数据仓库的主要特点不包括，而其核心特性包括数据集成、数据一致、数据时效、数据粒度和数据不可变性。构建企业智能化数据平台的关键要素则涉及数据质量、业务理解、技术选型、数据安全和运维管理。
本文目录导读：
整合性
数据仓库的整合性是其最显著的特点之一，在信息爆炸的今天，企业面临着海量的数据来源，如ERP系统、CRM系统、社交媒体等，这些数据分散在不同的系统中，难以形成统一的视图，数据仓库通过数据集成技术，将来自不同源的数据进行清洗、转换和整合，形成一个统一、标准化的数据平台，这样，企业可以轻松地获取全局性的数据信息，为决策提供有力支持。
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一致性
数据仓库的一致性体现在两个方面：一是数据内容的统一，二是数据格式的统一，在数据仓库中，所有数据都按照统一的标准进行存储和展示，确保了数据的一致性，数据仓库采用标准化的数据格式，如XML、JSON等，方便用户进行数据交换和共享，这种一致性使得企业可以方便地获取真实、准确的数据，提高决策的可靠性。
时间性
数据仓库的时间性指的是存储数据的时间跨度，与传统数据库相比，数据仓库不仅存储当前数据，还存储历史数据，这使得企业可以分析数据的变化趋势，预测未来的发展趋势，数据仓库的时间性特点使得企业能够更好地了解自身业务的发展历程，为战略规划提供依据。
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非易失性
数据仓库的非易失性是指数据在存储过程中不会丢失，在传统数据库中，由于硬件故障、软件错误等原因，数据可能会丢失，而在数据仓库中，采用多种备份和恢复机制，确保数据的完整性和安全性，这种非易失性使得企业可以放心地存储和利用数据，降低数据丢失的风险。
多维性
数据仓库的多维性是指数据可以从多个角度进行分析，在数据仓库中，数据按照维度进行组织，如时间、地域、产品、客户等，用户可以根据自己的需求，从不同维度进行数据查询和分析，这种多维性使得企业可以全面、深入地了解业务状况，发现潜在的问题和机遇。
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数据仓库的五大核心特性，即整合性、一致性、时间性、非易失性和多维性，为企业构建智能化数据平台提供了有力保障，通过数据仓库，企业可以轻松地整合、分析和管理海量数据，为决策提供有力支持，在未来的企业发展中，数据仓库将发挥越来越重要的作用。
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