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数据仓库作为现代企业信息化建设的重要组成部分，已经成为企业决策、运营和市场竞争的利器，数据仓库的数据具有4个基本特征，分别是集成性、时变性、一致性、非易失性，在现实应用中，很多人对这四个特征存在误解或错误认知，本文将针对这四个特征，逐一揭示错误观点，并提供正确解读。
集成性
错误认知：数据仓库的数据集成性意味着将所有业务系统的数据汇总到一个数据仓库中。
真相：集成性确实要求将来自不同业务系统的数据整合到一个数据仓库中，但这并不意味着将所有业务系统的数据全部汇总，数据仓库的集成性主要体现在以下几个方面：
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1、源数据集成：将来自不同业务系统的数据按照一定的规则和标准进行整合，形成一个统一的数据视图。
2、结构化数据集成：将非结构化数据（如文本、图片等）转化为结构化数据，以便在数据仓库中进行存储和分析。
3、非结构化数据集成：将不同来源的非结构化数据进行清洗、转换和整合，使其符合数据仓库的存储要求。
时变性
错误认知：数据仓库的数据具有时变性，意味着数据会随着时间的推移而发生变化。
真相：时变性确实要求数据仓库中的数据能够反映企业的历史、现状和未来趋势，这并不意味着数据仓库中的数据会实时更新，以下是时变性的几个方面：
1、历史数据保留：数据仓库需要保留一定时间范围内的历史数据，以便分析企业的历史发展轨迹。
2、实时数据导入：对于部分业务系统，如交易系统，数据仓库需要实时导入实时数据，以保证分析结果的准确性。
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3、数据更新周期：数据仓库的数据更新周期可以根据实际需求进行调整，如每日、每周、每月等。
一致性
错误认知：数据仓库的数据一致性意味着所有数据都是准确的、可靠的。
真相：一致性确实要求数据仓库中的数据保持准确、可靠，但这并不意味着所有数据都是准确的，以下是数据一致性的几个方面：
1、数据清洗：在数据导入数据仓库之前，需要对数据进行清洗，确保数据的准确性。
2、数据验证：对数据仓库中的数据进行验证，确保数据的可靠性。
3、数据更新：当业务系统发生变更时，数据仓库中的数据需要及时更新，以保证数据的一致性。
非易失性
错误认知：数据仓库的数据非易失性意味着数据不会丢失。
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真相：非易失性确实要求数据仓库中的数据不会因为硬件故障、人为操作等原因而丢失，以下是数据非易失性的几个方面：
1、数据备份：定期对数据仓库进行备份，确保数据的安全。
2、数据冗余：在数据仓库中设置数据冗余，以防止数据丢失。
3、数据恢复：在数据丢失的情况下，能够迅速恢复数据。
数据仓库的数据具有4个基本特征，即集成性、时变性、一致性和非易失性，在实际应用中，我们要正确理解这些特征，避免错误认知，以确保数据仓库的有效运行。
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