本文目录导读：
在当今这个大数据时代，数据已成为企业发展的核心资产，为了更好地挖掘数据的价值，企业纷纷建立了数据仓库，数据仓库究竟存储了哪些数据？它们又如何为企业决策提供支持呢？
数据仓库存储的数据类型
1、结构化数据
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结构化数据是指具有固定格式、能够用二维表格结构来表示的数据，企业的客户信息、销售数据、财务报表等，这些数据通常来源于企业的业务系统，如ERP、CRM、财务系统等。
2、半结构化数据
半结构化数据是指具有部分结构化特征的数据，这类数据通常来源于互联网、社交媒体、物联网设备等，网页内容、日志文件、传感器数据等。
3、非结构化数据
非结构化数据是指没有固定格式、无法用二维表格结构来表示的数据，文本、图片、音频、视频等，这类数据在数据仓库中占有很大比例，企业需要借助自然语言处理、图像识别等技术手段来提取其中的有价值信息。
数据仓库存储的数据特点
1、时效性
数据仓库中的数据具有时效性，即数据反映的是过去一段时间内的业务情况，这有助于企业分析历史数据，发现业务规律，为决策提供依据。
2、全面性
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数据仓库存储的数据覆盖了企业业务的全貌，包括各个部门、各个业务环节的数据，这有助于企业从全局角度分析问题，制定全面的发展战略。
3、一致性
数据仓库中的数据经过清洗、整合、转换等过程，保证了数据的一致性，这有助于企业避免因数据不一致而导致的决策失误。
4、可扩展性
数据仓库具有较好的可扩展性，能够根据企业业务发展需求，不断扩展存储空间，容纳更多数据。
数据仓库为企业决策提供支持
1、数据挖掘与分析
数据仓库存储的大量数据为数据挖掘与分析提供了丰富的素材，企业可以通过数据挖掘技术，发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
2、预测与预警
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数据仓库中的历史数据可以用于预测未来业务趋势，企业可以根据预测结果，提前制定应对策略，降低风险。
3、决策支持
数据仓库为企业提供了全面、准确、及时的数据，有助于企业领导层做出科学、合理的决策。
4、业务优化
通过对数据仓库中的数据进行深入分析，企业可以发现业务中的瓶颈和问题，从而优化业务流程，提高运营效率。
数据仓库作为企业决策的智慧源泉，存储了企业各个方面的数据，通过对这些数据的挖掘与分析，企业可以更好地了解自身业务，制定科学的发展战略，实现可持续发展，在未来的大数据时代，数据仓库将发挥越来越重要的作用。
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