《剖析数据仓库特点：纠正错误认知》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据仓库的特点
1、面向主题
- 数据仓库是围绕特定主题组织数据的，在一个零售企业的数据仓库中，可能有“销售”“库存”“客户”等主题，以“销售”主题为例，它会整合与销售相关的各种数据，如销售订单信息（包括订单编号、下单时间、销售金额、销售产品等）、销售人员信息（负责该订单的销售人员编号、姓名、所属部门等）以及销售渠道信息（是线上销售还是线下实体店销售等），这种面向主题的组织方式与传统的操作型数据库面向应用的组织方式有很大区别，操作型数据库往往是为了满足特定业务操作的需求，如在线交易系统主要关注订单的即时处理，而数据仓库则是从更高层次对数据进行整合，以便于从销售这个主题的多个维度进行分析，如分析不同时间段、不同地区、不同产品类别的销售情况等。
- 它有助于企业从业务的宏观角度进行决策支持，通过将分散在不同业务系统中的与主题相关的数据集中起来，企业管理者能够更清晰地了解特定业务领域的整体状况，而不是被各个业务系统中碎片化的数据所困扰，在分析客户主题时，可以将客户的基本信息（年龄、性别、地址等）、客户的购买历史（购买产品、购买频率、购买金额等）以及客户的售后服务记录（投诉次数、维修记录等）整合在一起，从而全面评估客户的价值，制定精准的营销策略。
2、集成性
- 数据仓库的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，还可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业统计数据等，在集成这些数据时，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL）等操作。
- 数据清洗是去除数据中的噪声和错误数据的过程，在从多个销售终端收集销售数据时，可能会存在数据录入错误，如价格录入错误或者产品编号错误等，数据清洗就是要识别并修正这些错误，转换则是将不同数据源中的数据统一格式和语义的过程，不同的业务系统可能对日期的格式有不同的表示方法，有的是“年 - 月 - 日”，有的是“日/月/年”，在集成到数据仓库时就需要将日期格式统一，加载是将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中的过程，通过这些集成操作，数据仓库中的数据是经过整合的、一致的数据，为企业提供了一个全面、准确的数据视图。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 一家制造企业的数据仓库集成了来自生产管理系统、财务系统和销售系统的数据，生产管理系统提供生产进度、原材料消耗等数据，财务系统提供成本核算、资金流动等数据，销售系统提供订单数量、销售额等数据，通过集成这些数据，企业可以分析生产、财务和销售之间的关联关系，如生产成本对产品定价和销售利润的影响，从而优化企业的运营策略。
3、相对稳定性
- 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，与操作型数据库频繁的插入、更新和删除操作不同，数据仓库的数据更新相对不那么频繁，一旦数据被加载到数据仓库中，它通常会在一段时间内保持不变，除非有新的数据需要定期集成或者有数据修正的情况。
- 企业可能每天或每周将新的销售数据、库存数据等集成到数据仓库中，但对于已经存在于数据仓库中的历史数据，如过去一年的销售数据，不会频繁地修改，这种相对稳定性使得数据仓库可以支持复杂的数据分析和数据挖掘任务，因为在进行数据分析时，如果数据频繁变动，会导致分析结果的不稳定和不可靠，在进行年度销售趋势分析时，如果销售数据在分析过程中不断被修改，就很难得出准确的销售趋势结论。
- 数据仓库中的数据结构也相对稳定，虽然随着企业业务的发展和需求的变化，数据仓库可能会进行一些结构调整，但这种调整相对于操作型数据库来说频率较低，这是因为数据仓库的设计是基于企业的长期分析需求，一旦建立了合适的主题域和数据模型，就会在较长时间内保持稳定，以便于持续地进行数据分析和决策支持。
4、随时间变化性
- 数据仓库中的数据包含了大量的历史数据，并且这些数据会随着时间不断积累，这是为了能够支持对业务发展历程的分析，企业可以通过分析多年的销售数据来观察市场的变化趋势、产品的生命周期等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据仓库中的数据通常带有时间戳，以记录数据的产生时间或者进入数据仓库的时间，这有助于进行基于时间序列的分析，如按季度分析销售额的增长情况、分析客户在不同时间段的购买行为变化等，数据仓库还可以支持对历史数据的回溯和对比分析，企业可以对比去年同期的销售业绩，找出增长或下降的原因，这种随时间变化性的特点使得数据仓库成为企业进行趋势分析、预测分析等的重要工具。
二、常见的对数据仓库特点的错误理解
在对数据仓库特点的理解中，可能存在一些错误的观点，有人可能认为数据仓库的数据是实时更新的，这与数据仓库相对稳定性的特点相悖，数据仓库虽然会定期集成新数据，但它不是像操作型数据库那样实时地反映业务的每一个操作变化，另一种错误观点可能是认为数据仓库不需要进行数据集成，只需要简单地将数据堆积在一起，但实际上，数据集成是数据仓库的核心特点之一，没有有效的数据集成，数据仓库就无法提供全面、准确的分析数据，还有人可能错误地认为数据仓库的主题是固定不变的，而实际上随着企业业务的发展和战略的调整，数据仓库的主题可能会进行扩展或者优化，以适应新的分析需求。
正确理解数据仓库的特点对于企业构建和使用数据仓库进行有效的决策支持至关重要，通过把握这些特点，企业能够更好地规划数据仓库的建设，整合数据资源，进行准确的数据分析，从而提升企业的竞争力。
评论列表