大数据的数据仓库的特征是

随着大数据时代的到来，各类数据呈现指数级增长，数据的数量、类型、速度、价值都在发生着翻天覆地的变化。伴随着这些变化，数据仓库的处理方式和特征也在发生着重大的转变。本文从多个角度分析大数据的数据仓库的特征，并探讨它们对数据管理和利用的影响。

一、海量数据的存储和处理

随着数据的爆炸式增长，数据仓库必须拥有大规模的存储和高效的处理能力。从存储方面来说，数据仓库需要能够应对数百甚至数千TB级别的海量数据存储，且数据要具有可伸缩性，随着数据增长仍能保持高效稳定。而在处理方面，数据仓库需要通过并行处理、分布式处理等方式，将庞杂数据按照一定规则进行分类、分割和统计，以提供精准、高效的数据分析结果。

二、多模式数据的处理

数据仓库应当能够支持多模式数据处理和分析。随着数据的多样化和复杂化，数据来源也变得越来越多元化。数据仓库需要具备对结构化、半结构化和非结构化数据的处理能力，并实现数据的融合、转化和整合，以提供客观、全面的数据视角，为数据分析提供支撑。

三、高性能的数据分析和挖掘

数据仓库的应用最终目的是为企业决策者提供精准的数据支持，从而指导企业战略和行动。因此，对数据的分析和挖掘能力也成为了数据仓库必需的特征之一。分析和挖掘功能需要具备快速、准确、灵活的特点，以提供实时性、交互性和可视化的数据分析服务。

四、全方位数据安全保障

考虑到数据可能包含敏感信息，数据仓库需要提供全方位的数据安全保障。对数据的安全需求包括但不限于数据传输加密、用户权限管理、数据备份及应对意外恢复等，保证数据完整性、机密性和可用性。数据安全保障同样是现代数据仓库不可或缺的特征之一。

综合分析，大数据的数据仓库应当具备存储和处理海量数据的能力，支持多模式数据处理和分析，具备高性能的数据分析和挖掘特点，并提供全方位的数据安全保障，这些特征齐奏效，才能为企业和机构提供全面、精准、可靠的数据支持。