《数据仓库的起源与实例解析》
一、数据仓库概念的起源
数据仓库的概念始于20世纪80年代末，当时，企业在信息技术应用方面面临着一些挑战和需求，从而促使了数据仓库概念的产生。
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随着计算机技术在企业中的广泛应用，企业内部积累了大量来自不同业务系统的数据，如销售系统、财务系统、生产管理系统等，这些数据分散在各个独立的系统中，数据结构各异，格式不统一，企业管理者发现，在进行决策分析时，很难从这些分散的数据中快速、准确地获取有价值的信息，一家大型制造企业，其销售部门使用一套销售管理系统记录订单、客户信息和销售业绩，财务部门则有专门的财务软件处理账目、成本核算等事务，生产部门又有生产管理系统监控生产流程、物料使用等情况，当企业高层想要了解销售业绩对财务利润的影响，以及生产环节如何根据销售情况进行调整时，从各个独立系统中抽取和整合数据就变得极为困难。
在这种背景下，数据仓库应运而生，数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1990年出版的《建立数据仓库》（Building the Data Warehouse）一书中首次提出了数据仓库的概念，恩门将数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
二、数据仓库的特点及举例说明
1、面向主题
- 数据仓库是围绕企业的主题来组织数据的，在零售企业中，“销售”就是一个主题，与销售相关的数据，如商品销售数量、销售额、销售时间、销售地区、销售人员等信息会被整合到一起，而不是像在业务系统中那样按照应用功能来组织数据（如订单处理系统按照订单的创建、审核、发货等功能组织数据），这样，当企业想要分析销售趋势时，可以方便地从以“销售”为主题的数据仓库区域获取所需的全部数据。
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2、集成性
- 数据仓库需要对来自不同数据源的数据进行集成，仍以零售企业为例，它可能有线下实体店的销售数据来自传统的收银系统，还有线上电商平台的销售数据，这两种数据来源在数据格式、编码方式等方面可能存在差异，线下销售数据中商品编码可能是企业内部自定义的短编码，而线上平台的商品编码可能是平台统一分配的较长编码，数据仓库要将这些不同的数据集成起来，通过数据清洗、转换等操作，使它们在数据仓库中具有统一的格式和语义，这样，企业就可以全面分析线上线下销售的整体情况，如计算线上线下销售的比例、对比不同渠道的顾客购买行为等。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析决策，不像业务系统中的数据那样频繁地进行插入、更新和删除操作，一家银行的数据仓库中保存着客户多年来的账户交易历史数据，一旦这些数据被加载到数据仓库，它们就相对稳定，银行可以利用这些历史数据进行风险评估、客户信用分析等决策活动，数据仓库也会定期更新数据，比如每月或每季度加载新的业务数据，但这种更新频率远低于业务系统。
4、反映历史变化
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- 数据仓库能够记录数据的历史变化情况，在一个物流企业的数据仓库中，对于货物运输价格的记录，随着时间的推移，运输价格可能因为燃油价格波动、市场竞争等因素而发生变化，数据仓库可以保存不同时期的运输价格数据，这样企业就可以分析运输价格的变化趋势，以及这种变化对企业成本和利润的影响，通过对历史数据的挖掘，企业可以更好地预测未来的运输价格走势，制定合理的价格策略。
数据仓库自20世纪80年代末产生以来，在企业的决策支持、数据分析等方面发挥着越来越重要的作用。
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