数据仓库主要特点包括数据集成、主题导向、非易失性、时间特性等。这些特点确保了数据仓库能高效处理信息，支持决策制定。构建数据仓库旨在建立强大信息处理和决策支持系统。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已成为企业决策支持系统的重要支柱，数据仓库以其独特的特点，为企业提供了强大的数据处理能力，助力企业实现数据驱动决策，以下是数据仓库的主要特点：
面向主题
数据仓库与传统数据库的最大区别在于，它面向主题而非面向应用，主题是指企业业务活动中的一个独立领域，如销售、生产、财务等，数据仓库通过对企业业务活动的抽象，将各个业务领域的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，便于用户从不同角度、不同层次分析数据。
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集成性
数据仓库的集成性体现在两个方面：一是数据来源的集成，二是数据格式的集成，数据仓库需要从各个业务系统、外部系统、互联网等渠道获取数据，并将其转换为统一的数据格式，以满足数据分析的需求，这种集成性使得数据仓库能够全面、系统地反映企业业务状况。
时变性
数据仓库中的数据具有时变性，即随着时间的推移，数据会不断更新，数据仓库通过对历史数据的存储，使得企业可以回顾过去、分析现在、预测未来，这种时变性使得数据仓库成为企业决策支持系统的重要基础。
非易失性
数据仓库中的数据具有非易失性，即一旦数据被存储到数据仓库中，就不会被删除或修改，这种非易失性保证了数据的完整性和可靠性，使得企业可以放心地进行数据分析。
数据量巨大
数据仓库存储的数据量通常非常大，远远超过传统数据库，这是因为数据仓库需要存储历史数据，以及实时数据，庞大的数据量使得数据仓库对硬件、软件、存储等方面的要求较高。
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支持复杂查询
数据仓库支持复杂的查询操作，如多表关联、聚合、分组、排序等，这些复杂查询能力使得用户可以轻松地获取所需的信息，为企业决策提供有力支持。
数据质量高
数据仓库中的数据质量较高，这是因为数据仓库在设计阶段就充分考虑了数据质量，数据仓库对数据源进行严格的筛选和清洗，确保数据准确、可靠。
易于扩展
数据仓库具有良好的扩展性，可以方便地添加新的数据源、新的数据格式，以满足企业不断变化的需求，这种扩展性使得数据仓库可以长期为企业服务。
支持多维分析
数据仓库支持多维分析，即从多个维度对数据进行分析，这种多维分析能力使得企业可以全面、深入地了解业务状况，为企业决策提供有力支持。
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数据仓库以其独特的特点，为企业提供了强大的数据处理能力，助力企业实现数据驱动决策，随着大数据时代的到来，数据仓库在企业管理中的地位将越来越重要。
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