熟悉数据挖掘技术的朋友对数据仓库的概念应该不会陌生。数据挖掘技术是基于现有数据，帮助企业或个人了解现有数据或信息，并在此基础上对企业未来发展做出预测。这些基础数据存储在数据仓库中，基于数据仓库的数据挖掘也可以辅助管理层对行业未来发展前景进行更科学、更合理的数据分析和预测。

数据仓库是为支持分析报告、决策制定等目的而构建的单一数据存储，它可以提供各种类型的数据，支持企业进行多层次的决策，同时也为数据监控和业务流程改进提供支持适用于有商业智能需求的企业。由此可见数据仓库对整个数据挖掘过程的重要性。下面小编总结了数据仓库的四大特点，帮助大家更好的理解数据仓库的概念。

1、主题导向

面向主题，即数据仓库中的数据按照特定的主题进行组织。这里的主题不是具体的，而是一个抽象的概念，通常是指企业或个人在使用数据仓库时所关注的方面。它不像业务支撑系统，按照业务功能定义企业的业务范围，按照业务对象的紧密程度进行分类。不同行业数据仓库的主体划分也不同。

2、数据集成

数据集成是指数据仓库中的数据信息不是从各种业务系统中简单随机抽取的。由于数据仓库的独立性，有必要消除源数据中的异常值。即对原本分散在数据仓库中的数据进行提取和清洗的系统处理，以保证数据仓库中数据的一致性。

3、稳定性

业务系统中的数据始终处于不断变化的状态，即数据是最新的状态。相对于业务系统的不断变化，数据仓库是稳定的，也就是说数据进入数据仓库后，数据一般用于查询，很少修改数据，常见的操作只是定期加载和令人耳目一新。

4、反映历史变迁

与始终处于最新状态的业务系统数据相比，数据仓库的数据信息可以反映历史的变化，即从过去的每个历史时刻到现在的变化信息都被记录下来了。由于数据仓库的数据具有反映历史变化的特点，可以用来对行业未来趋势和企业发展方向做出更科学的预测，可以理解为月环比或同比。

现在你了解数据仓库的概念和它的4大特点了吗？经过上面的分析，相信大家也明白了数据仓库在数据挖掘过程中的重要性。在搭建数据仓库方面，由于数据仓库的数据量巨大，一般都是借助专业的BI工具来完成的，比如国内知名BI品牌观远数据软件观远BI 非常好。数据采集​​能力体现在对Excel数据批量导入功能的支持上。支持MySQL、MSSQL等丰富的数据连接。在跨库集成方面，可支持Infobright、缓存库等数据源类型。