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数据仓库是静态的，无需更新
误解一：数据仓库是静态的，无需更新。
数据仓库并非一成不变，随着企业业务的发展，数据仓库中的数据需要不断更新和优化，以下是数据仓库随时间变化的几个方面：
1、数据源变化：企业业务不断拓展，新的数据源接入，原有数据源可能停止提供数据，这都会导致数据仓库中的数据发生变化。
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2、数据结构变化：随着业务需求的变化，数据仓库中的数据结构可能需要调整，例如增加新的字段、合并或删除某些字段等。
3、数据质量变化：随着时间的推移，数据质量可能发生变化，需要进行数据清洗和校验，以确保数据仓库中的数据准确可靠。
4、报表和查询需求变化：随着企业对数据分析的需求不断增长，报表和查询需求也会发生变化，需要不断调整和优化数据仓库中的数据模型和查询语句。
数据仓库的数据更新周期很长
误解二：数据仓库的数据更新周期很长。
数据仓库的数据更新周期并非固定，可以根据企业业务需求进行调整，以下是数据仓库数据更新的几种方式：
1、实时更新：对于某些关键业务数据，如交易数据、库存数据等，可以采用实时更新方式，确保数据仓库中的数据与实际业务数据保持一致。
2、定时更新：对于一些非关键业务数据，可以采用定时更新方式，例如每小时、每天或每周更新一次。
3、事件触发更新：当某些特定事件发生时，如新产品上市、促销活动等，可以触发数据仓库的数据更新。
数据仓库的数据清洗和校验是可有可无的
误解三：数据仓库的数据清洗和校验是可有可无的。
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数据清洗和校验是数据仓库建设中不可或缺的一环，以下是数据清洗和校验的重要性：
1、提高数据质量：通过数据清洗和校验，可以去除错误、缺失、重复等不良数据，提高数据仓库中数据的准确性。
2、优化数据分析结果：数据质量直接影响数据分析结果，良好的数据质量有助于得出更可靠的结论。
3、降低运维成本：数据清洗和校验可以降低后续数据处理的难度，减少因数据质量问题导致的运维成本。
数据仓库的数据模型是固定的，无需调整
误解四：数据仓库的数据模型是固定的，无需调整。
数据仓库的数据模型并非一成不变，需要根据业务需求进行调整，以下是数据模型调整的几种情况：
1、业务需求变化：随着企业业务的发展，数据模型可能需要调整以适应新的业务需求。
2、技术发展：随着技术的进步，数据仓库的技术架构和数据处理方式可能发生变化，需要调整数据模型以适应新技术。
3、数据源变化：当新的数据源接入或原有数据源停止提供数据时，数据模型可能需要调整以适应新的数据源。
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数据仓库的数据分析结果是固定的，无法改变
误解五：数据仓库的数据分析结果是固定的，无法改变。
数据仓库的数据分析结果并非固定，可以根据以下因素进行调整：
1、数据源变化：当数据源发生变化时，分析结果可能需要重新计算。
2、数据清洗和校验：数据清洗和校验的结果可能影响分析结果，需要根据清洗和校验的结果进行调整。
3、分析方法变化：随着分析方法的改进，分析结果可能需要重新计算。
数据仓库是随着时间不断变化的，了解数据仓库随时间变化的五大误解，有助于我们更好地进行数据仓库建设和管理。
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