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随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业决策、市场竞争、业务创新的重要资源，数据仓库作为数据存储、管理和分析的重要工具，其存储的数据具有以下独特特点：
数据量庞大
数据仓库存储的数据量通常非常庞大，涉及企业内部和外部的海量数据，这些数据包括交易数据、日志数据、文本数据、多媒体数据等，数据仓库的规模可能从几十GB到几十TB，甚至更高，庞大的数据量使得数据仓库在存储、管理和分析过程中面临诸多挑战，如数据压缩、索引优化、查询加速等。
数据多样性
数据仓库存储的数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据主要指关系型数据库中的数据，如SQL Server、Oracle等，半结构化数据是指具有部分结构的数据，如XML、JSON等，非结构化数据则指没有明确结构的数据，如文本、图片、音频、视频等，数据多样性的特点使得数据仓库在数据整合、处理和分析过程中需要面对不同的技术挑战。
数据历史性
数据仓库存储的数据具有历史性，即记录了企业过去一段时间内的业务活动，这些历史数据对于企业进行数据分析和决策支持具有重要意义，数据仓库中的数据通常按照时间顺序存储，便于用户查询和分析历史数据，历史性的特点使得数据仓库在数据存储、管理和分析过程中需要考虑数据的时效性和更新频率。
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数据一致性
数据仓库中的数据具有较高的一致性，确保了数据质量和准确性，数据仓库通过数据集成、数据清洗、数据转换等手段，将来自不同源的数据进行整合，消除数据冗余、错误和不一致性，一致性特点使得数据仓库在为用户提供数据分析和决策支持时，具有较高的可信度。
数据非实时性
与实时数据库相比，数据仓库中的数据具有非实时性，数据仓库的数据通常是定期从源系统中抽取、清洗、转换和加载的，而不是实时更新，这种非实时性特点使得数据仓库在处理大规模数据时，具有较高的效率和稳定性。
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数据抽象性
数据仓库中的数据具有抽象性，将业务活动、业务流程和业务规则进行抽象化处理，形成易于理解和分析的数据模型，这种抽象性特点使得数据仓库在为用户提供数据分析和决策支持时，能够从多个维度和角度进行数据挖掘和分析。
数据准确性
数据仓库存储的数据具有较高的准确性，通过数据清洗、数据校验等手段，确保了数据的质量，准确性特点使得数据仓库在为用户提供数据分析和决策支持时，具有较高的可信度。
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数据仓库存储的数据具有数据量庞大、数据多样性、数据历史性、数据一致性、数据非实时性、数据抽象性和数据准确性等独特特点，这些特点使得数据仓库在为企业提供数据分析和决策支持方面发挥着重要作用，随着大数据时代的到来，数据仓库技术将不断发展，为企业和个人提供更加高效、准确的数据服务。
标签： #数据仓库所储存的数据特点是什么
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