数据仓库的基本特征不包括A面向过程的，揭秘数据仓库五大核心特征，为何面向过程非其属性？

本文目录导读：

1. 数据仓库的基本特征
2. 为何面向过程非数据仓库的基本特征

在当今信息化时代，数据仓库作为一种重要的企业信息管理工具，其重要性不言而喻，在众多关于数据仓库的定义和描述中，有一个特征却经常被提及，那就是“面向过程”，事实上，面向过程并非数据仓库的基本特征，本文将深入探讨数据仓库的五大核心特征，揭示为何面向过程非其属性。

数据仓库的基本特征

1、数据集成性

数据仓库将来自各个业务系统的数据集成在一起，形成一个统一的数据源，这使得企业能够从全局角度分析业务数据，为决策提供有力支持。

2、数据一致性

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数据仓库通过清洗、转换、集成等手段，确保数据的一致性，这有助于企业用户在分析数据时，能够得到准确、可靠的信息。

3、数据时效性

数据仓库中的数据并非实时更新，而是根据企业需求定期进行数据加载，这使得企业能够在保证数据质量的前提下，满足不同业务场景下的数据需求。

4、数据多样性

数据仓库能够存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这使得企业能够充分利用各类数据资源，挖掘数据价值。

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5、数据历史性

数据仓库具有长期存储历史数据的能力，便于企业进行趋势分析、预测分析等，这有助于企业发现业务规律，为战略决策提供依据。

为何面向过程非数据仓库的基本特征

1、面向过程与数据仓库的定位不符

数据仓库的核心目的是为企业提供决策支持，而非记录业务过程，面向过程更多体现在业务流程管理和业务流程优化等方面，将面向过程作为数据仓库的基本特征，与数据仓库的定位不符。

2、面向过程难以满足数据仓库的多样性需求

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面向过程往往关注特定业务流程，而数据仓库需要存储各类数据，将面向过程作为数据仓库的基本特征，可能导致数据仓库功能单一，难以满足企业多样化的数据需求。

3、面向过程不利于数据仓库的扩展性

随着企业业务的不断发展，数据仓库需要具备良好的扩展性，而面向过程往往将数据与业务流程紧密绑定，不利于数据仓库在扩展过程中的灵活调整。

面向过程并非数据仓库的基本特征，在构建数据仓库时，企业应关注数据集成性、数据一致性、数据时效性、数据多样性和数据历史性等核心特征，以充分发挥数据仓库在决策支持方面的作用。

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