数据仓库的主要特点包括数据集成、面向主题、非易失性、时间特性、支持查询和分析、数据量巨大和源数据的历史性。不包括的特点是数据仓库并非实时更新，它主要关注数据的累积和分析，而非即时数据变动。
本文目录导读：
数据仓库的七大特点
1、数据集成：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，这包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
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2、数据一致性：数据仓库中的数据经过清洗、转换和集成后，确保数据的一致性和准确性。
3、数据历史性：数据仓库存储了历史数据，可以方便地进行趋势分析和预测。
4、数据多维性：数据仓库支持多维数据分析，通过立方体模型、星型模型等，实现对数据的全方位分析。
5、数据共享性：数据仓库中的数据可以被多个部门、多个用户共享，提高数据利用率。
6、数据独立性：数据仓库与业务系统分离，降低业务系统变更对数据仓库的影响。
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7、数据安全性：数据仓库具有完善的安全机制，保障数据安全。
不包括的特点
1、实时性：数据仓库并非实时数据源，它侧重于历史数据的存储和分析，实时数据通常存储在实时数据库或大数据平台中。
2、数据更新频率：数据仓库中的数据更新频率较低，一般以天、周、月为单位，而实时数据库或大数据平台中的数据更新频率较高。
3、数据来源单一：数据仓库的数据来源可能较为单一，主要针对特定业务或领域，而大数据平台的数据来源广泛，包括互联网、物联网、社交媒体等。
4、数据存储规模：数据仓库的存储规模相对较小，一般以TB级别为主，大数据平台的存储规模可达PB级别甚至更高。
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5、数据处理能力：数据仓库的处理能力相对较低，主要针对批量数据处理，大数据平台具有强大的数据处理能力，支持实时、流式数据处理。
6、数据可视化：数据仓库并非专门用于数据可视化，虽然它支持可视化分析，但并非主要功能，数据可视化通常使用专门的工具或平台实现。
7、数据挖掘：数据仓库并非专门用于数据挖掘，虽然它支持数据挖掘分析，但并非主要功能，数据挖掘通常使用专门的工具或平台实现。
数据仓库作为一种强大的数据分析工具，具有诸多优点，它并非完美无缺，也存在一些不包括的特点，了解这些特点有助于我们更好地利用数据仓库，发挥其在数据分析中的重要作用，在实际应用中，我们需要根据业务需求选择合适的数据存储和分析平台，实现数据价值的最大化。
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