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数据仓库与传统数据库的差异
1、目标不同
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数据仓库的目标是支持企业的决策制定，通过存储历史数据、进行数据分析和挖掘，为企业的决策提供有力支持，而传统数据库的主要目标是存储和管理业务数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据结构不同
数据仓库采用星型模型或雪花模型，将数据组织成维度和事实表，便于进行多维分析和数据挖掘，传统数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，适用于事务处理。
3、数据更新频率不同
数据仓库的数据通常来源于多个源系统，更新频率较低，以保证数据的稳定性和准确性，传统数据库的数据更新频率较高，实时性强，以满足业务处理的需求。
4、数据类型不同
数据仓库存储的数据类型丰富，包括数值、文本、时间戳等，传统数据库主要存储结构化数据，如数字、文本等。
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5、数据存储方式不同
数据仓库采用数据仓库管理系统（DWMS）进行数据存储和管理，具有高效的数据处理和分析能力，传统数据库采用关系型数据库管理系统（RDBMS）进行数据存储和管理，主要适用于事务处理。
数据仓库的作用
1、提高决策效率
数据仓库通过整合企业内部和外部的数据，为决策者提供全面、准确的数据支持，提高决策效率。
2、降低运营成本
数据仓库可以减少企业对多个源系统的依赖，降低数据存储和维护成本。
3、优化业务流程
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数据仓库通过对业务数据的分析和挖掘，发现业务流程中的瓶颈和问题，为企业提供优化方案。
4、增强企业竞争力
数据仓库可以帮助企业更好地了解市场动态、客户需求，从而制定更有针对性的营销策略，增强企业竞争力。
5、促进数据共享
数据仓库将企业内部和外部数据整合在一起，实现数据共享，提高企业内部沟通效率。
数据仓库与传统数据库在目标、数据结构、数据更新频率、数据类型和存储方式等方面存在显著差异，数据仓库的作用主要体现在提高决策效率、降低运营成本、优化业务流程、增强企业竞争力和促进数据共享等方面，随着大数据时代的到来，数据仓库在企业中的应用越来越广泛，成为企业实现智能化、数据驱动决策的重要工具。
标签： #数据仓库区别于传统数据库有哪些特点
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