【数据仓库 | Data Warehouse】数据仓库的四大特性
1. 前言
数据仓库是用于支持管理和决策的数据集合,它汇集了来自不同数据源的历史数据,以便进行多维度的分析和报告。数据仓库的四大特点是:主题性,集成性,稳定性,时变性。
2. 主题性(Subject-Oriented)
2.1 定义:
数据仓库是围绕特定的主题组值数据的,而不是围绕特定的应用或事务处理。每个主题代表了一个特定的业务,如销售,财务,客户关系。
2.2 优点:
主题性可以使得数据仓库的数据更容易理解和使用,用户可以集中关注特定的业务领域,无需关心底层的复杂性。
2.3 示例:
一个销售主题的数据仓库可能包含产品,客户,销售订单,销售业绩等数据。
3. 集成性(Integrated)
3.1 定义:
数据仓库的数据是从多个异构的数据源(如事务处理系统,外部数据,文件等)抽取,清晰,转换并集成的。这些数据源可能有不同的格式和结构,但数据仓库将它们统一成一致的格式。
3.2 优点:
集成性保证了数据的一致性和准确性,消除了数据冗余和不一致问题,使得跨系统的数据分析成为了可能。
3.3 示例:
从多个部门的事务系统(如销售系统,财务系统,库存系统)中抽取数据,经过清洗和转换后,整合到一个统一的数据仓库中。
4. 稳定性(Non-Volatile)
4.1 定义:
数据仓库中的数据是相对稳定的,不会频繁的更新。一旦数据被加载到数据仓库中,通常只会进行定期的更新或追加,而不是频繁的修改。
4.2 优点:
稳定性保证了数据的历史记录和完整性,使得历史数据分析和趋势分析成为可能。
4.3 示例:
销售数据在每个月末被加载到数据仓库中,之后这些数据不会被频繁修改,但可以用于长期的趋势分区。
5. 时变性(Time-Variant)
5.1 定义:
数据仓库中的数据是带有时间戳的,反映了数据随时间的变化情况。数据仓库通常包含历史数据,可以追溯到过去某个时间点的数据状态。
5.2 优点:
时变性使得用户可以进行时间序列分析,了解数据随时间的变化 趋势,支持历史数据的查询和分析。
6. 总结:
- 主题性:数据围绕特定的业务主题组织,便于理解和使用。
- 集成性 :数据从多个数据源抽取,清洗,转换并集成,确保数据的一致性和准确性。
- 稳定性:数据相对稳定,不会频繁更新,保证历史记录的完整性。
- 时变性:数据带有时间戳,反映数据随时间的变化情况,支持历史数据分析。
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