数据仓库具备数据集成、面向主题、非易失性、时间敏感性和支持决策等五大特点。这些特性使其成为企业构建数据驱动决策的基石，有助于有效管理和分析数据，支持战略决策。
本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策的数据管理工具，它将分散在不同源系统中的数据整合到一个统一、稳定、可靠的环境中，为企业的数据分析和决策提供支持，数据仓库具有以下五大特点：
数据仓库的特点
1、集成性
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数据仓库的集成性是指将来自不同源系统、不同格式的数据整合到一个统一的数据模型中，这种集成性主要体现在以下几个方面：
（1）数据源多样性：数据仓库可以整合来自各种源系统，如ERP、CRM、SCM等，以及来自外部数据源，如市场调研、天气数据等。
（2）数据格式统一：数据仓库对整合的数据进行格式转换，使其符合统一的数据模型和标准。
（3）数据质量保证：数据仓库在整合过程中对数据进行清洗、去重、标准化等操作，确保数据质量。
2、时变性
数据仓库的时变性是指数据仓库中的数据是不断变化的，以反映企业业务的发展变化，具体表现为以下几个方面：
（1）数据更新：数据仓库中的数据会根据业务需求进行实时更新，以保证数据的时效性。
（2）数据累积：数据仓库会存储企业历史数据，以便进行历史趋势分析。
（3）数据生命周期管理：数据仓库对数据进行生命周期管理，包括数据的创建、存储、查询、删除等。
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3、冗余性
数据仓库的冗余性是指数据仓库中的数据在多个维度、多个层次上进行存储，以满足不同用户的需求，具体表现为以下几个方面：
（1）多维数据模型：数据仓库采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，将数据按照不同的维度进行组织。
（2）粒度细化：数据仓库根据用户需求，对数据进行粒度细化，提供从宏观到微观的多层次数据分析。
（3）数据冗余：数据仓库中的数据在多个维度、多个层次上进行存储，以保证数据的完整性。
4、反映历史数据
数据仓库反映历史数据是指数据仓库存储了企业过去一段时间内的业务数据，以便进行历史趋势分析和预测，具体表现为以下几个方面：
（1）历史数据存储：数据仓库存储了企业历史数据，包括业务数据、财务数据、客户数据等。
（2）时间序列分析：数据仓库对历史数据进行时间序列分析，揭示业务发展趋势。
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（3）预测分析：数据仓库根据历史数据，结合业务规则和算法，对未来的业务趋势进行预测。
5、决策支持
数据仓库的决策支持是指数据仓库为企业提供数据分析和决策支持功能，帮助企业制定合理的业务策略，具体表现为以下几个方面：
（1）数据分析：数据仓库提供各种数据分析工具，如OLAP、数据挖掘等，帮助企业发现数据中的规律和趋势。
（2）报表生成：数据仓库支持报表生成功能，方便用户查看和分析数据。
（3）数据可视化：数据仓库提供数据可视化工具，将数据以图表、地图等形式呈现，提高数据可读性。
数据仓库作为企业数据驱动决策的基石，具有集成性、时变性、冗余性、反映历史数据和决策支持等特点，企业应充分利用数据仓库的优势，为企业的发展提供有力支持。
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