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数据仓库的含义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策支持系统（DSS）的数据库集合，它将来自多个源的数据进行整合、转换、存储，以支持用户对历史数据的查询和分析，数据仓库的主要目的是提供一致、准确、及时的数据，为企业的战略决策提供支持。
数据仓库的五大核心特征
1、集成性
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数据仓库的集成性是指将来自不同源、不同格式的数据整合在一起，这要求数据仓库具备以下特点：
（1）异构数据源：数据仓库可以支持多种数据源，如关系型数据库、非关系型数据库、文本文件、XML文件等。
（2）数据清洗：数据仓库在整合数据过程中，需要去除重复、错误、不完整的数据，确保数据的准确性。
（3）数据转换：数据仓库需要将不同数据源的数据格式进行统一，以便于用户查询和分析。
2、时变性
数据仓库的时变性是指数据仓库中的数据具有时间属性，可以反映企业或组织在一定时间范围内的业务活动，具体表现为：
（1）历史数据：数据仓库存储了企业或组织的历史数据，可以用于分析历史趋势、预测未来。
（2）数据更新：数据仓库需要定期更新数据，以保证数据的时效性。
（3）数据切片：数据仓库可以根据用户需求，对历史数据进行切片，展示特定时间段内的业务情况。
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3、一致性
数据仓库的一致性是指数据仓库中的数据具有一致性，即同一数据在不同时间、不同地点具有相同的值，数据仓库的一致性体现在以下几个方面：
（1）数据一致性：数据仓库中的数据在存储、查询、分析过程中保持一致。
（2）业务一致性：数据仓库中的数据与企业的业务流程保持一致。
（3）时间一致性：数据仓库中的数据在时间维度上保持一致。
4、可变性
数据仓库的可变性是指数据仓库中的数据可以随时进行修改、删除、添加等操作，具体表现为：
（1）数据修改：用户可以对数据仓库中的数据进行修改，以满足业务需求。
（2）数据删除：用户可以删除数据仓库中的数据，以清理不再需要的数据。
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（3）数据添加：用户可以向数据仓库中添加新的数据，以丰富数据仓库的内容。
5、信息性
数据仓库的信息性是指数据仓库可以提供丰富的业务信息，支持用户进行决策分析，具体表现为：
（1）多维数据分析：数据仓库支持多维数据分析，可以展示数据的各个方面。
（2）关联分析：数据仓库可以分析数据之间的关联性，发现潜在的业务规律。
（3）预测分析：数据仓库可以根据历史数据，预测未来的业务趋势。
数据仓库作为一种重要的信息资源，具有集成性、时变性、一致性、可变性和信息性等五大核心特征，在当今大数据时代，数据仓库在帮助企业或组织进行决策支持、优化业务流程、提高运营效率等方面发挥着重要作用，了解数据仓库的含义和特征，有助于我们更好地利用数据仓库，为企业的持续发展提供有力支持。
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