本文目录导读：
数据仓库的主要特征
1、数据集成
数据仓库的核心功能之一是将来自多个源的数据进行集成，这些数据可能来自不同的业务系统、数据库或文件，数据仓库通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程，将分散的数据整合成统一格式，为用户提供一个统一的数据视图。
2、数据历史性
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数据仓库存储的是历史数据，以便用户可以查询和分析过去一段时间内的数据变化，这种历史性使得用户能够了解业务趋势、识别潜在问题，并为决策提供依据。
3、数据一致性
数据仓库确保数据的一致性，即同一数据在仓库中的多个地方都保持相同，这有助于避免数据冲突和错误，提高数据分析的准确性。
4、数据粒度
数据仓库支持不同层次的数据粒度，包括原子级、摘要级和综合级，用户可以根据需求选择合适的数据粒度进行查询和分析。
5、数据实时性
虽然数据仓库主要存储历史数据，但一些数据仓库系统也支持实时数据集成，这使得用户能够及时了解业务动态，做出快速决策。
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数据仓库的主要特征不包括
1、数据更新速度
数据仓库不追求实时更新数据，由于其存储的是历史数据，因此数据更新速度相对较慢，这与在线事务处理（OLTP）系统不同，OLTP系统追求实时处理事务。
2、数据完整性
数据仓库不保证数据的完整性，虽然数据仓库通过ETL过程确保数据一致性，但原始数据可能存在错误或不完整，用户在使用数据仓库时，需要对数据进行验证和清洗。
3、数据复杂性
数据仓库的数据模型较为复杂，包括多维数据模型、星型模型和雪花模型等，这可能导致用户在设计和维护数据仓库时面临一定的挑战。
4、数据安全性
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数据仓库的安全性相对较低，由于数据仓库存储的是大量历史数据，可能涉及企业机密信息，企业需要采取相应的安全措施，如数据加密、访问控制等，以保障数据安全。
5、数据存储成本
数据仓库的数据量通常较大，需要大量的存储空间，数据仓库的维护和升级也需要投入一定的成本，数据仓库的存储成本相对较高。
数据仓库作为一种重要的数据分析工具，具有数据集成、历史性、一致性、粒度和实时性等主要特征，数据仓库也存在数据更新速度慢、完整性不高、复杂性、安全性和存储成本高等局限性，企业在选择和使用数据仓库时，需要充分考虑这些因素，以充分发挥数据仓库的优势，同时降低其局限性带来的风险。
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