《追溯数据仓库定义的提出者：数据仓库概念的起源与发展》
一、数据仓库概念的诞生背景
在信息技术不断发展的进程中，企业面临着数据管理和利用的诸多挑战，随着计算机系统的广泛应用，企业各个部门都积累了大量的数据，这些数据分散在不同的业务系统中，如财务系统、销售系统、生产系统等，这些数据的格式、存储方式以及使用目的存在很大差异，企业难以从整体上对这些数据进行分析以支持决策。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
在这样的背景下，数据仓库的概念应运而生，它旨在整合企业内分散的数据，将不同来源的数据进行抽取、转换和加载（ETL），最终以一种统一的、面向主题的、集成的、随时间变化且相对稳定的数据存储形式存在，为企业的决策分析提供有力支持。
二、数据仓库定义的提出者——比尔·恩门（Bill Inmon）
数据仓库概念的提出者是比尔·恩门，他被尊称为“数据仓库之父”，在20世纪80年代末，恩门就开始关注企业数据管理面临的困境，并着手研究一种能够有效整合企业数据的解决方案。
恩门对比企业运营数据库和数据仓库时指出，运营数据库主要是为了支持日常的业务操作，例如事务处理，它侧重于数据的快速插入、更新和删除操作，以确保业务流程的顺利进行，而数据仓库则有着不同的使命，它是为了支持企业的决策分析，恩门认为数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的（相对稳定的）、随时间变化的数据集合，用于支持企业的管理决策过程。
三、恩门对数据仓库定义的详细阐释
1、面向主题
- 数据仓库围绕着企业中的特定主题进行组织，如销售主题、客户主题等，以销售主题为例，它会包含与销售相关的各种数据，如销售订单、销售渠道、销售人员等信息，这种组织方式与传统的操作型数据库按照应用程序功能进行组织（如财务模块、库存模块）有很大区别，通过面向主题的组织，企业能够更方便地从不同角度对特定业务领域进行分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、集成
- 数据仓库中的数据来自企业内的多个数据源，这些数据源的数据格式、编码方式等可能存在差异，不同部门对客户性别可能采用不同的编码（0/1或者M/F等），在数据仓库中，需要对这些来自不同源的数据进行集成处理，统一数据格式、编码规则等，确保数据的一致性和准确性。
3、非易失（相对稳定）
- 与操作型数据库频繁的数据更新不同，数据仓库中的数据相对稳定，一旦数据被加载到数据仓库中，一般不会进行实时的修改操作，这是因为数据仓库主要用于分析历史数据和趋势，数据的修改可能会影响分析结果的准确性和一致性。
4、随时间变化
- 数据仓库中会记录数据的历史变化情况，客户的订单信息会随着时间不断增加，企业可以通过分析不同时间段的订单数据，了解客户购买行为的变化趋势、季节性波动等情况，从而为市场营销策略、产品研发等决策提供依据。
四、数据仓库概念的发展与影响
图片来源于网络，如有侵权联系删除
自恩门提出数据仓库的定义后，数据仓库技术得到了迅速的发展，各大软件厂商纷纷推出自己的数据仓库解决方案，如Oracle、IBM等，数据仓库的概念也在不断扩展和深化。
随着企业对数据分析需求的不断提高，数据仓库与其他技术如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等紧密结合，数据挖掘技术可以从数据仓库中挖掘出潜在的有价值的信息，如客户细分、关联规则挖掘等；OLAP技术则可以让用户从多个维度对数据仓库中的数据进行快速分析，如从时间、地区、产品等维度分析销售数据。
在当今的大数据时代，虽然数据的规模、类型和处理速度都发生了巨大变化，但数据仓库的基本概念和原则仍然具有重要的价值，它为企业在海量数据中进行有效的数据管理和决策支持提供了重要的理论基础。
比尔·恩门提出的数据仓库定义对企业数据管理和决策分析产生了深远的影响，并且在信息技术不断发展的今天仍然发挥着不可替代的重要作用。
评论列表