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数据集成
数据集成是数据仓库的核心特点之一，数据仓库将来自各个业务系统的数据，按照一定的规则和格式进行整合，形成一个统一的数据源，这种集成不仅仅是简单的数据合并，更是一种深层次的数据融合，使原本分散、孤立的数据变得有组织、有规律。
1、多源异构数据集成：数据仓库可以集成来自不同来源、不同格式、不同结构的数据，这些数据可能来自企业内部各个业务系统，如ERP、CRM、SCM等，也可能来自外部数据源，如市场调研、政府公开数据等。
2、数据清洗与转换：在数据集成过程中，需要对数据进行清洗和转换，以保证数据的一致性和准确性，数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等；数据转换则包括格式转换、类型转换、计算转换等。
3、数据映射与关联：数据集成过程中，需要对数据进行映射和关联，将不同数据源中的相同数据项进行匹配，以便在数据仓库中统一管理和分析。
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数据一致
数据一致是数据仓库的另一个重要特点，数据仓库中的数据应保持一致性，即在同一时间段内，同一数据项在不同数据源中的值应保持一致。
1、数据同步：数据仓库需要与各个业务系统保持实时或定时同步，以确保数据的一致性，数据同步可以是全量同步，也可以是增量同步。
2、数据版本控制：在数据集成过程中，可能需要对数据进行修改或更新，数据仓库应支持数据版本控制，记录数据变更的历史，方便用户追溯和分析。
3、数据比对与审计：数据仓库应提供数据比对和审计功能，帮助用户发现和解决数据不一致的问题。
数据质量
数据质量是数据仓库的基石，高质量的数据是进行准确分析和决策的前提，数据仓库应具备以下数据质量特点：
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1、准确性：数据仓库中的数据应准确无误，避免因数据错误导致的分析偏差。
2、完整性：数据仓库应包含所有相关数据，避免因数据缺失导致的分析不全面。
3、一致性：数据仓库中的数据应保持一致性，避免因数据重复、矛盾导致的分析混乱。
4、及时性：数据仓库应实时或定时更新数据，确保分析结果的时效性。
数据时效性
数据时效性是指数据仓库中的数据应具有一定的时效性，即数据反映的是最近一段时间内的信息，数据时效性对决策分析具有重要意义。
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1、定时更新：数据仓库应定期更新数据，如每天、每周、每月等，以满足不同分析需求。
2、实时更新：对于某些实时性要求较高的业务场景，数据仓库应支持实时数据更新。
3、数据过期处理：对于过期的数据，数据仓库应进行有效处理，如标记、删除等，以保证数据仓库中的数据质量。
数据仓库的四个特点——数据集成、数据一致、数据质量和数据时效性，共同构成了数据仓库的核心价值，企业应充分认识并重视这些特点，以提高数据仓库的实用性，为决策分析提供有力支持。
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