《解析数据仓库的基本特征》
一、面向主题
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数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，这与传统的操作型数据库按照业务功能组织数据有很大区别，在一个零售企业中，操作型数据库可能按照销售、库存、采购等业务功能分别存储数据，而在数据仓库里，会有“顾客”“商品”“销售业绩”等主题，以“顾客”主题为例，会整合与顾客相关的所有数据，包括顾客的基本信息、购买历史、投诉记录等，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够为企业决策提供更有针对性的支持，当企业想要分析顾客的消费行为时，可以直接从“顾客”主题中获取全面的数据，而不需要从多个业务功能相关的数据库表中去拼凑数据。
二、集成性
数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，如企业内部的各种业务系统、外部的市场调研数据等，这些数据源的数据格式、编码规则、数据语义等可能存在差异，数据仓库需要对这些来自不同源的数据进行集成，不同部门可能对产品的分类有不同的标准，数据仓库要将这些不同的分类标准进行统一转换，它可能涉及到数据的清洗，去除重复、错误的数据；数据的转换，如将不同格式的日期数据转换为统一格式；数据的整合，将不同数据源中关于同一实体的数据合并在一起，通过集成，数据仓库为企业提供了一个统一的数据视图，确保决策分析基于一致的数据基础。
三、非易失性
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数据仓库中的数据主要用于分析决策，而不是日常的业务操作，一旦数据进入数据仓库，通常不会被修改或删除，这与操作型数据库频繁地进行数据的更新、插入和删除操作形成对比，企业的销售系统每天都在记录新的销售订单，更新库存数量等，但在数据仓库中，已经记录的销售数据不会因为后续的操作而改变，这种非易失性使得数据仓库能够保留历史数据，为企业进行趋势分析、对比分析等提供了可能，企业可以通过分析多年的销售数据，了解销售的季节性变化、长期增长趋势等。
四、时变性
数据仓库中的数据会随着时间不断更新，它会定期从源系统中抽取新的数据，例如每天、每周或每月将新的销售数据、库存数据等加载到数据仓库中，数据仓库还会对数据进行时间相关的处理，如按照时间维度对数据进行汇总，企业可以按季度、年度汇总销售数据，以便分析不同时间段内的销售业绩变化，时变性使得数据仓库能够反映企业业务随时间的发展情况，为企业基于时间序列的决策分析提供支持，如预测未来的销售趋势、分析市场的季节性波动等。
五、数据粒度
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数据仓库中的数据具有不同的粒度，粒度是指数据的细化程度或综合程度，细粒度数据包含了详细的业务交易信息，如每一笔销售订单的详细信息，包括顾客信息、产品信息、销售时间、销售金额等，粗粒度数据则是对细粒度数据进行汇总后的结果，如每月的总销售额、每年的顾客总数等，企业可以根据不同的分析需求使用不同粒度的数据，在进行详细的顾客行为分析时可能需要细粒度数据，而在进行高层的业务趋势分析时，粗粒度数据就足够了，这种多粒度的数据存储方式，既满足了企业对数据深度分析的需求，也提高了数据查询和分析的效率。
数据仓库的这些基本特征使得它成为企业决策支持系统的重要组成部分，帮助企业更好地利用数据进行战略规划、业务分析和决策制定。
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