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随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据管理的重要工具，日益受到广泛关注，对于数据仓库的基本特征，很多人存在误解，本文将重点解析数据仓库的核心特征，特别是其“非面向过程”的特点，以帮助读者全面了解数据仓库的本质。
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数据仓库的基本特征
1、数据集成
数据仓库的核心功能是将来自各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据源，这要求数据仓库具备良好的数据集成能力，能够处理不同数据源、不同数据格式和不同数据类型的数据。
2、数据一致性
数据仓库中的数据应保持一致性，即同一数据在不同时间、不同地点、不同系统中的值应保持一致，这有助于提高数据仓库的数据质量和可靠性。
3、数据时间特性
数据仓库中的数据具有时间特性，即数据记录了业务活动发生的时间点，这有助于用户分析历史数据，预测未来趋势。
4、数据非易失性
数据仓库中的数据具有非易失性，即数据在存储过程中不会丢失或损坏，这要求数据仓库具备良好的数据备份和恢复能力。
5、数据面向主题
数据仓库中的数据是面向主题的，即数据组织围绕业务主题进行，这有助于用户从不同角度、不同层次分析数据，满足各类业务需求。
6、数据非实时性
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数据仓库中的数据非实时性，即数据更新有一定延迟，这主要是为了提高数据仓库的性能和稳定性，同时保证数据的准确性。
7、数据非过程化
数据仓库中的数据非过程化，即数据存储不以业务处理过程为依据，这与传统数据库的面向过程特性形成鲜明对比。
数据仓库“非面向过程”特点解析
1、面向过程与面向主题的区别
面向过程是指数据库设计以业务处理过程为依据，数据组织围绕业务流程展开，而面向主题则是指数据库设计以业务主题为依据，数据组织围绕业务主题展开。
2、面向过程的特点
面向过程的数据库设计具有以下特点：
（1）数据冗余：由于面向过程，同一数据在不同业务流程中可能重复存储，导致数据冗余。
（2）数据一致性难以保证：由于面向过程，同一数据在不同业务流程中可能存在不同版本，导致数据一致性难以保证。
（3）数据分析困难：由于面向过程，数据组织围绕业务流程展开，难以满足多角度、多层次的数据分析需求。
3、面向主题的特点
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面向主题的数据库设计具有以下特点：
（1）数据冗余减少：由于面向主题，同一数据只存储一次，减少了数据冗余。
（2）数据一致性容易保证：由于面向主题，同一数据在不同业务主题中保持一致，提高了数据一致性。
（3）数据分析方便：由于面向主题，数据组织围绕业务主题展开，便于用户从不同角度、不同层次分析数据。
4、数据仓库“非面向过程”的优势
数据仓库“非面向过程”的特点，使其在以下几个方面具有明显优势：
（1）提高数据质量：数据仓库通过数据集成和清洗，提高数据质量。
（2）降低数据冗余：数据仓库“非面向过程”的特点，减少了数据冗余。
（3）提高数据分析效率：数据仓库“非面向过程”的特点，便于用户从不同角度、不同层次分析数据。
数据仓库“非面向过程”的特点是其核心特征之一，通过理解这一特点，有助于我们更好地认识数据仓库的本质，充分发挥其在企业数据管理中的作用，在构建数据仓库时，应充分考虑“非面向过程”的特点，以提高数据质量和数据分析效率。
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