本文目录导读：
概述
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，是实现数据资产化、价值化的关键，它将企业内部及外部数据整合、清洗、存储，为决策者提供准确、可靠的数据支持，本文将围绕数据仓库的定义，探讨其包含的核心特性，旨在帮助读者更好地理解数据仓库的构建与运用。
数据仓库的定义
数据仓库是一个集成的、主题相关的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持企业决策分析，其核心特性如下：
1、集成性
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数据仓库的集成性体现在以下几个方面：
（1）数据来源多样：数据仓库可以从企业内部的各种业务系统、外部数据源、互联网等途径获取数据。
（2）数据格式统一：数据仓库对来自不同数据源的数据进行清洗、转换，使其满足统一的数据格式和标准。
（3）数据关联性强：数据仓库中的数据之间存在紧密的关联关系，便于用户从不同角度进行数据分析和挖掘。
2、主题相关性
数据仓库的主题相关性是指数据仓库中的数据围绕一定的业务主题进行组织，具体表现为：
（1）业务主题明确：数据仓库针对企业业务需求，明确划分业务主题，如销售、生产、财务等。
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（2）数据内容丰富：针对每个业务主题，数据仓库收集相关数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据更新及时：数据仓库确保业务主题数据的新鲜度，以满足决策分析的需求。
3、非易失性
数据仓库的非易失性是指数据在仓库中存储期间保持不变，以保证数据的可靠性和一致性，具体体现在：
（1）数据一致性：数据仓库中的数据在存储、处理和查询过程中保持一致性。
（2）数据完整性：数据仓库中的数据在存储、处理和查询过程中保持完整性，防止数据丢失和错误。
（3）数据安全性：数据仓库采用安全措施，防止未经授权的访问和数据泄露。
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4、时间序列性
数据仓库的时间序列性是指数据仓库中的数据按照时间顺序进行组织，具体表现为：
（1）数据粒度多样：数据仓库支持不同粒度的数据，如日、月、季度、年度等。
（2）数据时效性强：数据仓库关注数据的时效性，及时更新历史数据，满足决策分析的需求。
（3）数据趋势分析：数据仓库支持对历史数据进行趋势分析，为企业决策提供有力支持。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，具有集成性、主题相关性、非易失性和时间序列性等核心特性，掌握这些特性，有助于企业更好地构建和运用数据仓库，实现数据资产化、价值化，为企业决策提供有力支持，在未来的发展中，数据仓库将继续发挥重要作用，助力企业实现数字化转型。
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