-
定义与概念
- 数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的系统，它是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库的目的是为企业的决策支持系统（DSS）提供数据支持，帮助企业管理者进行战略决策。例如，一家连锁超市的数据仓库可以围绕销售主题、库存主题、顾客主题等来组织数据，方便管理人员分析销售趋势、库存周转率和顾客购买行为等。
-
数据仓库的架构
- 数据源层：数据仓库的数据来源于多个业务系统，如企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等。这些数据源提供了企业运营过程中的各种数据，包括交易数据、客户数据、产品数据等。
- 数据抽取、转换和加载（ETL）层：这是数据仓库的关键部分。ETL工具负责从不同的数据源中抽取数据，对数据进行清洗（去除噪声、重复数据等）、转换（如数据格式转换、数据编码转换等）和加载操作，将处理后的数据加载到数据仓库的存储层。例如，将日期格式从“MM - DD - YYYY”转换为“YYYY - MM - DD”，统一数据的编码方式等。
- 存储层：数据仓库的存储层通常采用关系型数据库（如Oracle、SQL Server等）或多维数据库（如SAP BW等）来存储数据。数据按照主题进行组织，以星型模型或雪花模型等方式构建数据仓库的模式。在星型模型中，中心是一个事实表，周围是多个维度表；雪花模型则是在星型模型的基础上，对维度表进行进一步的细化。
- 数据访问层：提供各种工具和接口，用于用户访问和分析数据仓库中的数据。这些工具包括报表工具（如Crystal Reports等）、联机分析处理（OLAP）工具（如Microsoft Analysis Services等）和数据挖掘工具（如IBM SPSS Modeler等）。用户可以通过这些工具进行查询、报表生成、数据分析和挖掘等操作。
-
数据仓库的特点
- 面向主题：数据仓库围绕企业的业务主题进行组织，如销售、采购、人力资源等。每个主题都有自己的数据集合，这些数据集合可以提供关于该主题的全面、深入的信息。这种组织方式使得用户可以更容易地找到与特定主题相关的数据，进行针对性的分析。
- 集成性：数据仓库需要将来自不同数据源的数据进行集成。这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式、数据语义等。在数据仓库中，通过ETL过程，将这些差异进行统一处理，使数据在数据仓库中具有一致性和完整性。
- 相对稳定性：数据仓库中的数据主要用于分析和决策支持，而不是日常的业务操作。因此，数据仓库中的数据更新频率相对较低，数据具有相对的稳定性。一般情况下，数据仓库会定期（如每天、每周、每月等）从业务系统中抽取更新数据。
- 反映历史变化：数据仓库会记录数据的历史变化情况。通过对历史数据的分析，企业管理者可以了解业务的发展趋势、发现潜在的问题和机会。例如，通过分析过去几年的销售数据，可以预测未来的销售趋势，为企业的生产和销售计划提供参考。
-
数据仓库的应用场景
- 报表生成：企业可以利用数据仓库生成各种报表，如财务报表、销售报表、库存报表等。这些报表可以提供企业运营的基本数据，帮助管理者了解企业的基本情况。例如，财务部门可以通过数据仓库生成月度财务报表，分析企业的收入、成本和利润情况。
- 数据分析和挖掘：数据仓库为数据分析和挖掘提供了丰富的数据资源。企业可以利用数据挖掘技术（如分类、聚类、关联规则挖掘等）从数据仓库中发现潜在的知识和规律。例如，通过对顾客购买行为数据的分析，可以发现顾客购买商品的关联规则，如购买啤酒的顾客通常也会购买尿布，从而可以进行针对性的商品促销活动。
- 决策支持：企业管理者可以利用数据仓库中的数据进行决策支持。通过对数据的分析和模拟，管理者可以评估不同决策方案的影响，选择最优的决策方案。例如，在制定生产计划时，可以根据市场需求预测（通过对销售数据的分析）和库存情况（通过对库存数据的分析）来确定最佳的生产数量。