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整合性
数据仓库的整合性是其最显著的特征之一，在信息爆炸的今天，企业内部积累了大量的数据，包括销售数据、客户数据、财务数据等，这些数据往往分布在不同的部门、不同的系统之中，彼此之间缺乏关联，导致数据难以被有效利用，数据仓库的出现，正是为了解决这一问题。
数据仓库通过整合企业内部的各种数据源，将它们统一存储在同一个数据库中，这样，企业就可以在统一的数据平台上进行数据分析和决策，以下是数据仓库整合性的几个关键点：
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1、数据来源多样：数据仓库可以从企业内部的各种数据源获取数据，如ERP系统、CRM系统、财务系统等。
2、数据格式统一：数据仓库会将不同数据源中的数据转换为统一的数据格式，便于数据分析和应用。
3、数据关联性强：数据仓库中的数据并非孤立存在，而是通过业务关系、时间关系等关联起来，形成一个有机的整体。
历史性
数据仓库的历史性是其区别于传统数据库的关键特征之一，传统数据库主要用于实时数据处理，而数据仓库则侧重于对历史数据的存储和分析，以下是数据仓库历史性的几个关键点：
1、数据存储时间长：数据仓库会存储企业多年的历史数据，以便进行趋势分析、预测等。
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2、数据更新周期长：数据仓库中的数据更新周期较长，通常为月度或季度，而非实时更新。
3、数据分析周期长：数据仓库的分析周期也较长，通常需要一定时间对历史数据进行处理和分析。
多维分析
数据仓库的多维分析能力是其最为核心的特征之一，传统数据库主要用于单维数据查询，而数据仓库则可以支持多维数据分析，以下是数据仓库多维分析能力的几个关键点：
1、多维数据模型：数据仓库采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，便于进行多维数据分析。
2、多维分析工具：数据仓库支持多种多维分析工具，如OLAP（在线分析处理）工具，可以帮助用户从不同维度对数据进行深入挖掘。
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3、高度灵活的查询能力：数据仓库可以支持高度灵活的查询，用户可以根据自己的需求，从不同的维度、不同的层次对数据进行查询和分析。
数据仓库的整合性、历史性和多维分析能力是其三大核心特征，通过整合企业内部的各种数据源，数据仓库可以帮助企业实现数据的价值最大化，为企业决策提供有力支持，随着大数据时代的到来，数据仓库在企业发展中的地位越来越重要，企业应充分认识并利用数据仓库的优势，以实现持续发展。
标签： #数据仓库三个典型特征
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