本文目录导读：
正确说法
1、数据仓库的数据具有集成性：数据仓库的数据来自不同的业务系统，需要经过抽取、转换、加载（ETL）等过程，将这些来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据格式和结构。
2、数据仓库的数据具有历史性：数据仓库存储了大量的历史数据，便于用户对业务进行趋势分析、预测等操作，历史数据通常是按照时间顺序存储，便于查询和分析。
3、数据仓库的数据具有一致性：数据仓库的数据经过清洗、去重、校验等过程，确保数据的一致性和准确性，一致性保证了用户在使用数据时，能够获得可靠的信息。
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4、数据仓库的数据具有实时性：随着大数据技术的发展，数据仓库的实时性越来越高，实时数据仓库能够实时捕获业务系统的数据，为业务决策提供实时支持。
5、数据仓库的数据具有多维性：数据仓库采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，便于用户从不同维度对数据进行查询和分析。
6、数据仓库的数据具有非易失性：数据仓库的数据一旦被加载，就不会轻易被修改或删除，保证了数据的完整性。
错误说法
1、数据仓库的数据具有低冗余性：数据仓库的数据可能存在冗余，这是因为在ETL过程中，为了保证数据的一致性和准确性，可能会对某些数据进行重复存储。
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2、数据仓库的数据具有实时性：虽然现代数据仓库技术可以实现实时数据加载，但并非所有数据仓库都具有实时性，部分数据仓库可能只存储历史数据。
3、数据仓库的数据具有自解释性：数据仓库的数据并不具备自解释性，用户需要根据业务背景和数据分析技能，对数据进行解读和挖掘。
4、数据仓库的数据具有唯一性：数据仓库中的数据可能存在重复，如客户信息可能在不同业务系统中重复存储。
5、数据仓库的数据具有自更新性：数据仓库的数据并非自动更新，需要通过ETL过程定期从源系统中抽取、转换和加载数据。
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在了解数据仓库数据特征时，我们要明确数据仓库数据的集成性、历史性、一致性、实时性、多维性、非易失性等特点，要纠正一些常见的误区，如低冗余性、实时性、自解释性、唯一性和自更新性等，只有这样，我们才能更好地利用数据仓库，为业务决策提供有力支持。
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