《数据仓库：面向业务并非其基本特征》
一、数据仓库的基本概念与目标
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它的主要目标是为企业决策提供支持，通过整合来自多个数据源的数据，进行数据清洗、转换和存储，以便于进行数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等操作，数据仓库的构建是一个复杂的过程，涉及到数据抽取、转换、加载（ETL）等多个环节。
二、数据仓库的基本特征
1、数据集成性
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- 数据仓库整合了来自企业内不同业务系统（如销售系统、财务系统、生产系统等）的数据，这些数据在进入数据仓库之前，要经过严格的ETL过程，在一家大型制造企业中，销售系统中的订单数据、客户数据，财务系统中的成本数据、利润数据等，都需要被抽取出来，进行格式统一、编码转换等操作，然后加载到数据仓库中，这样就形成了一个全面、统一的数据视图，避免了数据的分散和不一致性。
2、数据的非易失性
- 数据仓库中的数据一旦存储，就不会被轻易修改或删除，与操作型数据库不同，操作型数据库主要处理日常的业务事务，数据会不断地更新，而数据仓库主要是为了分析历史数据，数据的稳定性是非常重要的，一家电商企业的订单操作型数据库会实时更新订单状态，而在数据仓库中，订单的历史数据（如过去一年每个月的订单量、订单金额等）会被完整地保存下来，用于分析销售趋势等。
3、数据的时变性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映企业业务的发展变化，这种更新主要是通过定期（如每天、每周或每月）加载新的数据来实现的，企业每月会将新的销售数据、库存数据等加载到数据仓库中，数据仓库中的数据也可以按照时间维度进行组织，如按年、季、月、日等层次结构，以便于进行时间序列分析。
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三、为什么面向业务不是数据仓库的基本特征
1、从构建目的看
- 数据仓库的构建主要是为了数据分析和决策支持，而不是直接面向业务操作，虽然它整合了业务数据，但它的重点是对数据进行挖掘和分析，以发现潜在的模式、趋势和关系，企业构建数据仓库可能是为了分析客户的购买行为模式，从而制定更有效的营销策略，这个过程更多地是基于数据分析技术，而不是直接处理业务流程。
2、从数据组织方式看
- 数据仓库的数据组织方式是按照分析需求进行的，而不是按照业务流程，它通常采用星型模型或雪花模型等多维数据模型，以星型模型为例，中心是事实表（如销售事实表），周围是维度表（如时间维度表、产品维度表、客户维度表等），这种组织方式是为了方便进行OLAP操作，如切片、切块、钻取等，而不是为了满足业务操作的需求，在业务操作中，可能更关注单个订单的处理流程，而在数据仓库中，更关注的是订单数据在不同维度下的汇总和分析。
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3、从用户群体看
- 数据仓库的主要用户是企业的决策层、数据分析人员等，而不是一线的业务人员，虽然业务人员也可能会使用数据仓库的部分数据，但他们更多地是使用操作型数据库来处理日常业务，销售人员在日常工作中主要使用销售系统来录入订单、查询客户信息等，而企业的市场分析人员则会使用数据仓库中的数据来分析市场趋势、客户细分等，以制定市场策略。
数据仓库的基本特征更多地体现在数据集成性、非易失性和时变性等方面，而面向业务不是其基本特征。
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