本文目录导读：
结构化
数据仓库的结构化是其三大典型特征之一，与传统数据库不同，数据仓库采用了一种专门为分析而设计的结构化存储方式，这种结构化主要体现在以下几个方面：
1、星型模式与雪花模式：数据仓库通常采用星型模式或雪花模式进行数据建模，星型模式以事实表为中心，将维度表直接连接到事实表，结构简单，易于理解，雪花模式则是在星型模式的基础上，对维度表进行进一步细化，将维度表分解为更小的子表，从而提高数据仓库的粒度。
2、数据分区：数据仓库根据业务需求，对数据进行分区处理，以便于快速查询和分析，常见的分区方式有时间分区、地理位置分区、组织结构分区等。
3、数据压缩：数据仓库中的数据量庞大，为了提高存储效率和查询速度，通常采用数据压缩技术，常见的压缩算法有Hadoop的HDFS压缩、数据库压缩等。
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数据集成
数据集成是数据仓库的另一个核心特征，数据仓库需要从多个数据源中抽取、转换、加载（ETL）数据，以形成一个统一的数据平台，以下是数据集成的主要特点：
1、数据源多样化：数据仓库的数据源包括企业内部数据库、外部数据库、文件系统、Web服务等，为了满足不同业务需求，数据仓库需要支持多种数据源。
2、ETL过程：ETL是指数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的过程，数据仓库通过对数据进行ETL处理，实现数据的整合和清洗，确保数据的质量。
3、数据同步：数据仓库需要实时或定期同步数据，以保持数据的时效性，常见的同步方式有定时任务、触发器、事件驱动等。
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业务智能
业务智能是数据仓库的最高目标，即通过数据仓库为企业提供决策支持，以下是业务智能的主要特点：
1、数据挖掘：数据仓库中的数据经过ETL处理后，可以进行数据挖掘，挖掘出有价值的信息，数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
2、报表与分析：数据仓库提供丰富的报表和分析工具，帮助用户从数据中提取有价值的信息，常见的报表形式有表格、图表、仪表盘等。
3、决策支持：数据仓库为企业提供决策支持，帮助企业在市场竞争中取得优势，通过数据仓库，企业可以分析市场趋势、客户需求、竞争对手等，为决策提供依据。
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数据仓库的三大典型特征——结构化、数据集成与业务智能，共同构成了其核心竞争力，在当今数据驱动的时代，数据仓库已成为企业提升竞争力、实现业务智能的重要工具。
标签： #数据仓库的三个典型特征是什么
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