《数据仓库：数据存储的核心，多种数据的汇聚之所》
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一、数据仓库存储的数据类型
1、事务型数据
- 数据仓库会存储来自企业各个业务系统的事务型数据，在零售企业中，销售点（POS）系统产生的每一笔销售记录，包括商品编号、销售数量、销售时间、销售价格、顾客会员编号（如果有）等信息，这些事务型数据具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特点，它们是企业运营的基础数据，反映了企业日常业务活动的细节。
- 在银行系统中，每一笔转账、存款、取款等交易记录也会被存储到数据仓库中，这些数据对于分析客户的资金流动、交易频率等具有重要意义，以分析客户的消费模式为例，通过对大量销售事务数据的分析，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而为企业的促销策略、商品摆放等提供依据。
2、历史数据
- 数据仓库的一个重要功能是存储历史数据，它不仅仅是简单地记录过去发生的事情，更是为了进行趋势分析、对比分析等，一家制造企业会将多年来的生产数据存储在数据仓库中，包括不同时期的产量、原材料消耗、生产设备的运行参数等。
- 对于历史数据的存储，可以帮助企业了解自身的发展轨迹，一家科技公司可以通过分析过去十年的研发投入和产品推出情况，评估不同阶段研发策略的效果，历史数据还可以用于预测未来，通过对过去销售数据在不同季节、不同市场环境下的波动情况的分析，企业可以建立预测模型，对未来的销售进行预估，以便提前安排生产、采购和营销活动。
3、聚合数据
- 数据仓库会对原始的事务型数据进行聚合处理后存储，将每天的销售数据按照地区、产品类别等维度进行汇总，聚合数据可以减少数据量，同时更便于进行高层次的分析，在企业的管理层决策中，聚合数据是非常重要的。
- 企业的高层管理者可能更关心每个季度不同产品线在各个大区的销售总额，而不是每一笔具体的销售交易，通过对聚合数据的分析，可以快速了解企业整体的业务表现，发现业务增长或衰退的区域和产品线，以便及时调整战略，聚合数据还可以用于制作仪表盘和报表，以直观的方式展示企业的关键绩效指标（KPI）。
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4、元数据
- 元数据是关于数据的数据，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库中数据的结构、来源、转换规则等信息，它会记录某个数据表中的字段定义、数据的更新频率、数据的来源系统等。
- 元数据对于数据仓库的管理和维护至关重要，当数据仓库进行数据更新、数据清洗或者数据整合时，元数据可以提供指导，元数据也有助于数据使用者更好地理解数据仓库中的数据，数据分析师在使用数据仓库中的数据进行分析时，可以通过元数据了解某个数据字段的含义、数据的准确性和完整性情况等。
二、数据仓库存储数据的特点
1、集成性
- 数据仓库中的数据来自多个不同的数据源，如企业内部的各种业务系统（如ERP系统、CRM系统等）、外部数据源（如市场调研报告、行业统计数据等），这些数据在进入数据仓库时需要进行集成，不同业务系统可能对客户的标识采用不同的编码方式，在数据仓库中需要将这些不同的标识进行统一转换，以便进行全面的客户分析。
- 这种集成性确保了数据仓库中的数据是一个整体，能够提供企业的全面视图，通过集成来自销售、市场、财务等多个部门的数据，可以从多个角度分析企业的运营情况，发现不同部门之间的关联和潜在问题。
2、非易失性
- 数据仓库中的数据一旦存储，就不会轻易被修改或删除，与事务型数据库不同，事务型数据库主要关注当前的业务操作，而数据仓库更注重对历史数据的长期保存，即使某个销售记录在源业务系统中因为某种原因被修改（如纠正价格错误），数据仓库仍然会保留原始的销售记录以及修改记录。
- 这种非易失性保证了数据的完整性和可追溯性，对于审计、合规性检查以及长期的业务分析都具有重要意义，企业可以通过查询数据仓库中的历史数据，了解过去业务操作的真实情况，为决策提供准确的依据。
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3、时变性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，新的业务数据会定期或不定期地被加载到数据仓库中，如每天的销售数据、每月的财务报表数据等，数据仓库中的数据也会根据业务需求进行重新计算和汇总，随着时间的推移，企业可能会改变销售区域的划分，那么数据仓库中的聚合数据就需要按照新的区域划分进行重新计算。
- 这种时变性反映了企业业务的动态发展过程，通过对不同时间点数据的对比分析，可以发现企业业务的发展趋势、季节性波动等规律，从而为企业的战略规划、资源分配等提供有力支持。
4、主题导向性
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，企业可能会有销售主题、客户主题、产品主题等，在销售主题下，会包含与销售相关的各种数据，如销售订单、销售渠道、销售人员等数据，这种主题导向性使得数据仓库中的数据更易于理解和使用。
- 当企业的业务人员或数据分析师需要进行特定主题的分析时，他们可以直接定位到相关的主题数据区域，市场人员想要分析产品的市场推广效果，可以直接在销售主题和市场主题的数据区域中获取相关数据，进行综合分析，而不需要在整个数据仓库中进行大规模的搜索。
数据仓库存储了多种类型的数据，这些数据具有独特的特点，它们共同构成了企业进行数据分析、决策支持的重要基础。
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