企业数据管理与决策支持的核心
一、数据仓库的概念
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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。
1、面向主题
- 传统的操作型数据库是面向应用进行数据组织的，例如在一个电商企业的操作型数据库中，可能有订单处理、库存管理、用户注册等不同的应用模块对应的数据库表，而数据仓库是面向主题的，它围绕企业的某个主题进行数据整合，销售主题”，数据仓库会将与销售相关的订单数据、客户数据、产品数据等从不同的数据源抽取出来，按照销售主题的逻辑进行组织，这样，当企业想要分析销售趋势、销售渠道效果等问题时，就可以直接从这个以销售为主题的数据集合中获取所需数据，而不必在多个分散的操作型数据库表中查找和关联相关数据。
2、集成性
- 数据仓库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系统等）、外部数据（如市场调研数据、行业统计数据等），由于这些数据源的数据格式、编码方式、数据语义等可能存在差异，数据仓库需要对这些数据进行集成，不同业务系统中的日期格式可能不同，有的是“yyyy - mm - dd”，有的是“mm/dd/yyyy”，数据仓库在集成数据时需要将日期格式统一，对于数据的度量单位等也需要进行统一，如不同部门对销售额的统计可能一个是按人民币元，一个是按美元，在集成到数据仓库时需要进行汇率转换等操作，以保证数据的一致性和准确性。
3、相对稳定（非易失性）
- 操作型数据库主要用于日常的业务操作，数据经常被更新、插入和删除，而数据仓库中的数据相对稳定，一旦数据进入数据仓库，主要是用于查询和分析，很少进行更新操作，这是因为数据仓库存储的是历史数据，这些历史数据反映了企业过去的业务状况，是进行趋势分析、对比分析等决策支持分析的基础，企业去年的销售订单数据一旦进入数据仓库，就不会因为当前某个订单的修改而改变数据仓库中的历史订单数据，在一些特殊情况下，如数据错误修正或者重新整合历史数据时，数据仓库中的数据可能会被更新，但这种情况相对较少。
4、反映历史变化（时变性）
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- 数据仓库能够记录企业业务随时间的变化情况，它会按照一定的时间周期（如日、周、月等）将数据加载到数据仓库中，并且会保留不同时间点的数据版本，这使得企业能够分析业务的发展趋势，例如企业可以通过数据仓库中的历史销售数据，分析每个季度的销售额变化情况、不同年份同一月份的销售波动等，从而发现销售的季节性规律、市场的增长或衰退趋势等，为企业的战略决策提供依据。
二、数据仓库的特征
1、数据量大
- 随着企业业务的不断发展，数据仓库需要存储海量的数据，这不仅包括企业多年的历史业务数据，还可能包括从外部获取的大量数据，一个大型连锁零售企业的数据仓库可能要存储数百家门店多年来的销售交易数据、库存数据、员工数据等，这些数据量可能达到数TB甚至PB级别，数据量大的特点要求数据仓库具备高效的数据存储和管理能力，如采用分布式存储技术、数据压缩技术等，以降低存储成本并提高数据访问效率。
2、数据的综合性
- 数据仓库中的数据是对原始数据进行综合处理后的结果，它不仅仅是简单地存储原始数据，而是通过数据清洗、转换、汇总等操作，将原始数据转化为具有更高价值的信息，在销售数据方面，数据仓库可能会计算出每个地区、每个产品系列的月度销售额汇总数据，而不是仅仅存储每一笔销售订单的详细信息，这种综合性的数据能够更好地满足企业高层管理者进行宏观决策的需求，他们可以直接获取到经过处理后的关键指标数据，而不必深入到每一个具体的业务操作细节。
3、支持决策分析
- 这是数据仓库最核心的特征之一，数据仓库的存在是为了给企业的决策提供支持，通过提供丰富的数据查询、分析和报表功能，企业的管理人员、分析师等可以从数据仓库中获取所需的数据，进行各种决策分析，市场部门可以通过数据仓库分析不同市场推广活动对产品销量的影响，从而决定未来的市场推广策略；财务部门可以分析成本与收益的关系，制定预算计划等，数据仓库可以支持多种分析方法，如联机分析处理（OLAP），它允许用户从多个维度（如时间、地区、产品类别等）对数据进行快速查询和分析，还可以支持数据挖掘技术，用于发现数据中的潜在模式和关系，如客户细分、预测销售趋势等。
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4、数据的长期性
- 数据仓库需要长期保存企业的历史数据，与操作型数据库只关注当前业务数据不同，数据仓库为了能够进行长期的趋势分析和历史对比，会保留多年的业务数据，一家企业可能会将过去10年甚至更久的财务数据、销售数据等保存在数据仓库中，这就要求数据仓库在数据存储结构设计、数据备份与恢复等方面具备相应的能力，以确保数据的长期可用性和完整性，在存储结构方面，可能需要采用分层存储的方式，将近期经常访问的数据存储在高性能的存储介质上，而将历史数据存储在成本较低的大容量存储介质上。
5、元数据管理
- 元数据是关于数据的数据，在数据仓库中，元数据管理非常重要，元数据描述了数据仓库中的数据结构、数据来源、数据转换规则、数据的语义等信息，元数据可以记录某个数据字段在原始数据源中的定义，以及在数据仓库中经过了哪些转换操作才得到当前的值，通过元数据管理，企业可以更好地理解数据仓库中的数据，便于数据的维护、查询和分析，元数据也有助于数据仓库的开发和管理，开发人员可以根据元数据进行数据抽取、转换和加载（ETL）程序的开发，数据管理员可以依据元数据进行数据质量的监控和管理。
数据仓库作为企业数据管理和决策支持的重要工具，在当今数字化时代发挥着越来越重要的作用，它能够帮助企业整合分散的数据资源，挖掘数据中的价值，为企业的战略规划、运营管理等提供有力的决策依据。
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