熟悉数据挖掘技术的小伙伴，对数据仓库这一概念应该都不会感到陌生。数据挖掘技术是基于已有的数据之上，以帮助企业或个人了解现有的数据或信息，并在此基础上对企业的未来发展状况做出预测。这个基础数据就储存于数据仓库中，基于数据仓库进行数据挖掘，还能够辅助管理层对未来行业发展前景做出更科学、更合理地数据分析与预测。

数据仓库是单个数据存储，用于支持分析性报告、决策等为目的而建立的。其可以提供各种类型数据，支持企业进行各种级别决策的制定，还能为有业务智能需求的企业提供有关数据监看、业务流程改进等支持。由此可见数据仓库对整个数据挖掘过程的重要性，下面小编总结一下数据仓库的4大特征，以帮助大家更好地理解数据仓库的概念。

1、面向主题

面向主题，即处于数据仓库中的数据是按照特定的主题组织而成的，这里的主题不是具体的而是一个抽象的概念，常指企业或个人在使用数据仓库着重关注的方面。它不像业务支撑系统按业务功能明确企业的业务范围并按业务对象的密切度进行分类，不同的行业数据仓库的主题划分也不尽相同。

2、数据集成

数据集成，指在数据仓库中的数据信息并不是在各业务系统中简单、随机抽取的，由于数据仓库间的独立性，因此需要消除源数据中的异值。即对原本分散于数据仓库中的数据进行抽取、清理的系统加工，以确保数据仓库中的数据保持一致性。

3、稳定性

业务系统中的数据总是处于不断变化的状态，即数据为最新的状态。相对于业务系统的不断变化，数据仓库具有稳定性，是指数据在进入数据仓库后，数据一般用于查询，很少会对数据进行修改，常见的操作也只是进行定期的加载和刷新。

4、反映历史变化

相对于业务系统数据常处于最新的状态，数据仓库的数据信息是可以反映历史变化的，即从过去的每一历史时刻至今各阶段的变化信息都有记录。由于数据仓库的数据具有能够反映历史变化的特点，因此可以利用其对行业的未来趋势和企业的发展方向做出更科学的预测，可以将其理解为环比、同比。

现在你了解数据仓库的概念以及其4大特点了吗？经过上面的分析，相信大家也了解到了数据仓库于数据挖掘过程的重要性。在构建数据仓库方面，由于数据仓库的数据量是巨大的，因此一般要借助专业的BI工具来完成，如国内知名的BI品牌思迈特软件Smartbi就很不错。数据采集能力表现在，支持Excel数据批量导入功能。支持包括MySQL、MSSQL等丰富的数据连接。在跨库整合方面，Infobright、高速缓存库等数据源类型均可支持。