数据仓库存储的数据具有五大显著特点：数据仓库的数据是面向主题的，围绕业务主题组织；数据仓库的数据是集成的，来源于多个数据源；第三，数据仓库的数据是相对稳定的，不经常变动；第四，数据仓库的数据是时变的，反映历史变化；数据仓库的数据是反映历史变化的，用于支持决策分析。
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数据仓库作为企业信息化建设的重要基石，存储了大量的业务数据，为企业的决策提供了有力支持，数据仓库中的数据具有以下五大显著特点：
数据量大
数据仓库中的数据来源于企业各个业务系统，包括销售、财务、生产、人力资源等，这些数据经过清洗、整合、转换后，形成了庞大的数据集，据统计，全球数据量每年以50%的速度增长，数据仓库中的数据量也在不断攀升，如此庞大的数据量，对数据存储、处理和分析提出了更高的要求。
数据多样性
数据仓库中的数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据如关系型数据库中的表，半结构化数据如XML、JSON等，非结构化数据如文本、图片、音频、视频等，这种多样性使得数据仓库能够满足企业不同业务场景的数据需求。
数据一致性
数据仓库中的数据来源于多个业务系统，为保证数据准确性，需要确保数据的一致性，一致性主要体现在以下几个方面：
1、实时性：数据仓库中的数据需要及时更新，以反映企业的最新业务状况。
2、完整性：数据仓库中的数据应包含所有相关业务信息，避免遗漏。
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3、一致性：数据仓库中的数据应与其他业务系统保持一致，避免出现矛盾。
数据时效性
数据仓库中的数据具有一定的时效性，企业需要根据业务需求，对数据进行实时更新和归档，数据时效性体现在以下几个方面：
1、生命周期：数据从生成到消亡的过程，包括数据采集、存储、处理、分析、归档等。
2、更新频率：根据业务需求，对数据进行定期更新，确保数据的实时性。
3、过期处理：对过期的数据进行清理，释放存储空间，提高数据仓库的效率。
数据复杂性
数据仓库中的数据复杂度高，主要体现在以下几个方面：
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1、数据关联：数据仓库中的数据之间存在复杂的关联关系，需要通过数据挖掘等技术进行分析。
2、数据质量：数据仓库中的数据质量参差不齐，需要通过数据清洗、数据整合等技术提高数据质量。
3、数据挖掘：数据仓库中的数据具有很高的价值，需要通过数据挖掘技术挖掘潜在的业务规律。
数据仓库中的数据具有数据量大、多样性、一致性、时效性和复杂性等特点，企业应充分认识到这些特点，采取有效措施，提高数据仓库的数据质量，为企业的决策提供有力支持。
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