《数据仓库：面向主题的数据整合与管理》
一、数据仓库概述
数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的系统，它旨在支持企业的决策制定过程，与传统的数据库不同，数据仓库具有一系列独特的特征，这些特征使其在企业数据管理和分析中发挥着不可替代的作用。
二、数据仓库的基本特征
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、面向主题
- 数据仓库是面向主题组织数据的，主题是一个抽象的概念，它可以是企业中的一个业务领域，如销售、客户关系管理、供应链等，在销售主题下，会整合与销售相关的各种数据，包括销售订单、客户购买记录、销售人员业绩等，这种面向主题的组织方式与传统数据库面向应用的方式有很大区别，传统数据库往往是为了支持特定的业务应用程序而设计的，数据分散在各个不同的应用相关的表中，而数据仓库将企业范围内与某个主题相关的数据集中起来，便于从整体上对该主题进行分析。
- 以客户主题为例，数据仓库可能会整合来自销售系统中的客户购买信息、客户服务系统中的客户投诉和咨询记录、市场调研系统中的客户偏好数据等，这使得企业能够全面了解客户的行为、需求和价值，从而制定更精准的营销策略、提高客户满意度和忠诚度。
2、集成性
- 数据仓库中的数据是经过集成的，企业内部的数据往往来自多个不同的数据源，这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式和语义，数据仓库需要将这些分散的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，以确保数据的一致性和准确性，不同部门可能对产品分类有不同的标准，在数据仓库中需要将这些不同的分类标准统一起来，通过集成，数据仓库为企业提供了一个单一、一致的数据视图，避免了因数据不一致而导致的决策失误。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、时变性
- 数据仓库中的数据具有时间特性，它会记录数据的历史变化，这对于分析趋势和进行数据挖掘非常重要，企业可以通过分析不同时间点的数据，了解业务的发展趋势，如销售数据随时间的变化可以反映出产品的季节性需求、市场增长或衰退趋势等，数据仓库中的数据通常按照时间周期进行存储，例如按日、月、年等，并且可以支持对历史数据的查询和分析。
4、非易失性
- 数据仓库中的数据一旦被加载，就不会被轻易修改或删除，这是为了确保数据的完整性和一致性，以便进行长期的数据分析，与事务处理系统不同，事务处理系统主要关注当前的业务操作，需要对数据进行实时的更新和修改，而数据仓库是为了分析历史数据和发现趋势，数据的稳定性是非常重要的，企业不会因为某个销售订单在当前系统中的状态发生改变而修改数据仓库中已经存储的该订单的历史数据。
三、数据仓库不面向过程
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库不面向过程是其重要特征之一，传统的操作型数据库是面向过程的，它们侧重于支持企业的日常业务操作，如订单处理、库存管理等，这些操作都是按照特定的业务流程进行的，而数据仓库的重点是对数据进行分析以支持决策，它并不关注业务操作的具体流程，数据仓库将数据按照主题进行整合，而不是按照业务流程进行组织，在数据仓库中不会按照订单处理的步骤（如订单创建、订单审核、订单发货等流程）来组织数据，而是将与订单相关的所有数据（包括订单的基本信息、客户信息、产品信息等）按照销售主题进行整合，以便从宏观上分析销售业绩、客户购买行为等与决策相关的内容。
数据仓库的基本特征包括面向主题、集成性、时变性和非易失性，不包括面向过程，这些特征使得数据仓库成为企业进行数据分析和决策支持的重要工具。
评论列表