《解析数据仓库定义所包含的特性》
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一、数据仓库的定义
数据仓库是一个面向主题的（Subject - Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non - Volatile）、反映历史变化（Time - Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
二、数据仓库特性的详细分析
1、面向主题
- 传统的操作型数据库是面向应用进行数据组织的，而数据仓库是面向主题的，主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域，在一个企业数据仓库中，“销售”可以是一个主题，这个主题相关的数据包括销售订单、客户信息、产品信息、销售渠道等，它与操作型数据库中按照业务流程（如订单处理系统、客户关系管理系统等）组织数据有着本质区别，这种面向主题的组织方式使得数据仓库能够更好地为决策支持服务，因为决策者通常是从主题的角度去分析数据，如分析销售趋势、销售区域分布等，而不是从底层的业务操作流程角度。
- 从数据结构来看，面向主题的数据仓库会将与主题相关的各种数据进行整合，可能来自不同的数据源，以销售主题为例，产品数据可能来自生产管理系统，客户数据可能来自客户关系管理系统，销售订单数据可能来自销售管理系统，这种整合是围绕销售这个主题进行的，而不是按照数据源的原始结构。
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2、集成性
- 数据仓库的数据集成是一个复杂的过程，数据来源广泛，可能包括企业内部不同部门的数据库、文件系统，甚至外部数据源，这些数据源中的数据在格式、编码、语义等方面可能存在差异，不同部门对客户性别可能采用不同的编码方式，有的用“M”和“F”，有的用“1”和“0”，在集成到数据仓库时，需要将这些差异进行统一处理，采用一致的编码和数据格式。
- 数据集成还涉及到数据的清洗工作，原始数据中可能存在错误值、重复值等问题，比如在销售数据中，可能存在由于录入错误导致的价格异常值，或者由于系统故障产生的重复订单记录，在集成到数据仓库时，需要通过数据清洗技术识别并纠正这些问题，以保证数据的质量，数据集成还包括对不同数据源中相关数据的合并和汇总，例如将各个销售渠道的销售额汇总到一起，以便从整体上分析企业的销售情况。
3、相对稳定性
- 数据仓库的数据相对稳定，主要是为了支持决策分析，与操作型数据库不同，操作型数据库需要频繁地进行数据的插入、更新和删除操作以支持日常业务流程，而数据仓库主要是对历史数据进行分析，一旦数据进入数据仓库，通常不会被频繁修改，企业的销售数据进入数据仓库后，不会因为某个销售订单的后续微小调整（如客户地址的细微更正）而立即在数据仓库中进行修改。
- 这种相对稳定性也有利于数据仓库的管理和维护，由于数据变更较少，可以采用一些特定的数据存储和索引技术来提高数据查询和分析的效率，相对稳定的数据也使得数据仓库中的数据能够准确反映某一特定时期的业务状况，为趋势分析、对比分析等决策支持功能提供可靠的基础。
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4、反映历史变化
- 数据仓库中的数据能够反映历史变化是其重要特性之一，数据仓库会按照时间顺序存储数据，例如按天、月、年等时间周期记录销售数据、库存数据等，通过这种方式，可以分析数据随时间的变化趋势，如销售额的年度增长趋势、库存水平的季节性波动等。
- 为了实现对历史变化的有效反映，数据仓库通常会采用一些特殊的技术手段，在数据仓库的设计中，会建立时间维度表，用于记录数据的时间戳信息，数据仓库中的数据更新也会考虑到历史数据的保留和新数据的追加，当有新的销售数据进入数据仓库时，不会覆盖旧的数据，而是以一种能够体现历史演变的方式进行存储，这样就可以对企业的业务发展历程进行全面的分析，为企业的战略决策、业务优化等提供依据。
数据仓库定义所包含的这些特性使其成为企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，以应对日益复杂的市场竞争和管理决策需求。
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