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在信息化时代，数据仓库作为企业大数据战略的核心组成部分，其重要性不言而喻，关于数据仓库的四大特征，很多人存在误解，本文将深入剖析数据仓库的四大特征，揭示其中的真实与误解，帮助读者更好地理解数据仓库的本质。
集成性（Integration）
数据仓库的集成性是其核心特征之一，它要求数据仓库能够将来自不同来源、不同格式的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，很多人误以为数据仓库的集成性仅仅是指数据的物理集中，而忽略了数据的逻辑集成。
数据仓库的集成性包括以下三个方面：
1、物理集成：将分散在不同数据库、文件系统等存储介质上的数据进行物理集中，形成一个统一的数据存储空间。
2、逻辑集成：将不同来源、不同格式的数据按照一定的规则进行转换、清洗、整合，形成一个统一的数据模型。
3、功能集成：提供数据抽取、转换、加载（ETL）等功能，实现数据的实时或定时更新。
时变性（Time Variant）
数据仓库的时变性是指数据仓库中的数据随时间变化而变化，反映了企业业务发展的历史和现状，很多人误以为数据仓库的时变性是指数据的实时更新，而忽略了数据的历史累积。
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数据仓库的时变性包括以下两个方面：
1、历史累积：数据仓库存储了企业从成立至今的所有业务数据，反映了企业发展的全过程。
2、实时更新：数据仓库可以定期或实时地从源系统中抽取数据，保证数据的时效性。
不可变性（Non-Volatile）
数据仓库的不可变性是指数据仓库中的数据一旦被加载，就不能被修改、删除或添加，很多人误以为数据仓库的不可变性是指数据的永久保存，而忽略了数据的持久性。
数据仓库的不可变性包括以下两个方面：
1、持久性：数据仓库中的数据在存储过程中，保证了数据的完整性和一致性。
2、不可修改性：数据仓库中的数据一旦被加载，就不能被修改，保证了数据的真实性和可靠性。
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四、Subject Oriented（面向主题）
数据仓库的面向主题是指数据仓库按照企业的业务主题进行组织，以便于用户分析和挖掘，很多人误以为数据仓库的面向主题是指数据仓库只关注某一特定业务主题，而忽略了主题的广泛性。
数据仓库的面向主题包括以下两个方面：
1、主题广泛性：数据仓库涵盖了企业各个业务领域的主题，如财务、销售、生产等。
2、主题关联性：数据仓库中的主题之间相互关联，形成一个完整的业务分析体系。
通过对数据仓库的四大特征进行深入剖析，我们可以发现，很多人对数据仓库的误解主要源于对特征理解的片面性，在实际应用中，我们应该全面、准确地把握数据仓库的本质，充分发挥其在企业大数据战略中的作用。
标签： #数据仓库的四个特征
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