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结构化
数据仓库作为一种存储、管理和分析大量数据的系统，其最显著的特征之一就是结构化，与传统的数据库不同，数据仓库的结构化体现在以下几个方面：
1、数据组织方式：数据仓库采用多维数据模型，将数据按照业务主题进行组织，如销售、财务、客户等，这种组织方式使得数据具有更高的可读性和可理解性，便于用户进行查询和分析。
2、数据存储格式：数据仓库采用统一的数据格式，如XML、JSON等，以保证数据的一致性和兼容性，数据仓库对数据进行清洗、转换和整合，确保数据质量。
3、数据存储方式：数据仓库采用关系型数据库、NoSQL数据库或分布式数据库等技术进行数据存储，以满足大规模数据存储和查询的需求。
历史性
数据仓库的另一个典型特征是其历史性，数据仓库不仅存储当前的数据，还记录了历史数据的变化过程，这种历史性体现在以下几个方面：
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1、数据积累：数据仓库在运行过程中，不断积累历史数据，为用户提供了全面、详实的数据视图，这使得用户可以分析历史数据，发现业务规律，预测未来趋势。
2、数据更新：数据仓库支持数据更新，用户可以实时获取最新数据，历史数据不会被删除，保证了数据的完整性和连续性。
3、数据回溯：数据仓库允许用户回溯历史数据，了解业务发展历程，这对于企业进行决策分析和风险管理具有重要意义。
多维性
数据仓库的多维性是其最重要的特征之一，多维性体现在以下几个方面：
1、数据维度：数据仓库支持多个维度，如时间、空间、产品、客户等，用户可以根据需要选择不同的维度进行数据查询和分析。
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2、数据切片：数据仓库允许用户对数据进行切片，即按照特定维度进行数据分组，这使得用户可以深入挖掘数据，发现有价值的信息。
3、数据钻取：数据仓库支持数据钻取，即用户可以从高层次的概览数据逐步深入到低层次的详细数据，这种功能有助于用户全面了解业务状况。
数据仓库的三个典型特征——结构化、历史性和多维性，使其在数据分析和决策支持方面具有独特的优势，随着大数据时代的到来，数据仓库的应用范围越来越广泛，成为企业信息化建设的重要基石，了解和掌握数据仓库的这些特征，有助于用户更好地利用数据仓库，为企业创造价值。
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