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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策制定的信息系统，它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载（ETL）数据，为企业的决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的特点
1、集成性
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数据仓库的集成性体现在以下几个方面：
（1）数据来源集成：数据仓库从多个数据源（如数据库、日志文件、外部系统等）抽取数据，实现数据的统一管理和分析。
（2）业务主题集成：数据仓库按照业务主题对数据进行分类和整合，使得企业能够从多个角度对业务进行分析。
（3）时间维度集成：数据仓库支持历史数据的存储和分析，为企业的决策提供时间序列数据。
2、时变性
数据仓库中的数据具有时变性，主要体现在以下几个方面：
（1）数据源时变性：数据仓库从多个数据源抽取数据，数据源的变化会导致数据仓库中的数据发生变化。
（2）数据更新时变性：数据仓库中的数据需要定期进行更新，以保持数据的时效性。
（3）数据历史时变性：数据仓库支持历史数据的存储和分析，企业可以根据历史数据预测未来趋势。
3、冗余性
数据仓库的冗余性主要体现在以下几个方面：
（1）数据冗余：数据仓库中的数据可能存在重复，但这是为了提高查询效率，保证数据的完整性。
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（2）结构冗余：数据仓库中的数据结构可能存在冗余，但这是为了提高数据分析和挖掘的效率。
4、反应历史变化
数据仓库能够记录企业历史数据的变化，为企业的决策提供有力支持，主要体现在以下几个方面：
（1）历史数据存储：数据仓库存储企业历史数据，为企业的决策提供时间序列数据。
（2）数据变化分析：数据仓库能够分析历史数据的变化趋势，为企业的决策提供参考。
（3）预测未来趋势：数据仓库可以根据历史数据预测未来趋势，帮助企业制定合理的战略。
5、不可更新性
数据仓库中的数据一旦加载，一般不允许直接更新，这是为了保证数据的准确性和完整性，以下是数据仓库不可更新性的具体表现：
（1）数据加载：数据仓库中的数据通过ETL过程加载，加载后的数据不允许直接更新。
（2）数据修正：数据仓库中的数据错误需要通过ETL过程进行修正，而不是直接更新。
6、数据量庞大
数据仓库存储的数据量通常较大，需要采用高效的数据存储和处理技术，以下是数据仓库数据量庞大的具体表现：
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（1）数据源数据量：数据仓库从多个数据源抽取数据，数据量可能非常大。
（2）数据存储：数据仓库需要存储大量的历史数据，存储空间需求较大。
（3）数据处理：数据仓库需要对大量数据进行处理和分析，对计算资源的需求较高。
7、多维分析
数据仓库支持多维分析，能够从多个角度对数据进行深入挖掘，以下是数据仓库多维分析的具体表现：
（1）维度划分：数据仓库按照业务主题对数据进行维度划分，方便用户从不同角度进行数据查询和分析。
（2）多维查询：数据仓库支持多维查询，用户可以按照多个维度组合查询数据。
（3）数据挖掘：数据仓库支持数据挖掘技术，帮助企业发现数据中的潜在价值。
数据仓库作为一种支持企业决策的信息系统，具有集成性、时变性、冗余性、反应历史变化、不可更新性、数据量庞大和多维分析等特点，这些特点使得数据仓库在企业信息化建设过程中发挥着重要作用。
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