数据仓库主要特征有
一、面向主题
数据仓库是一个面向主题的集成的数据集合，用于支持管理决策，主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，例如销售、市场、财务、人力资源等，数据仓库中的数据是围绕主题进行组织和存储的，而不是像传统数据库那样按照业务流程或应用程序进行组织，这种面向主题的设计使得数据仓库能够更好地满足用户的决策需求，提高决策的准确性和效率。
二、集成
数据仓库中的数据是从多个数据源集成而来的，这些数据源包括企业内部的各种业务系统、外部的数据库和文件等，集成的过程包括数据清洗、转换、集成和加载等步骤，以确保数据的一致性、准确性和完整性，数据仓库中的数据是经过清洗和转换的，去除了噪声和不一致性，使得数据更加可靠和有用。
三、相对稳定
数据仓库中的数据是相对稳定的，不会像传统数据库那样频繁地更新和修改，这是因为数据仓库中的数据主要用于支持决策，而决策通常是基于历史数据和趋势进行的，如果数据频繁地更新和修改，将会影响决策的准确性和可靠性，数据仓库中的数据通常是定期更新的，以反映业务的最新情况。
四、反映历史变化
数据仓库中的数据不仅包含当前的业务数据，还包含历史数据和趋势信息，这使得数据仓库能够更好地支持决策，因为决策通常需要考虑历史数据和趋势，通过分析历史数据和趋势，用户可以发现业务的发展趋势和规律，从而更好地制定决策。
五、支持决策
数据仓库的最终目的是支持决策，因此数据仓库中的数据必须是经过处理和分析的，以便用户能够快速、准确地获取所需的信息，数据仓库中的数据可以通过各种数据分析工具和技术进行处理和分析，例如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，这些工具和技术可以帮助用户发现数据中的隐藏模式和关系，从而更好地支持决策。
六、面向特定的应用
数据仓库是为特定的应用而设计的，它不是一个通用的数据库系统，不同的应用需要不同的数据仓库设计和数据处理方法，以满足其特定的需求，数据仓库的设计和开发需要根据具体的应用需求进行定制化。
七、数据量大
数据仓库中的数据量通常非常大，因为它需要存储历史数据和趋势信息，这些数据可能来自多个数据源，并且需要进行清洗、转换和集成等处理步骤，数据仓库的存储和管理需要采用专门的技术和工具，以确保数据的高效存储和快速访问。
八、数据存储时间长
数据仓库中的数据通常需要存储较长的时间，因为它需要反映业务的历史变化和趋势，这些数据可能需要存储数年甚至数十年，以便用户能够进行长期的分析和决策，数据仓库的存储和管理需要采用可靠的技术和方法，以确保数据的长期保存和可用性。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的、支持决策的、面向特定应用的、数据量大的、数据存储时间长的数据库系统，它的主要特征使得它能够更好地满足用户的决策需求，提高决策的准确性和效率。
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