《解析数据仓库的特点：全面深入的探索》
一、数据集成性
数据仓库中的数据来自于多个数据源，如企业内部的各种业务系统（销售系统、财务系统、生产系统等）、外部数据（市场调研报告、行业数据等），这些数据源的数据格式、语义等往往存在差异，数据仓库的一个重要特点就是能够对这些分散、异构的数据进行集成。
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在集成过程中，需要进行数据清洗，去除重复数据，纠正错误数据，像在销售数据中可能存在同一笔销售记录由于系统故障被多次录入的情况，数据仓库会识别并只保留一条准确记录，要进行数据转换，将不同格式的数据统一起来，例如把日期格式从“mm/dd/yyyy”转换为“yyyy - mm - dd”以便于分析，数据仓库通过ETL（Extract，Transform，Load）等工具来实现这种集成，从而为企业提供一个单一、完整的数据视图。
二、面向主题性
数据仓库是围绕主题进行组织的，主题是一个抽象的概念，它对应企业中某一宏观分析领域，在零售企业中，“销售”就是一个主题，这个主题下的数据可能包括销售订单数据、顾客购买行为数据、促销活动数据等。
与传统的面向应用的数据库不同，面向主题的数据仓库结构更有利于决策支持，以销售主题为例，企业的销售部门可以从这个主题中获取到与销售相关的所有数据进行综合分析，比如分析不同地区、不同时间段、不同产品的销售趋势，而不必从各个业务系统（如订单管理系统、库存系统等）中分别去查找相关数据，大大提高了数据分析的效率和准确性。
三、数据的稳定性
数据仓库中的数据相对稳定，一旦数据进入数据仓库，主要是用于查询和分析，而很少进行修改操作，这是因为数据仓库中的数据反映的是历史数据的积累和汇总。
企业每个月会将当月的销售数据经过处理后加载到数据仓库中，这些数据在数据仓库中就成为了历史销售数据的一部分，它们不会因为后续业务系统中的某些临时变动而轻易改变，这种稳定性使得数据仓库能够为企业提供可靠的历史数据参考，以便进行趋势分析、对比分析等，企业可以对比过去五年的销售数据来预测未来的销售情况，如果数据仓库中的数据经常变动，这种预测就会失去准确性。
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四、数据的历史性
数据仓库存储了大量的历史数据，这些历史数据涵盖了较长的时间周期，从企业的角度来看，可以是数年甚至数十年的数据。
通过对历史数据的分析，企业可以发现很多有价值的信息，一家制造企业可以通过分析过去十年的原材料采购价格数据，找出价格波动的规律，从而制定更合理的采购策略，历史数据也有助于企业进行长期的发展规划，银行可以分析过去多年的客户贷款数据，评估不同经济周期下的贷款风险，为未来的信贷业务发展提供决策依据。
五、数据的综合性
数据仓库中的数据是经过综合处理的，这种综合包括数据的汇总、聚合等操作。
在销售数据仓库中，不仅有每一笔销售订单的详细数据，还会有按照地区、时间段、产品类别等维度汇总后的销售数据，如每月的地区销售总额、每种产品的年度销售总量等，这种综合性的数据能够满足企业不同层次的分析需求，企业的高层管理者可能更关注年度的总体销售数据汇总情况，而部门经理可能需要查看特定地区、特定产品的详细销售数据以及相关的汇总数据，数据仓库都能够提供相应的数据支持。
六、非易失性
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数据仓库中的数据是非易失的，这意味着数据不会因为系统故障或其他意外情况而轻易丢失，数据仓库通常采用多种数据存储和备份技术来确保数据的安全性和可用性。
采用冗余存储技术，将数据存储在多个磁盘或存储设备上，当一个存储设备出现故障时，数据仍然可以从其他设备中获取，数据仓库也会定期进行数据备份，将数据备份到磁带、云存储等介质上，这种非易失性保证了企业数据资产的安全性，使得企业可以随时基于数据仓库中的数据进行决策分析，而不必担心数据丢失的风险。
七、支持决策性
数据仓库的最终目的是支持企业决策，它为企业提供了一个集中的数据分析平台，企业的各级决策者可以从数据仓库中获取所需的数据，并运用各种数据分析工具和技术（如数据挖掘、联机分析处理OLAP等）进行分析。
企业的市场营销部门可以通过分析数据仓库中的顾客数据、市场数据等，制定更有针对性的营销策略，企业的财务部门可以利用数据仓库中的财务数据和业务数据进行成本效益分析，为企业的预算制定、投资决策等提供支持，数据仓库中的数据质量、数据结构等都是围绕着支持决策这一核心目标来构建的，从而使企业能够在复杂的市场环境中做出更明智的决策。
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