《解析数据仓库的主要特征》
一、面向主题
数据仓库是围绕一些主题域进行组织的,这些主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类并进行分析利用的抽象概念,在一个零售企业的数据仓库中,可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题。
对于“销售”主题,它会集成来自各个销售渠道(如实体店销售、网络销售等)的数据,包括销售日期、销售地点、销售产品、销售数量、销售金额等相关信息,这种面向主题的组织方式与传统的面向应用的数据库不同,传统数据库主要是为了支持事务处理,如企业的订单处理系统,重点在于处理一个个具体的订单业务流程,而数据仓库的主题导向则是为了更方便地进行决策分析,以“顾客”主题为例,数据仓库可以整合顾客的基本信息(年龄、性别、地域等)、购买历史、消费偏好等多方面的数据,从而能够全面地分析顾客的行为模式和价值,为企业的精准营销、客户关系管理等决策提供依据。
图片来源于网络,如有侵权联系删除
二、集成性
数据仓库的数据来源于多个数据源,这些数据源可能包括企业内部不同部门的数据库、外部数据(如市场调研报告、行业统计数据等)等,由于数据源的多样性,数据在进入数据仓库之前需要进行大量的集成工作。
数据格式的统一,不同的数据源可能采用不同的数据格式,例如日期格式,有的可能是“YYYY - MM - DD”,有的可能是“MM/DD/YYYY”,在集成到数据仓库时,需要将其统一为一种格式,以便进行后续的分析,其次是数据编码的统一,不同系统对于相同概念可能使用不同的编码,例如对于产品类别,一个系统可能用数字1 - 10表示不同类别,而另一个系统可能使用字母A - J,这就需要建立映射关系,将编码统一起来,数据的语义也需要进行整合,确保不同数据源中相同概念的数据具有相同的含义。
通过集成,数据仓库能够提供一个企业范围内的、一致的数据视图,一家跨国企业,其在不同国家和地区的子公司可能使用不同的财务系统,但数据仓库可以将这些分散的财务数据集成起来,使企业总部能够全面、准确地了解整个企业的财务状况,进行统一的财务分析和决策。
图片来源于网络,如有侵权联系删除
三、时变性
数据仓库中的数据会随着时间不断变化,数据仓库会定期从数据源抽取新的数据,以保持数据的新鲜度,每天、每周或每月从企业的生产数据库中抽取新的生产数据,包括产量、质量指标等。
数据仓库中的数据还反映了数据的历史变化情况,这对于分析趋势和进行预测非常重要,在分析销售数据时,不仅要知道当前的销售情况,还要了解过去几年每个季度、每个月的销售数据,从而发现销售的季节性波动规律、长期增长或下降趋势等,通过对历史数据的分析,可以建立预测模型,预测未来的销售情况,为企业的生产计划、库存管理等提供决策支持,数据仓库还能够对数据的时间戳进行有效的管理,能够按照时间顺序对数据进行排序、查询和分析,例如查询特定时间段内的顾客购买行为变化情况。
四、非易失性
图片来源于网络,如有侵权联系删除
数据仓库的数据主要用于查询和分析,而不是用于日常的事务处理,一旦数据进入数据仓库,就不会像在事务处理系统中那样频繁地被修改、删除。
数据仓库中的数据是相对稳定的,它是对企业历史数据和当前数据的一种集成和存储,这种非易失性使得数据仓库能够为企业提供可靠的数据分析基础,企业在进行年度财务审计时,可以依赖数据仓库中的财务数据,因为这些数据不会被随意更改,非易失性也有助于数据的长期保存和历史数据的追溯,企业可以查询多年前的数据,用于分析企业的发展历程、对比不同阶段的经营业绩等,一家企业想了解过去十年的市场份额变化情况,就可以从数据仓库中获取相关数据,由于数据仓库数据的非易失性,这些数据能够完整地被保存和查询到。
评论列表