仓库仍然保留原始记录以及相关的历史变化轨迹。

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错误的理解可能是认为非易失性会导致数据仓库中存储大量无用的数据,虽然数据不会轻易被删除,但企业可以通过合理的数据管理策略(如数据归档等)来管理数据的存储成本,并且非易失性所带来的对数据完整性和可追溯性的保障远远超过了可能带来的存储成本增加的风险。

五、结论

准确把握数据仓库数据的集成性、时变性和非易失性等特征,对于企业成功构建和运用数据仓库至关重要,避免对这些特征的错误理解,能够帮助企业在数据管理、分析和决策支持等方面取得更好的效果,提升企业的竞争力,适应日益复杂多变的市场环境。

标签: #数据仓库 #数据特征 #描述正确 #描述不正确

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