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数据仓库的基本特点
数据仓库作为一种专门用于支持企业决策制定的信息系统，具有以下五大核心特点：
1、集成性（Integration）
数据仓库的集成性体现在以下几个方面：
（1）数据来源的多样性：数据仓库可以集成来自不同业务系统、不同部门的数据，如ERP、CRM、SCM等。
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（2）数据格式的统一：数据仓库通过ETL（Extract、Transform、Load）过程，将不同数据源中的数据转换为统一的格式，便于分析和挖掘。
（3）数据存储的集中化：数据仓库将分散的数据存储在统一的数据库中，便于管理和维护。
2、时变性（Time-Varying）
数据仓库中的数据具有时变性，主要体现在以下几个方面：
（1）数据更新：数据仓库中的数据会随着时间推移而不断更新，反映企业当前的业务状况。
（2）历史数据：数据仓库存储了企业过去一段时间内的数据，便于分析历史趋势和预测未来。
（3）时间维度：数据仓库支持对时间序列数据的分析，如按月、按季度、按年等时间维度进行数据统计。
3、冗余性（Redundancy）
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数据仓库的冗余性体现在以下几个方面：
（1）数据冗余：数据仓库中存在部分冗余数据，这些数据在数据分析过程中可以提高查询效率。
（2）数据冗余：数据仓库中存储了多个数据源的数据，便于从不同角度分析问题。
（3）数据冗余：数据仓库支持多级数据粒度，从宏观到微观，满足不同用户的需求。
4、反应历史变化（History of Changes）
数据仓库能够反映企业历史变化，主要体现在以下几个方面：
（1）历史数据：数据仓库存储了企业过去一段时间内的数据，便于分析历史趋势。
（2）数据更新：数据仓库中的数据会随着时间推移而不断更新，反映企业当前的业务状况。
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（3）数据版本：数据仓库支持数据版本管理，便于追踪数据变化。
5、面向主题（Subject-Oriented）
数据仓库面向主题，主要体现在以下几个方面：
（1）主题域：数据仓库按照企业业务主题进行组织，如销售、生产、财务等。
（2）主题粒度：数据仓库支持多级主题粒度，满足不同用户的需求。
（3）主题关联：数据仓库中不同主题之间存在关联，便于进行综合分析。
数据仓库作为一种强大的信息系统，具有集成性、时变性、冗余性、反应历史变化和面向主题等五大核心特点，这些特点使得数据仓库在企业决策制定中发挥着重要作用，在实际应用中，企业应根据自身业务需求，选择合适的数据仓库技术，以充分发挥数据仓库的价值。
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