《数据仓库数据构成全解析：深入探究其包含的各类数据》
一、数据仓库概述
数据仓库是一个面向主题的、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，它的数据来源广泛，经过抽取、转换和加载（ETL）等过程后存储于数据仓库中，数据仓库中的数据并非杂乱无章，而是有着明确的组成要素。
二、基础数据
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1、业务操作数据
- 这是数据仓库数据的重要来源之一，在零售企业中，销售数据（包括销售日期、销售地点、商品编号、销售数量、销售金额等）是每天业务运营过程中产生的基础数据，这些数据记录了企业最基本的业务活动，反映了企业的运营状态，对于银行来说，客户的存款、取款、转账等交易记录也是业务操作数据，它们是数据仓库构建的基石，为后续的分析提供了原始素材。
- 业务操作数据通常具有高频率、实时性的特点，在电商平台上，用户的每一次点击、下单、评价等操作都会产生业务操作数据，这些数据量大且持续增长，如果能够有效整合和分析这些数据，企业可以了解用户的行为模式，如用户在什么时间段最活跃、哪些商品最受关注等。
2、主数据
- 主数据是描述企业核心业务实体的数据，如客户、产品、供应商等，以客户主数据为例，它包含客户的基本信息（姓名、性别、年龄、联系方式等）、客户的分类（如普通客户、VIP客户等）以及客户的信用信息等，主数据相对稳定，在企业的不同业务系统中是共享的。
- 产品主数据则涵盖产品的编号、名称、规格、型号、成本等信息，准确的主数据对于数据仓库的分析至关重要，如果主数据存在错误或不一致，例如不同系统中的客户信息不一致，会导致分析结果出现偏差，在企业进行客户关系管理（CRM）分析时，依赖于准确的客户主数据来识别不同客户群体的特征和需求。
三、集成数据
1、数据清洗后的整合数据
- 在将数据抽取到数据仓库之前，需要对数据进行清洗，清洗过程中会处理数据中的错误、重复和不完整等问题，将来自不同销售渠道的销售数据进行整合时，可能会发现某些渠道的数据存在格式不一致的情况，如日期格式有的是“YYYY - MM - DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，经过清洗后，将这些数据统一格式并整合到数据仓库中。
- 数据清洗后的整合数据还包括对不同语义的数据进行统一，在不同部门中，对于“销售额”可能有不同的定义，有的包含折扣后的金额，有的是原价销售额，通过数据清洗和集成，使数据仓库中的“销售额”具有统一的定义，以便进行准确的分析。
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2、多源数据的融合数据
- 企业的数据往往来自多个数据源，如内部的业务系统、外部的市场调研数据、合作伙伴的数据等，将这些多源数据进行融合是数据仓库的重要功能，一家汽车制造企业，内部有生产管理系统、销售系统的数据，同时还会获取外部的汽车行业市场趋势数据、零部件供应商的供应能力数据等。
- 通过融合这些数据，企业可以全面了解自身在市场中的地位，结合内部的销售数据和外部的市场份额数据，可以分析出企业的市场竞争力是在增强还是减弱，融合数据还可以为企业的战略决策提供支持，如根据内部的生产能力和外部的市场需求预测数据来调整生产计划。
四、衍生数据
1、汇总数据
- 汇总数据是对原始数据进行聚合操作得到的，在销售数据中，可以按照时间（日、月、年）对销售额进行汇总，得到每日销售额、每月销售额、每年销售额等数据，还可以按照地区、产品类别等维度进行汇总，汇总数据可以大大减少数据量，提高查询和分析的效率。
- 对于企业管理层来说，汇总数据是进行宏观决策的重要依据，通过查看各地区的年度销售汇总数据，企业可以决定在哪些地区加大市场投入，在哪些地区调整销售策略。
2、计算指标数据
- 计算指标数据是根据特定的业务规则对原始数据进行计算得到的，在金融领域，风险评估指标如信用评分就是一种计算指标数据，它是根据客户的信用历史、收入状况、负债情况等多个因素，通过特定的算法计算得出的。
- 在供应链管理中，库存周转率也是一个计算指标数据，它是通过计算一定时期内的销售成本与平均库存余额之比得到的，这些计算指标数据反映了企业的业务状况和运营效率，有助于企业进行绩效评估和业务优化。
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五、历史数据
1、时间序列数据
- 时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，它记录了企业业务指标随时间的变化情况，企业的股票价格数据、每月的销售额数据等都是时间序列数据，在数据仓库中，存储大量的时间序列数据可以帮助企业进行趋势分析。
- 通过分析过去几年的销售时间序列数据，企业可以发现销售的季节性波动规律，如某些产品在节假日期间销售额会大幅增长，企业可以根据这些规律提前做好生产和营销计划。
2、版本数据
- 版本数据用于记录数据的变化历史，在一些情况下，企业的数据会随着业务规则的改变、数据修正等原因而发生变化，产品的价格可能会因为成本变动、市场竞争等因素而调整，数据仓库中的版本数据可以记录每次价格调整的时间、调整的幅度以及调整的原因等信息。
- 版本数据有助于企业进行数据审计和追溯，当企业发现数据分析结果存在异常时，可以通过查看版本数据来确定是否是由于数据变化导致的，并且可以了解数据变化的具体过程。
数据仓库中的数据是一个有机的整体，各种类型的数据相互关联、相互补充，共同为企业的决策支持、业务分析和战略规划等提供强大的数据基础。
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