《解析数据仓库的四个特点：全面深入的数据管理之道》
一、数据仓库的四个特点
1、面向主题（Subject - Oriented）
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- 数据仓库是围绕着特定的主题来组织数据的，与传统的操作型数据库按照业务功能来组织数据不同，数据仓库中的数据是从多个业务处理系统中抽取、转换而来，并按照主题进行整合，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“客户”等主题，以“销售”主题为例，它会包含与销售相关的各种数据，如销售日期、销售地点、销售产品、销售金额、销售人员等，这些数据跨越了不同的业务操作环节，如订单处理系统中的订单销售数据、物流系统中的产品发货数据（因为发货与销售紧密相关）等，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够更好地支持企业的决策分析需求，企业管理者可以从“销售”主题中深入分析销售趋势、不同地区的销售情况、不同产品的销售贡献等，而不必在多个业务系统中分散地查找和拼凑数据。
- 从数据结构的角度来看，面向主题的数据仓库中的数据模型通常采用星型模型或雪花模型，在星型模型中，以一个事实表为中心，周围连接着多个维度表，在销售主题的星型模型中，销售事实表包含销售数量、金额等度量值，周围的维度表可能包括时间维度（如年、月、日）、产品维度（产品类别、品牌等）、销售地点维度（地区、门店等）和客户维度（客户类型、年龄等），这种结构方便了数据的查询和分析，能够快速地从不同维度对销售数据进行汇总和分析，雪花模型则是对星型模型的扩展，它将维度表进一步细化，使得数据结构更加规范化，但查询的复杂度可能会略有增加。
2、集成性（Integrated）
- 数据仓库中的数据来自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ERP系统、CRM系统、SCM系统等），以及外部数据源（如市场调研数据、行业统计数据等），由于数据源的多样性，数据在格式、编码、语义等方面可能存在差异，数据仓库需要对这些来自不同源的数据进行集成，不同业务系统可能对客户性别有不同的编码方式，有的用“0”和“1”表示，有的用“M”和“F”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。
- 在数据集成过程中，还需要解决数据的一致性问题，在一个企业集团中，不同子公司的销售数据可能采用不同的货币单位，数据仓库需要将这些数据按照统一的汇率转换为一种货币单位，以便进行准确的汇总和分析，数据仓库还需要对数据进行清洗，去除重复数据、错误数据等，在数据抽取过程中，可能会因为系统故障或数据录入错误而产生重复的订单记录，数据仓库需要识别并删除这些重复记录，以保证数据的准确性和可靠性。
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- 数据仓库的集成性还体现在对数据的整合上，它不仅仅是简单地将数据堆积在一起，而是根据主题和业务规则对数据进行重新组织和关联，将客户在CRM系统中的基本信息与在ERP系统中的购买历史数据进行整合，形成一个完整的客户视图，以便企业更好地了解客户的全貌，为营销决策、客户服务等提供支持。
3、非易失性（Non - Volatile）
- 数据仓库中的数据一旦被加载进去，就不会被频繁修改，与操作型数据库需要不断更新数据以反映业务的实时变化不同，数据仓库主要用于分析历史数据，企业的销售数据一旦被加载到数据仓库中，就不会因为某个订单的后续修改（如退货后的订单金额调整）而立即在数据仓库中进行修改，这是因为数据仓库中的数据是为了分析长期的销售趋势、销售模式等，个别订单的实时修改对这种宏观分析影响不大。
- 数据仓库的这种非易失性使得它能够保留历史数据的完整性，企业可以利用这些历史数据进行趋势分析、同比和环比分析等，企业可以通过分析过去几年的销售数据，了解不同季节、不同年份的销售波动情况，从而制定更加合理的生产计划和营销策略，非易失性也为数据挖掘和机器学习提供了稳定的数据基础，数据挖掘算法可以在相对稳定的数据上进行模式识别、预测分析等操作，而不必担心数据的频繁变动对结果的影响。
- 这并不意味着数据仓库中的数据永远不会被更新，在某些情况下，例如当发现历史数据存在错误或者需要补充新的历史数据时，数据仓库会进行数据的更新操作，但是这种更新操作相对操作型数据库来说是非常不频繁的，并且需要遵循严格的管理流程，以确保数据的一致性和完整性。
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4、时变性（Time - Variant）
- 数据仓库中的数据是随着时间不断变化的，这种变化体现在多个方面，数据仓库会定期从数据源中抽取新的数据，以保持数据的时效性，企业每天都会将新的销售订单数据、库存变动数据等抽取到数据仓库中，随着新数据的不断加入，数据仓库中的数据量会不断增加。
- 数据仓库中的数据会根据时间进行重新组织和分析，企业可以按照不同的时间周期（如日、周、月、年）对销售数据进行汇总和分析，可以分析每天的销售趋势、每周的销售高峰、每月的销售业绩等，随着时间的推移，数据仓库中的历史数据的价值也会发生变化，一些早期的数据可能因为业务环境的变化而不再具有很强的参考价值，但对于长期的趋势分析和历史对比仍然是不可或缺的。
- 数据仓库中的数据还可以进行时间序列分析，通过分析过去几年的销售数据随时间的变化情况，可以建立时间序列模型，预测未来的销售趋势，这种时变性使得数据仓库能够适应企业不断发展和变化的业务需求，为企业的决策提供及时、准确的依据，企业可以根据数据仓库中的时变数据，及时调整营销策略、生产计划等，以应对市场的变化和竞争的挑战。
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