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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，它支持管理决策，数据仓库不同于传统的数据库，它并非为了日常事务处理，而是为了提供决策支持，帮助组织发现有价值的信息。
数据仓库的主要特性
1、面向主题
数据仓库的设计以业务主题为中心，将相关数据从多个源系统中抽取、整合，形成面向特定业务主题的数据集合，这样，用户可以快速、方便地获取与业务相关的数据，为决策提供支持。
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2、集成性
数据仓库需要将来自不同源系统的数据整合在一起，消除数据冗余，提高数据一致性，集成性主要体现在以下几个方面：
（1）数据源集成：将来自不同源系统的数据抽取到数据仓库中，如企业内部数据库、外部数据库、日志文件等。
（2）数据格式集成：将不同源系统中的数据格式进行转换，使数据在数据仓库中具有统一格式。
（3）数据质量集成：对数据进行清洗、转换、校验等操作，确保数据质量。
3、非易失性
数据仓库中的数据具有非易失性，即一旦数据进入数据仓库，就不再被修改或删除，这样，用户可以随时查询历史数据，为分析提供依据。
4、时间序列
数据仓库中的数据具有时间属性，记录了数据的变动过程，这有助于用户分析数据趋势，预测未来趋势。
5、支持数据挖掘
数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，通过数据挖掘技术，可以从数据仓库中提取有价值的信息，为决策提供支持。
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6、支持决策支持系统
数据仓库为决策支持系统（DSS）提供数据支持，DSS可以根据用户需求，从数据仓库中提取数据，进行实时分析，为决策提供依据。
7、高性能
数据仓库需要具备高性能，以满足大量用户同时访问的需求，高性能主要体现在以下几个方面：
（1）数据存储：采用高效的数据存储技术，如列式存储、压缩存储等。
（2）查询优化：采用查询优化技术，如索引、分区等，提高查询效率。
（3）并发控制：实现并发控制机制，确保数据的一致性和完整性。
8、可扩展性
数据仓库需要具备良好的可扩展性，以适应业务发展需求，可扩展性主要体现在以下几个方面：
（1）硬件扩展：通过增加服务器、存储设备等硬件资源，提高数据仓库性能。
（2）软件扩展：通过升级数据仓库软件，提高数据处理能力。
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（3）数据扩展：通过增加数据源，丰富数据仓库内容。
数据仓库在信息化建设中的重要性
1、提高数据质量
数据仓库通过集成、清洗、转换等操作，提高数据质量，为决策提供可靠依据。
2、优化业务流程
数据仓库为业务流程优化提供数据支持，帮助企业发现业务瓶颈，提高运营效率。
3、支持数据挖掘与分析
数据仓库为数据挖掘与分析提供丰富的数据资源，帮助企业发现有价值的信息，实现业务创新。
4、促进企业信息化建设
数据仓库是信息化建设的重要组成部分，有助于企业实现信息化战略目标。
数据仓库作为信息化建设的重要基础设施，具有众多核心特性，掌握这些特性，有助于企业在信息化建设中充分发挥数据仓库的作用，提高企业竞争力。
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