数据仓库的主要特征，构建数据强者的关键

数据仓库的主要特征：

1. 集成性

数据仓库具有集成性，它能够将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。这使得企业在进行分析和决策时可以基于全局的数据来进行，避免了对多个数据源进行独立查询和整理的繁琐过程。

2. 主题性

数据仓库是按主题进行组织和存储的，它以企业的业务领域或功能为基础，将相关的数据聚合在一起。这种按主题组织的方式使得数据仓库更加适用于数据分析和决策支持，能够提供更具深度和广度的业务洞察。

3. 非易失性

数据仓库的数据具有非易失性，即一旦数据进入数据仓库，就不会被随意地或意外地删除或修改。这种特性确保了数据仓库的数据的长期可用性和稳定性，使得企业可以长期地依赖和利用数据仓库进行分析和决策。

4. 时态性

数据仓库的数据具有时态性，可以分为静态数据和历史数据。静态数据指的是当前的数据状态，而历史数据则记录了过去的数据状态。这种时态性使得企业可以对数据进行时间序列分析，了解数据的变化趋势和演变过程。

5. 可伸缩性

数据仓库的可伸缩性是指它可以根据企业的需求进行扩展和调整。无论是增加数据量、增加数据源，还是提高查询和分析的性能，数据仓库都能够相应地进行调整和优化，以满足企业的数据需求。

6. 多维性

数据仓库支持多维数据分析，它可以将数据按照不同的维度进行组织和存储，如时间、地域、产品、客户等。这种多维性使得企业可以从不同的角度来分析和理解数据，得出更加全面和深入的洞察。

结束语：

数据仓库的主要特征使其成为构建数据强者的关键。通过集成性、主题性、非易失性、时态性、可伸缩性和多维性的特点，数据仓库提供了一个强大的数据分析和决策支持平台，帮助企业快速获取准确的业务洞察，并做出明智的决策。

常见问题：

1. 数据仓库和数据库有什么区别？

2. 数据仓库的建设流程是什么样的？

3. 如何选择合适的数据仓库技术？

4. 数据仓库的数据清洗和整合如何进行？

5. 数据仓库的查询性能如何优化？