数据仓库的特点和功能

下面是数据仓库的特点和功能的完整攻略。

数据仓库的特点

1. 数据集中：数据仓库是将企业内部各种分散的数据集中存储于一个特定的数据库中。这样做既方便管理、维护，也使得数据易于查询和分析。
2. 面向主题：数据仓库以主题为基本构成单位，这是与传统的事务处理系统和关系数据库最明显的不同之处。在数据仓库中，同一主题的数据要集中存放，便于查询和处理。
3. 面向历史：数据仓库一般不仅包含当前的数据，还包含历史数据。这使得数据分析人员可以用过去的数据来做出对未来的预测。
4. 集成：数据仓库是从不同的数据源中集成数据的。通过这种方式，不同数据源中的数据可以进行分析和比较，从而得到更准确的分析结果。
5. 面向分析：数据仓库是为数据分析而设计的，而不是用于事务处理。数据分析人员可以从中提取有用的信息和知识来制定决策，并将这些决策反馈给企业的业务流程。
6. 可扩展：数据仓库可以根据企业的需求和数据源的变化进行扩展或修改，这使得数据仓库可以不断地适应企业的变化。

数据仓库的功能

1. 数据存储：数据仓库是一个长期在线的存储库，可以存储海量的数据，这些数据来自不同的数据源，例如关系型数据库、文本文件、XML文件等。数据仓库的实现可以采用硬盘存储，甚至可以使用云存储等方式。
2. 数据整合：在数据仓库中，来自不同数据源的数据进行整合、转换、清洗和加工，以便于数据分析人员进行查询、报表、数据挖掘等操作。
3. 数据查询：数据仓库中的数据往往是非常庞大的，因此提供了各种查询工具，方便数据分析人员进行复杂的联结查询和数据分析。
4. 数据挖掘和分析：数据仓库提供了各种数据分析和挖掘算法，以便于数据分析人员发现数据之间的关系、规律和趋势，并将这些发现应用于企业的业务流程中。
5. 报表生成：数据分析人员可以利用数据仓库生成各种复杂的报表，以便于管理层了解企业的各项业务指标的情况并进行决策。
6. 决策支持：数据仓库是为企业的决策提供支持的。通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，可以帮助企业制定更准确的业务计划、决策和策略。

实例一：零售店销售数据分析

举例一个大型零售店，该店有成百上千个门店，每个门店每天都会产生大量的销售数据。店家希望了解：哪些商品最畅销？哪些商品季节性销售最好？哪些门店是最赚钱的？哪些门店需要改进等问题。

对于这类情况，一个数据仓库是非常有用的。数据仓库可以将来自不同门店的数据集中在一起，例如客户信息、销售信息、商品信息等等。然后，可以通过这些数据执行一系列复杂的查询和分析，得到关于销售趋势的洞察，以帮助店家制定更好的业务计划和决策。

实例二：医院医疗数据分析

医院每天都产生大量的医疗数据，包括病人病历、治疗记录、病人基本信息等等。这些数据集中在一起可以创建一个医疗数据仓库，以便将这些数据整合在一起并进行分析和挖掘。

通过医疗数据仓库，医院可以了解哪些科室采用何种疗法最有效，哪些科室存在病人等候时间过长的问题，哪些科室需要更多的人员等。这些信息有助于医院制定更好的医疗服务计划，以满足患者的不断变化的需求。