数据仓库的基本特点剖析
一、数据集成性
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1、数据源整合
- 数据仓库的数据来源于多个不同的数据源，在企业环境中，这些数据源可能包括各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，销售系统可能记录着每一笔销售订单的详细信息，包括客户信息、产品信息、销售时间和金额等；财务系统则有公司的财务收支、预算、成本核算等数据，数据仓库要将这些来自不同系统的数据进行整合，消除数据的不一致性，不同系统中对于客户的定义可能存在差异，销售系统中的客户可能侧重于购买行为相关的信息，而财务系统中的客户可能更关注其信用和付款情况，数据仓库需要对这些差异进行处理，构建统一的客户视图，将不同系统中的客户相关数据进行清洗、转换和集成，使得在数据仓库层面，能够以一致的方式看待客户数据。
2、数据转换
- 在集成数据的过程中，数据转换是一个关键环节，这包括对数据格式的转换，将日期格式从一种系统中的“YYYY - MM - DD”转换为另一种系统中通用的“DD/MM/YYYY”格式，还涉及数据编码的转换，不同系统可能对产品类别采用不同的编码方式，数据仓库需要建立映射关系，将各种编码统一转换为数据仓库内部的标准编码，数据的度量单位也可能需要转换，如在不同部门中，销售量可能分别以“件”“箱”等不同单位计量，在数据仓库中需要将其转换为统一的度量单位，以便进行准确的数据分析。
二、数据的非易失性
1、数据持久存储
- 数据仓库中的数据一旦被加载进去，就不会轻易被修改或删除，这与事务处理系统不同，事务处理系统主要关注当前业务操作的准确性和及时性，数据会随着业务的发生不断更新，而数据仓库是为了支持决策分析，它需要保留历史数据，企业的销售数据在事务处理系统中，当发生退货等操作时，会直接修改销售记录的相关数据，但在数据仓库中，销售数据的原始记录会被完整地保留下来，包括销售时的所有信息以及后续可能发生的退货等情况的记录，这样，企业就可以通过分析不同时期的销售数据，了解销售趋势、季节性波动等情况，即使某些销售数据在当前业务状态下已经发生了改变。
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2、支持历史数据分析
- 数据仓库的非易失性使得它能够支持对历史数据的深入分析，企业可以追溯多年前的数据，分析市场的长期发展趋势、产品的生命周期变化等，一家服装企业可以通过分析数据仓库中多年的销售数据，观察不同款式服装在不同季节、不同年份的销售情况，从而预测未来的流行趋势，为产品研发和生产计划提供依据，这种对历史数据的利用，能够帮助企业从长期的角度制定战略决策，而不是仅仅基于当前的短期业务数据。
三、面向主题性
1、主题划分
- 数据仓库是按照主题来组织数据的，主题是一个抽象的概念，它将与某个业务分析领域相关的数据集中在一起，在零售企业中，可能有“销售主题”“库存主题”“客户主题”等。“销售主题”会包含与销售业务相关的所有数据，如销售订单、销售人员、销售渠道、促销活动等数据；“库存主题”则涵盖库存数量、库存地点、库存周转率等相关信息，这种主题划分方式使得数据仓库的结构更加清晰，便于用户从不同的业务角度进行数据分析。
2、数据关联与综合分析
- 各个主题之间的数据虽然相对独立，但又存在着关联关系，以销售主题和库存主题为例，通过关联这两个主题的数据，可以分析销售情况对库存的影响，如销售增长是否导致库存短缺，或者库存积压是否是由于销售不畅等原因，这种基于主题的组织方式有利于进行综合性的数据分析，企业可以从多个主题中获取相关数据，进行跨领域的分析，如分析客户主题和销售主题，了解不同客户群体的购买行为，从而制定有针对性的营销策略。
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四、数据的时变性
1、数据随时间更新
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，虽然数据仓库中的数据是非易失性的，但它需要反映企业业务的最新状态和历史发展过程，每天都会有新的销售数据产生，这些数据会被定期加载到数据仓库中，随着时间的推移，企业的业务结构可能发生变化，如推出新的产品系列、进入新的市场等，这些变化也需要在数据仓库中得到体现，数据仓库需要不断更新以包含新的数据，并对历史数据进行适当的调整，以保持数据的完整性和准确性。
2、支持时间序列分析
- 数据仓库的时变性使得它非常适合进行时间序列分析，企业可以分析数据在不同时间点上的变化趋势，如月度销售额的增长趋势、季度客户投诉率的变化等，通过时间序列分析，企业可以发现业务中的周期性规律、季节性波动以及长期的发展趋势，旅游企业可以通过分析多年来的预订数据在不同季节的变化情况，合理安排资源，提前做好营销和服务准备工作。
数据仓库的这些基本特点使其成为企业进行决策支持的重要工具，通过集成、持久存储、面向主题和时变的数据管理，为企业提供了全面、深入的数据分析基础。
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