数据仓库特点：集成性、面向主题、非易失性、时间特性。它通过集成企业内外数据，构建主题化视图，保证数据稳定性，以时间维度展现变化，为智能决策提供坚实数据基础。
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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自多个源的数据进行整合、清洗和转换，以便为企业的决策者提供准确、可靠、易于理解的信息，数据仓库是大数据时代企业进行智能决策的重要基石。
数据仓库的特点
1、数据集成性
数据仓库具有高度的集成性，能够将来自不同源、不同格式的数据进行整合，这包括内部数据（如企业内部数据库、业务系统等）和外部数据（如市场数据、竞争数据等），数据仓库通过数据清洗、转换和集成，使数据具有较高的质量和一致性，为决策者提供全面、准确的信息。
2、数据一致性
数据仓库中的数据具有较高的一致性，保证了数据在时间和空间上的统一，这主要体现在以下几个方面：
（1）时间一致性：数据仓库中的数据通常按照一定的时间周期进行更新，如每日、每周、每月等，这使得决策者可以追踪数据的变化趋势，更好地把握市场动态。
（2）空间一致性：数据仓库中的数据按照一定的组织结构进行存储，如按部门、按产品、按地区等，这使得决策者可以方便地查看和分析数据，提高工作效率。
3、数据时效性
数据仓库中的数据具有时效性，能够及时反映企业的业务状况，数据仓库通过实时数据抽取、处理和存储，确保数据的新鲜度和准确性，这使得决策者可以快速获取数据，及时作出决策。
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4、数据层次性
数据仓库具有层次性，将数据分为多个层次，满足不同用户的需求，以下是数据仓库的常见层次：
（1）事务层：存储原始的业务数据，如订单、销售、库存等。
（2）维度层：将事务层的数据按照不同的维度进行组织，如时间、地区、产品等。
（3）汇总层：对维度层的数据进行汇总和聚合，如月度、季度、年度等。
5、数据安全性
数据仓库具有严格的安全性措施，保障数据的安全性和隐私性，这包括：
（1）访问控制：对数据仓库中的数据进行权限管理，确保只有授权用户才能访问数据。
（2）数据加密：对敏感数据进行加密，防止数据泄露。
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（3）审计日志：记录用户对数据仓库的访问和操作，便于追踪和审计。
6、数据分析性
数据仓库支持多种数据分析方法，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘、预测分析等，这使得决策者可以根据需求进行数据挖掘和挖掘，为企业提供有针对性的决策支持。
7、数据可扩展性
数据仓库具有可扩展性，能够随着企业业务的发展而不断扩展，这包括：
（1）硬件扩展：通过增加服务器、存储设备等硬件资源，提高数据仓库的处理能力。
（2）软件扩展：通过升级数据仓库软件，增加新的功能模块，满足企业需求。
数据仓库作为一种重要的企业信息资源，具有数据集成性、一致性、时效性、层次性、安全性、分析性和可扩展性等特点，企业通过构建数据仓库，可以更好地管理和分析数据，为企业决策提供有力支持，在当前大数据时代，数据仓库已成为企业实现智能决策的基石。
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