数据仓库的数据具有以下特点
一、面向主题
数据仓库的数据是围绕着特定的主题进行组织和存储的，这些主题通常是企业的业务领域或决策关注点，例如客户、产品、销售、财务等，数据仓库中的数据是从多个数据源中抽取、转换和集成而来的，这些数据源可能包括企业内部的各种业务系统、外部的市场数据、行业报告等，通过将这些数据按照主题进行组织，可以更好地支持企业的决策分析和业务规划。
二、集成性
数据仓库的数据是经过集成处理的，在数据仓库中，来自不同数据源的数据经过清洗、转换和整合，去除了重复的数据和不一致的数据，形成了一个统一的数据视图，这种集成性使得数据仓库中的数据更加准确、一致和可靠，能够为企业的决策提供更加有力的支持。
三、相对稳定性
数据仓库中的数据通常是相对稳定的，这意味着数据仓库中的数据不会像操作型数据库中的数据那样频繁地更新和修改，数据仓库中的数据主要是用于分析和决策支持的，因此需要保持数据的一致性和完整性，为了保证数据的相对稳定性，数据仓库通常采用了数据抽取、转换和加载（ETL）的过程，将数据从操作型数据库中抽取出来，经过转换和整合后加载到数据仓库中。
四、反映历史变化
数据仓库中的数据不仅反映了当前的业务状态，还反映了历史的变化，通过对历史数据的分析，可以了解企业的业务发展趋势、客户行为变化等，为企业的决策提供更加全面和深入的支持，数据仓库通常会保留历史数据，以便进行长期的趋势分析和预测。
五、支持多维分析
数据仓库中的数据通常采用多维数据模型进行组织和存储，多维数据模型可以将数据按照多个维度进行划分，例如时间维度、地域维度、产品维度等，通过对多维数据的分析，可以从不同的角度对数据进行观察和分析，发现数据中的隐藏模式和关系，数据仓库通常会提供多维分析工具，例如联机分析处理（OLAP）工具，以便用户进行多维数据分析。
六、数据量大
数据仓库中的数据通常非常大，可能包含数年甚至数十年的历史数据，由于数据仓库中的数据是用于分析和决策支持的，因此需要对大量的数据进行存储和管理，为了保证数据仓库的性能和效率，通常会采用数据压缩、分区等技术来减少数据存储空间和提高数据查询性能。
七、数据质量高
数据仓库中的数据质量通常非常高，为了保证数据仓库中的数据质量，通常会采用数据清洗、数据验证等技术来去除数据中的错误和不一致的数据，数据仓库还会建立数据质量监控机制，对数据质量进行实时监控和预警，以便及时发现和解决数据质量问题。
数据仓库的数据具有面向主题、集成性、相对稳定性、反映历史变化、支持多维分析、数据量大和数据质量高等特点，这些特点使得数据仓库成为企业决策支持和数据分析的重要工具。
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