在当今数据驱动的时代，企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须充分利用数据资源，挖掘数据价值，为决策制定提供强有力的支持。数据仓库（Data Warehouse）作为一种专门设计用于支持企业决策制定的数据库系统，逐渐成为企业信息化建设的重要一环。本文将深入探讨数据仓库的定义、特点以及构建方式，旨在为企业提供构建高效数据仓库的参考与指导。
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（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。具体来说，数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，这些主题反映了用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域。数据仓库通过集成不同来源的数据，消除源数据中的不一致性，为企业提供全局一致的信息视图。同时，数据仓库中的数据一旦加载进去，通常将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，以保证数据的稳定性和历史可追溯性。
二、数据仓库的特点
-
面向主题：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，这与操作型数据库面向事务处理任务的数据组织方式截然不同。操作型数据库通常与特定的应用相关，而数据仓库则通过整合不同业务系统的数据，形成全局一致的信息视图，支持跨业务的数据分析和关联。
-
集成性：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上，经过系统加工、汇总和整理得到的。这一过程消除了源数据中的不一致性，保证了数据仓库内信息的一致性和全局性。
-
相对稳定性：与操作型数据库中的数据实时更新不同，数据仓库中的数据主要供决策分析之用，因此一旦加载进去，通常将作为数据档案长期保存，不再做频繁的修改和删除操作。这使得数据仓库中的数据具有高度的稳定性和可靠性，为决策分析提供了坚实的基础。
-
反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。这使得企业能够通过对历史数据的分析，了解自身的发展历程，预测未来的发展趋势，为制定战略决策提供有力的支持。
三、数据仓库的构建方式
构建数据仓库是一个复杂而系统的过程，通常包括以下几个关键步骤：
-
确定主题：构建数据仓库的第一步是确定数据分析或前端展现的主题。这些主题应该体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系。例如，某年某月某一地区的啤酒销售情况就是一个典型的主题。通过时间和地区两个维度的组合，可以考察销售情况这个量度。在确定主题时，还需要考虑要分析的技术指标，如年销售额等，并基于这些指标设计量度和维度。
-
设计维度和量度：维度是指分析的各个角度，如时间、地区、产品等。基于不同的维度，可以看到各量度的汇总情况，也可以进行交叉分析。量度则是要统计的指标，如销售额、交易次数等。在设计维度和量度时，需要遵循“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小，以便日后对更细粒度的数据进行分析。同时，还需要考虑量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。
-
处理缓慢变化维度：在数据仓库中，维度表可能会随着时间的推移而发生变化。这些变化包括历史数据的修改、新增数据的保留以及维度成员属性的改变等。处理缓慢变化维度是数据仓库构建中的一个重要环节。常见的处理方法包括使用UPDATE方法修改维度表中的数据、使用UPDATE/INSERT方法保留历史数据和新增数据以及改变维度表属性以加入新的字段列等。
-
加载事实表：事实表是数据仓库中的核心表，包含了关于某一主题的事实记录。这些记录通常来自原始的生产记录或交易记录等。在加载事实表时，需要将各维度的代理键取出放于事实表中，同时保留各量度数据。事实表的设计应遵循“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多（粒度最小），而描述性信息尽量少。
-
建立中间汇总表或物化视图：为了提高查询效率，可以在数据仓库中建立一些相关的中间汇总表或物化视图。这些表或视图通过预先计算并存储一些常用的查询结果，可以大大加快查询速度，提高数据仓库的响应能力。
除了以上关键步骤外，构建数据仓库还需要考虑数据仓库架构的选择。目前常见的数据仓库架构包括数据集市架构、集中式架构、Lambda架构和Kappa架构等。企业应根据自身的发展阶段和实际需求来制定数据建设策略，选择最适合自己的架构方案。
四、总结
数据仓库作为企业信息化建设的重要一环，在支持企业决策、打破数据孤岛、提高跨部门协作效率等方面发挥着重要作用。通过构建高效的数据仓库，企业可以充分利用数据资源，挖掘数据价值，为决策制定提供强有力的支持。在构建数据仓库时，企业需要明确数据分析或前端展现的主题，设计合理的维度和量度，处理缓慢变化维度，加载事实表，并建立中间汇总表或物化视图等。同时，企业还需要根据自身的发展阶段和实际需求来选择合适的数据仓库架构方案。只有这样，才能构建出高效、稳定、可扩展的数据仓库，为企业的未来发展提供有力的支撑。
随着技术的不断发展和业务的不断变化，企业也需要不断调整和优化数仓架构，以适应新的需求和挑战。未来，数据仓库将继续在企业信息化建设中发挥重要作用，成为企业决策的智慧基石。
