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数据仓库的定义
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，它将来自不同来源的数据进行整合、清洗、转换，为用户提供统一、一致、可靠的数据支持。
数据仓库的主要特征
1、面向主题
数据仓库的设计以业务主题为中心，将业务过程中的数据按照主题进行分类、组织，这种设计方式使得数据仓库能够更好地满足用户的需求，便于用户快速找到所需信息。
2、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）数据来源的多样性：数据仓库可以集成来自各个业务系统的数据，如ERP、CRM、HR等，实现数据的统一管理和分析。
（2）数据格式的统一：通过数据清洗、转换等过程，将不同来源的数据格式统一，确保数据的一致性。
（3）数据结构的统一：将不同来源的数据按照主题进行分类、组织，形成统一的数据结构，方便用户查询和分析。
3、非易失性
数据仓库中的数据具有非易失性，即一旦数据被存储到数据仓库中，除非进行数据删除操作，否则数据将永久保留，这保证了数据的完整性和可靠性。
4、时间序列
数据仓库中的数据具有时间序列特征，即数据按照时间顺序进行存储，这使得用户可以方便地查询和分析历史数据，为决策提供依据。
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5、支持数据挖掘
数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，通过数据挖掘技术，可以从数据仓库中提取有价值的信息，为企业的经营决策提供支持。
数据仓库的优势
1、提高决策效率
数据仓库通过整合、清洗、转换等过程，将分散、孤立的数据整合为统一、一致的数据，为用户提供全面、准确的数据支持，从而提高决策效率。
2、降低数据冗余
数据仓库将不同来源的数据进行整合，避免了数据冗余，降低了数据存储成本。
3、提高数据质量
数据仓库通过数据清洗、转换等过程，确保了数据的一致性和准确性，提高了数据质量。
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4、促进数据共享
数据仓库为各个业务系统提供了统一的数据接口，促进了数据共享，降低了数据孤岛现象。
5、支持数据挖掘
数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，有助于企业发现潜在的价值，为经营决策提供支持。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，具有面向主题、集成性、非易失性、时间序列和支撑数据挖掘等五大核心特征，它为企业的决策提供了全面、准确、可靠的数据支持，有助于提高企业竞争力，在当今大数据时代，数据仓库的重要性日益凸显，企业应充分认识并发挥数据仓库的作用，为企业发展奠定坚实基础。
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