数据仓库存储数据具有五大独特特性：1. 面向主题，围绕业务主题组织数据；2. 非易失性，保证数据持久性；3. 时变性，记录历史数据变化；4. 原子性，数据粒度细化；5. 统一性，消除数据冗余，保证数据一致性。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为一种重要的数据管理工具，已经成为企业、政府等机构信息化建设的重要组成部分，数据仓库所存储的数据具有以下五大独特特性：
数据量大
数据仓库中的数据量通常非常庞大，远超传统数据库，这些数据来源于企业内部各个业务系统，如ERP、CRM、SCM等，以及外部数据源，如互联网、社交媒体等，据统计，全球数据量每年以50%的速度增长，而数据仓库正是这些海量数据的集中存储地。
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数据类型多样
数据仓库中的数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据指的是具有固定格式的数据，如关系型数据库中的表格数据；半结构化数据指的是具有一定结构但格式不固定的数据，如XML、JSON等；非结构化数据则是指没有固定格式的数据，如文本、图片、音频、视频等，这种多样化的数据类型使得数据仓库能够满足不同业务场景的需求。
数据质量高
数据仓库中的数据质量要求较高，因为数据仓库主要用于支持决策分析和数据挖掘，为了确保数据质量，数据仓库需要具备以下特点：
1、数据准确性：数据仓库中的数据必须准确无误，确保决策分析结果的可靠性。
2、数据完整性：数据仓库中的数据应涵盖所有相关业务领域，避免信息孤岛。
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3、数据一致性：数据仓库中的数据应保持一致性，避免因数据源不同而产生矛盾。
4、数据实时性：数据仓库中的数据应具有一定的实时性，以便为决策者提供最新的业务信息。
数据历史性强
数据仓库中的数据通常具有较长的时间跨度，能够存储多年甚至数十年的数据，这种历史性数据对于分析历史趋势、预测未来趋势具有重要意义，通过对历史销售数据的分析，企业可以预测未来市场需求，调整生产计划。
数据关联性强
数据仓库中的数据具有较强的关联性，通过数据关联分析可以发现不同业务领域之间的潜在关系，这种关联性有助于企业挖掘数据价值，为决策提供有力支持，通过分析客户购买行为与客户满意度之间的关系，企业可以制定更有针对性的营销策略。
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数据仓库所存储的数据具有数据量大、数据类型多样、数据质量高、数据历史性强和数据关联性强的五大独特特性，这些特性使得数据仓库成为企业、政府等机构进行数据管理和决策分析的重要工具，随着大数据技术的不断发展，数据仓库的应用范围将越来越广泛，为各行各业带来更多价值。
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