数据仓库的主要特点包括
一、面向主题
数据仓库的数据是围绕着特定的主题进行组织的，主题是一个在较高层次上对数据的概括和归类，它与企业的业务领域或分析需求相关，在一个企业中，主题可能包括客户、产品、销售、财务等，数据仓库将来自不同数据源的数据按照主题进行整合和存储，使得用户可以从一个统一的视角来分析和理解数据，这种面向主题的数据组织方式有助于提高数据的可用性和分析效率，因为用户可以快速地找到与他们感兴趣的主题相关的数据。
二、集成性
数据仓库的数据是从多个数据源集成而来的，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统，如 ERP、CRM、财务系统等，也可能包括外部的数据来源，如市场调研数据、行业报告等，数据仓库通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程将这些数据源的数据进行整合和清洗，去除重复的数据、纠正数据中的错误和不一致性，并将数据转换为统一的格式和标准，这种集成性使得数据仓库中的数据具有更高的质量和一致性，从而提高了数据分析的准确性和可靠性。
三、相对稳定性
数据仓库中的数据是相对稳定的，不会像操作型数据库中的数据那样频繁地更新，这是因为数据仓库主要用于支持决策分析和长期的趋势分析，而不是实时的业务处理，数据仓库中的数据通常是历史数据，它们反映了企业过去的业务情况和发展趋势，这种相对稳定性使得数据仓库可以更好地支持长期的决策制定和战略规划，因为用户可以基于历史数据进行分析和预测。
四、反映历史变化
数据仓库中的数据不仅包含了当前的业务数据，还包含了历史数据，这些历史数据可以帮助用户了解企业过去的业务情况和发展趋势，从而更好地预测未来的业务发展，通过分析历史销售数据，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，从而制定更加合理的营销策略和生产计划，数据仓库还可以记录数据的变化历史，使得用户可以了解数据的更新过程和原因，从而更好地理解数据的含义和价值。
五、支持决策
数据仓库的最终目的是支持决策制定，数据仓库中的数据经过整合、清洗和转换，具有更高的质量和一致性，可以为用户提供更加准确和可靠的数据分析结果，用户可以通过数据仓库进行各种数据分析和挖掘，如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，以发现数据中的潜在模式和关系，从而为决策提供支持，数据仓库还可以与其他决策支持工具和系统进行集成，如商业智能（BI）系统、决策支持系统（DSS）等，以提高决策的效率和效果。
数据仓库是一种用于支持决策分析和长期的趋势分析的技术架构，它具有面向主题、集成性、相对稳定性、反映历史变化和支持决策等主要特点，这些特点使得数据仓库可以更好地满足企业对数据的需求，提高数据分析的准确性和可靠性，为企业的决策制定提供有力的支持。
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