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数据仓库作为企业信息系统中不可或缺的一部分，承载着企业大量历史数据和实时数据的存储、管理和分析，数据仓库所存储的数据具有以下五大独特特征：
数据量大
数据仓库存储的数据量通常远大于传统数据库，这是因为数据仓库需要收集、整理和分析企业各个业务部门的数据，以提供全面、多维度的数据支持，据统计，全球企业数据量正以每年60%的速度增长，数据仓库的数据量也随之急剧增加，这种庞大的数据量使得数据仓库在存储、管理和分析数据时面临着诸多挑战，但同时也为企业提供了更全面、深入的数据洞察。
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数据类型多样
数据仓库所存储的数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据主要来源于企业内部各个业务系统，如ERP、CRM等，它们具有固定的格式和字段，半结构化数据通常指具有部分结构的数据，如XML、JSON等，非结构化数据则包括文本、图片、音频、视频等多种形式，这种数据类型的多样性使得数据仓库能够满足企业不同业务部门的数据需求，为企业提供全面的数据支持。
数据历史性强
数据仓库的主要功能之一是存储和分析企业历史数据，与实时数据库相比，数据仓库中的数据具有较长的时间跨度，通常涵盖过去几年甚至几十年的数据，这种历史性数据对于企业进行趋势分析、预测和决策具有重要意义，企业通过对历史数据的挖掘和分析，可以了解业务发展规律、预测未来市场变化，从而制定更加科学、合理的战略。
数据质量要求高
数据仓库中的数据质量直接影响到企业的决策效果，为了保证数据质量，数据仓库在数据采集、清洗、转换和加载过程中需要进行严格的质量控制，具体包括以下几个方面：
1、数据准确性：确保数据仓库中的数据真实、可靠，避免因数据错误导致决策失误。
2、数据完整性：保证数据仓库中的数据全面、完整，避免因数据缺失影响分析结果。
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3、数据一致性：确保数据仓库中的数据在不同部门、不同系统之间保持一致，避免因数据矛盾导致决策困难。
4、数据及时性：保证数据仓库中的数据能够及时更新，以满足企业实时决策的需求。
数据分析能力突出
数据仓库的核心价值在于其强大的数据分析能力，通过数据仓库，企业可以对海量数据进行多维度的分析，挖掘数据中的潜在价值，具体表现在以下几个方面：
1、数据挖掘：通过数据挖掘技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业提供决策支持。
2、联合分析：将不同来源、不同类型的数据进行联合分析，揭示数据之间的关联性，为企业提供更全面的视角。
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3、预测分析：利用历史数据，对未来市场、业务发展趋势进行预测，为企业制定战略提供依据。
4、数据可视化：通过数据可视化技术，将复杂的数据以图表、图形等形式呈现，使企业决策者更直观地了解数据信息。
数据仓库存储的数据具有数据量大、类型多样、历史性强、质量要求高、分析能力突出等特点，企业应充分认识这些特点，合理利用数据仓库，为企业发展提供有力支持。
标签： #数据仓库所存储的数据的特点
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