《数据仓库主要特点解析：排除非典型要素》
一、数据仓库的主要特点
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1、面向主题
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，在一个零售企业的数据仓库中，可能有“销售”“库存”“顾客”等主题，每个主题包含与该主题相关的各种数据，以“销售”主题为例，它会涵盖销售日期、销售地点、销售产品、销售金额、销售人员等相关数据，这种组织方式与传统的操作型数据库不同，操作型数据库是面向应用的，如订单处理系统、库存管理系统等，数据是为了支持特定的业务操作而存储的，而数据仓库的面向主题特性使得数据能够更好地支持企业的决策分析，因为决策往往是围绕特定的业务主题展开的。
2、集成性
- 数据仓库的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的不同业务系统，如ERP系统、CRM系统、SCM系统等，也可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，在将这些数据集成到数据仓库的过程中，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL）操作，不同数据源中的日期格式可能不一致，有的是“YYYY - MM - DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，在集成时就需要将日期格式统一，对于数据的编码也需要进行转换，如产品编码在不同系统中可能不同，要将其转换为数据仓库中的统一编码，这样，数据仓库中的数据才是一致、准确且完整的，能够为企业提供全面的数据分析基础。
3、相对稳定性
- 数据仓库中的数据主要用于分析目的，不像操作型数据库中的数据那样频繁地更新，一旦数据进入数据仓库，通常是按照一定的周期（如每天、每周或每月）进行更新，企业的销售数据可能每天从销售系统抽取到数据仓库中，但在数据仓库内部，这些数据不会像在销售系统中那样实时地被修改，这种相对稳定性使得数据仓库能够支持复杂的数据分析操作，如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，如果数据频繁变动，将会影响分析结果的准确性和可靠性。
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4、随时间变化性
- 数据仓库中的数据包含了大量的历史数据，它会记录企业业务随时间的发展变化情况，企业可以通过分析多年的销售数据来了解销售趋势，包括季节性波动、产品生命周期等，数据仓库中的数据会按照时间维度进行组织，如可以按照年、季、月、日等时间粒度存储数据，这使得企业能够进行时间序列分析，预测未来的业务发展趋势，为企业的战略决策提供依据。
二、数据仓库主要特点不包括的内容
1、实时事务处理
- 数据仓库不是为了实时处理事务而设计的，在企业的信息系统架构中，操作型数据库承担着实时事务处理的功能，如处理订单的创建、修改和删除，库存的实时增减等，而数据仓库的重点是对大量历史数据和集成数据进行分析，在一个电商企业中，当顾客下单时，订单处理系统（操作型数据库）会立即处理订单相关的事务，如验证库存、计算价格等，而数据仓库则是在之后收集这些订单数据，以及其他相关数据，用于分析销售趋势、顾客购买行为等，它不会在下单的瞬间进行类似操作型数据库的事务处理。
2、数据的高度分散性
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- 数据仓库强调数据的集成性，与数据的高度分散性恰恰相反，在操作型环境中，数据可能分散在各个不同的业务系统中，每个系统都有自己的数据存储和管理方式，而数据仓库的目的就是将这些分散的数据集成起来，消除数据的不一致性，一个大型企业可能有多个分公司，每个分公司都有自己的销售系统，这些销售系统中的数据格式、编码等可能存在差异，数据仓库会将这些分公司的销售数据集成到一个统一的存储环境中，按照统一的主题、格式和编码进行组织，而不是保持数据的分散状态。
3、数据结构的频繁变动
- 数据仓库一旦建立，其数据结构相对稳定，与操作型数据库可能因为业务需求的不断变化而频繁调整数据结构不同，数据仓库的数据结构是为了支持长期的数据分析而设计的，如果数据结构频繁变动，将会导致已有的分析模型和工具失效，影响数据仓库对企业决策的支持能力，企业建立了一个基于数据仓库的销售分析模型，该模型假设数据仓库中的销售数据按照特定的表结构和字段进行存储，如果频繁改变这个数据结构，如改变销售数据表中的字段顺序或者删除关键字段，那么原有的销售分析模型将无法正常运行。
4、针对单一用户需求
- 数据仓库是为了满足企业整体的决策需求，而不是针对单一用户需求，它是企业范围内的数据集成和分析平台，旨在为不同部门、不同层次的用户提供数据支持，企业的销售部门可能使用数据仓库分析销售业绩、顾客分布等；市场部门可能利用数据仓库进行市场趋势分析、竞争对手分析等；高层管理者可能通过数据仓库获取企业整体的运营状况，以便制定战略决策，如果数据仓库只针对单一用户需求，如只为销售部门设计一个只包含销售相关数据且按照销售部门特定需求组织的数据仓库，那么它将无法发挥其在企业整体决策支持中的作用，也无法实现数据的共享和综合分析。
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