本文目录导读：
集成性
数据仓库的集成性是其最显著的特点之一，它能够将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合，形成统一的数据模型，这种集成性主要体现在以下几个方面：
1、数据来源的多样性：数据仓库可以集成来自各种数据源的数据，如关系型数据库、文件系统、Hadoop分布式存储等，这使得数据仓库能够容纳海量的数据，满足企业对大数据的需求。
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2、数据格式的统一：数据仓库通过数据清洗、转换等手段，将不同格式的数据转换为统一的格式，方便用户进行查询和分析。
3、数据结构的统一：数据仓库采用统一的数据模型，如星型模型、雪花模型等，使得用户能够方便地查询和分析数据。
时变性
数据仓库的时变性是指其存储的数据是随时间不断变化的，这种时变性主要体现在以下几个方面：
1、数据的时效性：数据仓库存储的数据是历史数据，用于分析过去和现在的业务状况，数据仓库需要定期更新数据，以保持数据的时效性。
2、数据的版本控制：数据仓库中的数据可能存在多个版本，以便用户能够了解业务发展的全过程。
3、数据的周期性：数据仓库中的数据可能按照一定周期进行更新，如按月、按季度、按年等。
主题性
数据仓库的主题性是指其围绕某一主题组织数据，这种主题性主要体现在以下几个方面：
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1、主题的明确性：数据仓库中的数据围绕某一业务主题进行组织，如销售、财务、人力资源等。
2、主题的独立性：数据仓库中的主题之间相互独立，便于用户根据需求进行查询和分析。
3、主题的关联性：数据仓库中的主题之间可能存在关联，以便用户从不同角度了解业务状况。
不可变性
数据仓库的不可变性是指其存储的数据在查询过程中不可更改，这种不可变性主要体现在以下几个方面：
1、数据的稳定性：数据仓库中的数据在查询过程中保持稳定，不会因为用户的查询操作而改变。
2、数据的安全性：数据仓库中的数据在查询过程中保持安全，防止用户对数据进行非法修改。
3、数据的准确性：数据仓库中的数据在查询过程中保持准确性，确保用户获取到真实、可靠的数据。
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支持查询与分析
数据仓库的最终目的是支持查询与分析，其特点主要体现在以下几个方面：
1、查询的多样性：数据仓库支持各种查询操作，如SQL查询、多维查询、数据挖掘等。
2、分析的深度：数据仓库支持对数据进行深度分析，如趋势分析、关联分析、聚类分析等。
3、分析的速度：数据仓库采用高效的数据处理技术，如索引、分区、并行计算等，保证查询和分析的速度。
数据仓库作为一种强大的数据处理工具，具有集成性、时变性、主题性、不可变性和支持查询与分析等特点，这些特点使得数据仓库在企业信息化建设中发挥着重要作用，助力企业实现数据驱动决策。
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