本文目录导读：
集成性
数据仓库的集成性是指将来自不同源、不同格式、不同结构的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，这一特征是数据仓库区别于传统数据库的关键所在。
1、数据来源多样性
数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部的各种业务系统、外部数据源、社交媒体等，这些数据可能来自不同的数据库、文件、Web服务等，形式各异，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
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2、数据格式统一化
为了方便数据仓库的存储、管理和分析，需要对来自不同源的数据进行格式统一，这包括数据的类型、长度、编码等，将日期格式统一为YYYY-MM-DD，将电话号码格式统一为国际标准。
3、数据结构规范化
数据仓库中的数据结构应遵循一定的规范，以便于数据的查询、统计和分析，这包括实体关系、属性关系等，通过规范化，可以降低数据冗余，提高数据质量。
时变性
数据仓库的时变性是指数据仓库中的数据随着时间的推移而不断更新、变化，这一特征使得数据仓库能够反映企业业务发展的动态过程。
1、数据更新频率
数据仓库中的数据更新频率较高，包括实时数据、定时数据等，实时数据是指在业务发生时立即记录的数据，如订单、交易等；定时数据是指按照一定周期更新的数据，如销售报表、库存报表等。
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2、数据时效性
数据仓库中的数据具有时效性，即数据的价值随着时间的推移而降低，数据仓库需要定期对数据进行清洗、去重、更新等操作，以保证数据的准确性和有效性。
主题性
数据仓库的主题性是指数据仓库中的数据围绕企业业务的核心主题进行组织，这一特征使得数据仓库能够满足企业各部门对数据的个性化需求。
1、主题划分
数据仓库中的主题划分是根据企业业务需求进行的，销售主题、财务主题、供应链主题等，通过主题划分，可以方便地满足不同部门对数据的查询和分析需求。
2、主题关联
数据仓库中的主题之间存在一定的关联关系，销售主题与客户主题、产品主题之间存在关联，这种关联关系有助于企业从多个角度对业务进行分析。
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非易失性
数据仓库的非易失性是指数据仓库中的数据一旦被存储，就具有持久性，不会因为系统故障、人为操作等原因而丢失。
1、数据备份
为了确保数据仓库中的数据安全，需要定期进行数据备份，这包括全量备份和增量备份，全量备份是指在某个时间点对所有数据进行备份；增量备份是指只备份自上次备份以来发生变化的数据。
2、数据恢复
在数据仓库出现故障时，可以通过数据恢复操作恢复数据，数据恢复操作包括从备份中恢复数据、从原始数据源重新导入数据等。
数据仓库的四个基本特征——集成性、时变性、主题性和非易失性，是构建企业智能化转型的基石，只有深入了解和掌握这些特征，才能充分发挥数据仓库的价值，为企业决策提供有力支持，在当今大数据时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分，企业应高度重视数据仓库的建设与应用，以实现业务持续增长和创新发展。
标签： #数据仓库的4个基本特征
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