2）特定应用和面向部门：针对特定的业务需求和部门而设计，满足特定部门或用户群体的决策分析需求。

3）开发维护自主性高：由业务部门定义、设计和开发，并且由业务部门管理和维护。

4）快速实现与高效性：能快速实现，可快速为用户提供所需数据，提高决策效率。

5）成本效益好：购买较便宜，投资能够快速回收，对于资源有限的中小型企业或部门较为适用。

6）工具集紧密集成：通常与特定的分析工具和技术紧密集成，方便用户进行数据分析。

7）可升级性：可升级到完整的数据仓库数据结构，具有一定的扩展性。

2、数据集市的优势：

1）高效查询性能：可以提供快速、灵活的数据查询功能，帮助决策者和业务人员更快地获取所需数据，提高决策效率。

2）专业化服务：针对特定的业务领域进行设计和构建，可以更好地满足业务人员的需求，提供更专业的数据分析支持。

3）易于维护管理：通常具有较小的规模和较短的建设周期，相比大型数据仓库，更容易维护和更新，降低了管理成本和技术难度。

4）快速实现价值：能够在较短的时间内取得较好的成果，快速为企业提供决策支持，帮助企业及时应对市场变化和业务需求。

3、数据集市的缺点：

1）数据质量问题：数据通常是从数据仓库或源系统中提取、加工和整合后存储，可能存在数据不一致、数据重复等质量问题，影响分析结果的准确性。

2）数据安全问题：因为可能包含敏感数据，如财务数据、客户信息等，所以数据安全是一个重要的考虑因素，需要采取合适的安全措施，增加了安全管理的成本和复杂性。

3）数据集成问题：不同的数据集市之间可能存在数据集成的问题，需要进行数据整合和清洗，以确保数据的一致性和完整性，增加了数据管理的难度和成本。

4）数据冗余问题：由于是针对特定用户群体设计和构建，可能存在数据冗余，增加了数据存储和维护的成本。

5）可扩展性问题：通常规模较小且面向特定用户群体，当业务需求变化或业务范围扩大时，可能需要对数据集市进行重新设计和构建，增加了维护和更新的成本。

三、数据集市的分类：

数据集市有两种分类：独立型数据集市、从属型数据集市

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