1.面向主题：数据仓库的数据按照一定的主题域进行组织。 2.集成性：数据仓库的数据是从原有分散的数据库中抽取、清洗、消除数据的不一致性。（不一致性来自于异构的数据源） 3.不可更新：企业主要是利用数据仓库中的历史数据进行分析决策，所以数仓中的数据很少会被修改或删除，只需定期加载和刷新。 4.反映历史变化：数据仓库中有一个时间维度，记录数据的历史轨迹，通过历史数据，可以做定量分析和预测
数据缓冲层：将数据从数据源导入数据仓库。 操作数据存储：按照业务归属存储数据，同时对数据脱敏和清洗。 整合明细层：按照业务过程整合数据。 共性加工层：按照业务共同属性整合数据。 数据集市：生成各个主题报表。
