《数据仓库开发特点的误解剖析》
在当今的大数据时代，数据仓库的开发具有众多独特的特点，在对数据仓库开发特点的理解中，存在着一些不正确的描述。
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一、对数据仓库开发特点的错误理解
1、认为数据仓库开发与传统数据库开发完全相同
- 传统数据库开发侧重于事务处理，其目标是快速处理日常业务操作，如银行的账户交易处理、超市的收银操作等，这些操作要求高并发、低延迟，数据结构相对固定，主要关注数据的增删改操作。
- 而数据仓库开发则以数据分析和决策支持为导向，数据仓库中的数据是从多个数据源集成而来，包括企业内部的不同业务系统（如销售系统、财务系统、人力资源系统等）以及外部数据源（如市场调研报告、行业统计数据等），数据仓库的数据模型设计更注重于如何方便地进行数据分析，例如采用星型模型或雪花模型，与传统数据库的关系模型在结构和用途上有很大区别。
- 数据仓库中的数据通常是历史数据的集合，并且经过了清洗、转换和集成等操作，在一个销售数据仓库中，来自不同地区、不同销售渠道的数据需要统一格式、处理缺失值和异常值，然后按照一定的主题（如按产品、按地区、按时间等）进行组织，这与传统数据库中直接存储原始业务数据的方式不同。
2、错误地觉得数据仓库开发是一次性项目
- 数据仓库的开发是一个持续演进的过程，随着企业业务的发展，数据源会不断增加或发生变化，企业开拓了新的市场，就会有新的销售数据来源；或者企业采用了新的人力资源管理系统，就需要将新系统中的数据纳入数据仓库。
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- 企业的分析需求也在不断变化，最初可能只关注销售额的月度分析，随着业务竞争的加剧，可能需要深入到按产品类别、按客户群体的周度甚至日度分析，这就要求对数据仓库进行相应的调整和扩展，包括增加新的维度、度量指标，优化查询性能等。
- 数据质量的维护也是一个持续的任务，数据源的变化可能会引入新的脏数据，数据仓库中的数据需要定期进行重新清洗和验证，以确保分析结果的准确性。
3、认为数据仓库开发不需要考虑用户交互性
- 数据仓库的最终目的是为企业决策提供支持，这离不开用户与数据仓库的交互，用户包括企业的各级管理人员、数据分析人员等。
- 对于管理人员来说，他们可能需要直观、便捷的报表工具来查看关键业务指标的汇总情况，数据仓库开发需要考虑如何与报表工具集成，提供易于理解的可视化界面，如柱状图、折线图等展示销售额的趋势、成本的构成等。
- 数据分析人员则需要更灵活的查询和分析功能，他们可能会进行复杂的数据挖掘操作，如关联规则挖掘、聚类分析等，数据仓库开发需要提供高效的查询引擎，支持类似SQL的查询语言或者更高级的数据分析接口，以满足数据分析人员深入挖掘数据价值的需求。
4、错误地认为数据仓库开发不依赖于企业业务流程
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- 数据仓库中的数据是对企业业务的反映，其开发与企业业务流程紧密相关，企业的销售业务流程决定了销售数据仓库中的数据采集点、数据内容和数据更新频率。
- 如果企业的销售业务流程包括订单生成、发货、收款等环节，那么在数据仓库开发中，就需要从这些环节对应的业务系统中准确采集相关数据，并且按照业务逻辑进行整合，当企业对销售业务流程进行优化，如引入新的信用评估环节时，数据仓库也需要相应地调整数据采集和处理逻辑，以确保数据的完整性和准确性。
5、觉得数据仓库开发不注重数据安全性
- 在企业中，数据仓库包含了大量的敏感信息，如销售数据中的客户信息、财务数据中的成本和利润数据等，数据仓库开发必须考虑数据的安全性。
- 这包括数据的访问控制，只有授权的用户才能访问特定的数据，高级管理人员可能有权访问全公司的综合财务数据，而部门经理只能查看本部门相关的财务指标，数据在传输和存储过程中也需要进行加密，防止数据泄露，在数据仓库与外部数据源进行数据交换时，还需要防范外部攻击和恶意数据注入等安全威胁。
正确理解数据仓库开发的特点对于成功构建和维护数据仓库至关重要，避免这些错误的理解有助于企业更好地利用数据仓库进行有效的决策支持。
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