本文目录导读：
深入解析其多维度特性
面向主题
1、主题的定义与划分
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，主题是一个在较高层次上对企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析的抽象概念，在一个零售企业中，“销售”就是一个主题，它涵盖了与销售相关的各种数据，如销售订单、销售渠道、顾客购买信息等，这种划分与传统的面向应用的数据库设计不同，传统数据库是围绕具体的业务应用，如库存管理系统、销售点系统等构建的，数据分散且缺乏统一的主题视角。
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- 主题的划分有助于从企业的业务流程和决策需求出发，将相关的数据整合在一起，以制造企业为例，“生产”主题可以包含原材料采购、生产流程监控、产品质量检测等相关数据，这样，当企业想要分析生产效率、成本控制或质量改进等问题时，可以方便地从“生产”这个主题相关的数据仓库区域获取所需数据，而不需要从多个不同的业务应用数据库中分别查找和整合数据。
2、主题导向的优势
- 从决策支持的角度看，面向主题的数据组织方式使得数据仓库能够更好地满足企业高层管理人员和业务分析人员的需求，他们通常关注的是业务的宏观方面，如市场趋势、企业战略等，以“市场”主题为例，其中包含市场调研数据、竞争对手信息、市场份额变化等数据，通过对这个主题的数据进行深入分析，企业管理者可以制定出更有针对性的市场营销策略。
- 面向主题还便于数据的理解和共享，不同部门的人员，如销售部门、财务部门和市场部门，虽然他们的具体业务职能不同，但在面对以主题组织的数据仓库时，可以更容易地找到与自己工作相关的信息，财务部门在分析企业成本结构时，可以从“成本”主题中获取包括采购成本、生产成本、销售成本等在内的综合数据，从而为企业的成本控制和预算规划提供有力支持。
集成性
1、数据集成的复杂性
- 数据仓库的数据来源于企业内的多个数据源，这些数据源可能包括不同类型的数据库（如关系型数据库、非关系型数据库）、文件系统、遗留系统等，一个大型企业可能既有基于Oracle的传统业务系统，又有基于MongoDB的新兴业务数据存储，还有一些以Excel文件形式存在的历史业务数据，将这些不同来源的数据集成到数据仓库中是一项复杂的任务。
- 不同数据源的数据格式、编码方式、语义等往往存在差异，以日期格式为例，有的数据源可能采用“YYYY - MM - DD”的格式，而有的可能采用“MM/DD/YYYY”的格式，在集成过程中，需要对这些差异进行处理，确保数据在数据仓库中的一致性，不同数据源对于相同概念的定义可能也不同，如“客户”这个概念，在销售系统中可能指的是购买过产品的个人或企业，而在市场调研系统中可能还包括潜在客户。
2、集成的方法与技术
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- 为了实现数据集成，通常采用ETL（Extract - Transform - Load）技术，首先是数据抽取（Extract），从各个数据源中获取相关数据，这可能涉及到数据库查询、文件读取等操作，然后是数据转换（Transform），对抽取的数据进行清洗、转换和标准化等处理，将不同格式的日期统一转换为一种标准格式，对不同语义的概念进行重新定义和映射，使它们在数据仓库中有一致的含义，最后是数据加载（Load），将经过转换的数据加载到数据仓库中。
- 除了ETL技术，还可以采用数据联邦（Data Federation）等方式来实现数据集成，数据联邦允许在不将数据物理移动到数据仓库的情况下，对多个数据源进行虚拟集成，用户可以像查询一个单一的数据源一样查询多个数据源中的数据，不过，这种方式在数据一致性维护和查询性能方面可能面临一些挑战。
时变性
1、时间维度的重要性
- 在数据仓库中，时间是一个非常重要的维度，数据仓库中的数据会随着时间不断变化，这种变化反映了企业业务的发展历程，企业的销售数据随着每个月、每个季度、每年的销售活动而不断更新，这些不同时间点的销售数据对于分析销售趋势、季节性波动等非常关键。
- 时间维度还可以用于对数据进行历史分析，企业可以通过查看过去几年的财务数据，分析企业的财务状况变化，找出盈利增长或下降的时间段，并探究背后的原因，对于产品研发部门，了解产品在不同时间段的用户反馈和使用情况，可以帮助他们改进产品设计。
2、数据的历史记录与快照
- 数据仓库会保存数据的历史记录，这意味着不仅有当前的业务数据，还有过去的数据版本，一个电子商务企业的数据仓库会保存过去每个订单的详细信息，包括订单时间、商品信息、顾客信息等，这些历史记录可以通过数据快照的方式进行保存。
- 数据快照是在特定时间点对数据的一个副本，企业可以根据业务需求定期创建数据快照，如每天、每周或每月创建一次，这样，在进行数据分析时，可以方便地回到某个特定的时间点查看当时的业务状态，当企业想要分析某一促销活动对销售的影响时，可以查看促销活动前后的数据快照，对比销售数据、顾客行为等方面的变化。
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非易失性
1、数据的稳定性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就不会被轻易修改或删除，这与事务处理系统中的数据操作有很大区别，在事务处理系统中，数据经常因为业务操作（如订单修改、库存调整等）而发生变化，而数据仓库主要用于数据分析和决策支持，需要保持数据的稳定性。
- 企业的销售数据一旦进入数据仓库，就成为了一个历史记录，即使在销售系统中对某个订单进行了退款等操作，数据仓库中的原始销售记录仍然保留，这种非易失性使得数据仓库能够提供准确的历史数据视图，便于进行长期的数据分析。
2、数据更新的特殊情况
- 虽然数据仓库中的数据具有非易失性，但也不是完全不更新，在某些情况下，可能会对数据进行修正或补充，当发现数据源中的数据存在错误时，需要对数据仓库中的相应数据进行修正，但这种更新是谨慎的，并且会保留更新的历史记录。
- 随着企业业务的发展，可能会有新的数据需求，企业开展了新的业务线，需要将与新业务相关的数据补充到数据仓库中，在这种情况下，也会对数据仓库进行更新，但同样会遵循非易失性的原则，确保历史数据不受影响并且更新过程可追溯。
数据仓库的这些特点使其成为企业进行数据分析、决策支持和商业智能应用的重要基础设施，通过有效地利用数据仓库，企业可以更好地挖掘数据价值，提升竞争力。
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